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“信息流太復雜?。?！”
——在媒體做了4年運營，有上百位優(yōu)化師和甲方朋友們，跟我說過這句話。信息流復雜到，優(yōu)化師真金白銀花了那么多錢，卻仍然看不透一個賬戶。在很多優(yōu)化師眼里，干脆把賬戶變化等同于股市K線圖，玄學占據上風。
但信息流廣告，畢竟是計算機工程學的產物，有基本的知識底座在支撐。所以，我特別希望信息流廣告從業(yè)者，都能輸出自己對行業(yè)的理解和經驗總結。
三里屯信息流已經在路上了，但過往大多是優(yōu)化師朋友的經驗，缺少媒體視角。我站在媒體角度，貢獻自己的一點力量，不能代表官方，說的也不完全對，之前寫過《優(yōu)化師實戰(zhàn)7大原則》，今天講一講廣告平臺七大基礎原理。
流量售賣邏輯：CPM最高者得
廣告平臺收入=廣告曝光總量*每次曝光收益= 廣告曝光總量*千次曝光收益/1000=曝光量*CPM/1000。
（CPM，cost per mille，千次曝光收益）
我們知道，廣告曝光量取決于廣告平臺可以且愿意商業(yè)化的流量，對于朋友圈這種用戶基數都比較穩(wěn)定的平臺，除了逢年過節(jié)，一般情況下流量都不會有大的變化。優(yōu)量匯雖說接的是第三方APP流量，會隨著用戶波動，但一般也不會變化很大。
所以，那個經典問題，“我今天消耗跌了，大盤流量是不是有變化？”。消耗下跌的鍋，流量不背。自己賬戶消耗如果有大的下跌，那完全還沒到考慮流量波動的地步。
那么，在流量不會有大的波動前提下，那么我們知道平臺想要收益最大，流量的售賣邏輯肯定是CPM最高者勝出，所謂的競爭力指的就是CPM值。
廣告主提升CPM；廣告平臺準確選出CPM最高值
那么，基于這個邏輯。
廣告主的任務，就是提升CPM拿到流量，有義務和動力尋找合適的創(chuàng)意、優(yōu)化落地頁（微信是否用小程序）、甚至更改sku。
廣告平臺的任務，就是準確選出CPM最高值。
需要廣告平臺做兩件事。第一，需要有一套統一的排序標準，表單、加粉、APP等是不同的標的，怎么放在一起比較；第二，盡可能準確地預估，數十萬上百萬廣告在某個人身上的eCPM值（e就是estimated單詞首字母，意思是預估），經過激烈角逐選取最高者勝出，然后展示廣告。
提升CTR、CVR、CPA
對于廣告主的任務，提升CPM的路徑是什么呢？
我們需要拆解CPM。
CPM=1000*CTR*CPC ---CPM與點擊率、點擊均價的關系
CPC=CVR*CPA ---點擊均價與轉化率、轉化成本的關系
CPM=1000*CTR*CVR*CPA ---CPM與點擊率、轉化率、轉化成本的關系
那對廣告主來說，提升CPM，無非就是努力提升ctr、cvr、cpa出價了，很樸素了；
信息流廣告重要的公式只有這三個，就算忘了吃飯睡覺，也別忘了它！
附：具體的推導公式如下
eCPM一統標的
對于廣告平臺的任務，第一件事，如何實現統一競爭排序標準呢？
“不同的投放標的，表單、加粉、APP，是在一個人群池子里競爭嗎？出價和轉化率都不一樣，怎么比呢？”
根據CPM=1000*CTR*CVR*CPA ，相應的eCPM=CPA*eCVR*eCTR*1000，只要知道了eCVR、eCTR和CPA出價，就都可以統一在eCPM維度比較了。
從這張圖可以看到，面對同一撥A人群，對不同標的都有相應的eCPM值，容易知道投廣告2表單標的廣告eCPM最高，勝出。
*當然，真實的廣告系統中，eCPM最高者勝出后，系統并不是直接以第一名eCPM收錢（一價收費），而是以第二名eCPM收錢（二價收費）。為什么呢？視頻號搜索“信息流運營王學長”了解。下文便于討論，都以第一名eCPM收錢（一價收費）舉例。
那么，eCPM和CPM的關系是什么呢？eCPM是廣告未曝光前的預估CPM值，實際曝光后就可以知道真實的CPM值。所以，廣告平臺的使命就是讓eCPM逼近廣告主的真實CPM值.
