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广告商业形态与应用架构

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摘要:整合起来,这就是平台广告商业形态的市场形态平衡用户服务体验广告主实质诉求及平台的最大营收三方关系,追求各自最大收益。


广告商业形态

深思广告到底是什么?

不管当前的你是广告新人,还是接触广告很多年,现在试问自己:
”广告业务的本质是什么?每天工作或接触广告的意义在哪里?这些日夜的付出有哪些是无用功呢…“

这里简单聊一下互联网广告的产品形态及契合的应用架构,感兴趣的同学可以驻留片刻!

互联网广告市场形态

互联网广告所有的商业举动都是在市场形态之下,进行的利益或资源分配。

  • 从互联网平台角度看,做广告的目的是为了企业营收。通过平台流量触达用户,完成广告主的诉求,收取广告主费用。
  • 从广告主的角度看,其实质的诉求是以低成本接触用户,实现最大曝光或用户转化或购买。
  • 用户在整个广告商业中显得颇为被动,在汲取互联网平台的服务时,被迫消费着出现的广告。

整合起来,这就是平台广告商业形态的市场形态:平衡用户服务体验、广告主实质诉求及平台的最大营收三方关系,追求各自最大收益。

互联网平台角色

平台作为承接广告主和用户的角色,其商业思维本质是:

在平衡用户服务体验、广告主认可的前提下,如何把流量卖的更贵、更多、更好,以获得更多的营收。

流量售卖方式

作为互联网平台,产品服务体验越好,用户越多,意味着流量越多。而广告正是流量变现的手段之一,如何进行广告售卖呢?

非合约式

广告主在各自的业务市场发展过程中,不同阶段所需要曝光的目的不同。

举个例子,当一款 APP 研发结束。上架初期,主要的诉求是曝光,以最快的速度、最大的范围去让更多的人知道这款产品的主打服务。

  • 这个时候,在采买广告的时候,可以按 展现次数采购,以 千次展现付费 ,行话叫 CPM[ todo 展现一千次多少钱]。这种方式也是品牌广告类型采买的主要形式。
  • 当曝光到某个程度后,其诉求会转向获客,也就是用户转化,当然曝光和转化时间也可交叉。这个时候,两种常用的采买方式,一种是点击,一种是转化。
    • 点击,就是以广告点击次数付费,行话叫 CPC[todo 点击一千次多少钱]。像某不记名投票,点击广告进入就会默认跟投。
    • 转化,就是以最终成为 APP 用户个数付费,行话叫 CPA[todo 转化一个用户多少钱]。像游戏等垂类产品,通过广告引导用户下载登陆。

用户增长往往伴随产品的主生命周期。在增长趋势放缓的时候,广告主的诉求就会变得更加精准,要求制定人群或地域各种定向条件去投放广告,具体采买形式可能是上面几种的叠加,等等。

合约式

上面是以 APP 为例,在一些传统 或 toB 的产品中,广告主的采买有些不同。其追求主打的是长期的市场品牌效应,这种场景中,以合约式的方式付费更为稳妥,有计划稳定持续的投放。

合约式,就是签合同,把需要的展现次数、展示时间、主要流量…等等[不同广告主不同要求]写进合约,双方约定生效并按合约付费。

广告主可以根据不同的诉求可以选择不同的采买方式,目前市场主流采买,也就是流量变现的方式主要是上面三种。

平台流量收益最大化

有了采买方式,作为平台方,如何才能保证广告主诉求、用户体验的同时,收益最大化呢?

平台方掌握了互联网广告市场上下游重要的一环——流量。

如何分配流量,如何分配广告位,如何设计广告样式…是平台不得不思考的问题,也是收益最大化的秘诀!

广告位分配

有利的位置等于一切。

广告行业有这样的一句话,表明广告位置的重要性。的确是这样,纽约时代广场巨幕 LED 广告投放比小巷子里的小广告效果好、报纸头条要比背缝的阅读量高、热搜榜单第一的点击率最高…不错,一些的一些都在表明接触更多用户的位置更具有价值。

那么作为平台如何分配出现广告的位置呢?

广告的位置和广告类型有关。比如:

  1. 条幅类型总在网站的横批位置;文本链接类型总是在文章中飘出,这种一般是网页固定的 超链接形式。
  2. 媒体类型总是在网站做左右侧及下方不定时弹出,这种一般都是网页内嵌 JS 代码动态拉取广告展示。
  3. 在搜索结果和 Feed 流中,根据用户体验数据分析,通常依据 “ 素数原则 ”,广告位一般是 1、3、5、8、11、13、15……

流量分配

现在 Feed 流兴起,下面就以 Feed 流为例子介绍。

在 Feed 流中,广告位存在先后顺序[ 1/3/5…],考前的位置价值更高。意味着每次用户看到的顺序。位置越靠前,越容易被用户看到。

广告位值价值不同,如何售卖才能最贴近其市场价值呢?或者说,位置靠前的位置安排哪个广告收益最高呢?

平台面向全社会提供服务,拥有海量的用户群体,不同群体有各种的属性,以此可划分流量。

举个例子,用户 A 是某度的用户,在某度就会有 A 的用户画像。

A 最近登陆地址,是 XX 省 XX 县;A 年龄 30 岁,经常搜索汽车相关 query 词;A 性别 男性;A 最近通过搜索词跳转并购买了 儿童用品…
等等

基于这个