這里需強調，平臺是不能改變廣告主的真實CPM值的，除了廣告主自己！那種“只要成本達成，預算不限，你幫我花完”的話，怎么說呢...以后藏在心里哈。
表單、加粉、APP等都在一個流量池子競爭
對于廣告平臺的任務，第二件事，怎么準確預估eCTR、eCVR？
預估是通過機器學習建模來完成的。
一直在說模型學習，看不見也摸不著，它到底長啥樣呀。
模型可以抽象成一個函數 f（用戶特征，廣告特征，上下文特征），輸入了用戶信息、廣告信息、上下文信息，就能輸出用戶的預估轉化率。
詳細用戶特征：
人口學屬性:自然屬性、教育狀態(tài)、工作狀態(tài)、婚戀狀態(tài)、消費狀態(tài)等
地理屬性:地點、工作地、居住地、家鄉(xiāng)、到訪地點等
行為&興趣愛好&意向
再營銷屬性:公眾號關注、App安裝、廣告是否感興趣等
詳細廣告特征:
廣告基本屬性:行業(yè)、廣告主、商品類型、優(yōu)化目標、出價、計費類型等
廣告數據:廣告歷史曝光點擊轉化數據等
素材相關:文案、創(chuàng)意類型、素材指紋等
商品相關: 商品維度的曝光點擊轉化數據等
詳細上下文特征
流量和廣告位相關:廣告位屬性
環(huán)境相關:設備特征、聯網方式、瀏覽內容特征等
注意模型是動態(tài)更新的，這是因為不斷有新的“輸入-預估-真實比較”，廣告模型函數每幾小時會更新一次。
比如，第一條樣本，用戶A在朋友圈點了一條男裝廣告，模型預估eCVR是3%。實際已轉化，所以模型會收到正反饋結果;學習迭代之后，模型下一次更新后對于相似的用戶在朋友圈點這條男裝廣告，預估的eCVR就可能高于3%;
第二條樣本，用戶B在XQ點了一條手機廣告，模型預估eCVR是4%。實際未轉化，所以模型會收到負反饋結果;學習迭代之后，模型下一次對于相似的用戶在信息流點這條手機廣告，預估的eCVR就可能低于4% ;
大家都知道，數據樣本積累越多，預估就越準。所以，點擊預估eCTR就相對容易，和真實CTR偏差就比較?。坏D化預估eCVR因為只有點擊數的百分之幾，和真實CVR的偏差就比較大，對廣告平臺來說就是最大的挑戰(zhàn)。
成本過高時調低，成本過低時調高
只要是預估，就會有偏差，然后成本就會有波動。
高估（預估會轉化，實際沒轉化），成本變高；
低估（預估可能不轉化，實際有轉化），成本變低。
成本不符合目標預期，系統怎么調整呢？
這就是廣告平臺要做的第三件事：通過調價因子調價。
根據公式，eCPM=CPA*eCVR*eCTR*1000，所謂調價就是根據實時的成本來動態(tài)調節(jié)eCPM，主要通過在CPA這個點上設置調價因子，成本過高時調低，成本過低時調高，讓廣告的實際成本更接近目標轉化成本。廣告主實時調價需求，也都通過調價因子變化來實現。
但如果兩個小時過去了，成本依然高，這條廣告量級還挺大，那就找媒體運營看看，調價因子是不是正常工作，然后給予你下一步建議。
在博弈中，歷史選擇了oCPX
相對準確地預估和實時調價能力，使得oCPX出價方式在計算廣告界成為出價的主流。
細數現在歷史常見的出價方式，CPM、CPC出價解決不了廣告主成本的問題；
CPA 出價也解決不了媒體平臺受損失的問題。因為只有收到廣告主轉化數據，媒體才能扣費，要是占媒體便宜，故意少傳轉化數據怎么辦？就算把數據一個不少地傳給媒體了，媒體要預估轉化率，只要有預估，那肯定有偏差，超出的成本媒體全責，對媒體來說是不平等的買賣。
這也不行，那也不行。怎么辦？
這個時候，oCPX站出來對廣告主和媒體平臺說。
這么的，廣告主還是按照CPA出價，媒體平臺還全力去幫達成目標。但是避免媒體吃虧，咱可提前說好，雖然按照CPA出價，但是計費按照點擊或曝光來收。什么意思，就是不管廣告主傳不傳數據，一旦有點擊就收費。對于廣告主來說，反正媒體先收費了，少傳數據還影響競爭力，那當然如實上報了，這個機制就規(guī)避了廣告主作弊的問題。
那廣告主會擔心，錢收了，效果能保證嗎？坦白講，不能像CPA那樣完全滿足成本，但因為可以實現相對準確預估和動態(tài)調價，不會像CPC或者CPM出價，成本完全不可控，廣告平臺盡可能把成本偏差，穩(wěn)定在一個合理波動范圍，比如優(yōu)先拿量不超過30%，穩(wěn)定拿量不超過20%。
這里需要補充下，關于oCPX，百度、字節(jié)、騰訊各公司一度都有自己的叫法，oCPA、oCPC 、oCPM等，本質都是一樣的，叫什么不重要?，F在業(yè)界基本會統一成oCPC 、oCPM兩種叫法，按照CPA出價，計費按照【點擊收費】就叫oCPC，計費按照【曝光收費】就叫oCPM。選那種計費方式是廣告平臺定的，主要是基于收益穩(wěn)定性考慮，但大體上效果差異不會大，因為點擊收費和曝光收費，是可以互相轉化的。
舉個例子，系統預估某廣告在A人群上預估其中CPA出價=20，eCTR=2%，eCVR=5%。如果按照oCPM計費，那么CPM=eCPM=20元；如果按照oCPC計費，根據公式CPC=CVR*CPA，那么CPC=1元。
總結，信息流廣告基礎原理的7個基本知識如下：
1、從平臺收益考慮，流量歸屬CPM最高者；
2、廣告主的任務是提升CPM，廣告平臺的任務是準確選出CPM最高值；
3、公式CPM=1000*CTR*CVR*CPA ，為廣告主提升CPM指明路徑；
4、eCPM為廣告平臺找到統一所有標的競爭排序標準；
5、機器學習可以相對準確預估eCTR、eCVR；
6、成本的波動可以由實時調價來糾正；
7、準確預估和調價使得oCPX成為信息流廣告的明珠。
以上內容基本就是信息流廣告的所有知識了，甚至如果要保留一條的話，就是
（e）CPM=CPA*（e）CVR*（e）CTR*1000的公式了。
有這個公式，優(yōu)化師核心的動作就清楚了：
1）提升CTR*CVR來提升競爭力；
2）通過合理的運營操作，幫助模型快速地積累必要的轉化數據，讓模型在大多數情況下準確預估廣告的CTR、CVR，來達成成本。
毫無神秘可言，常識往往簡單，卻被容易忽略。
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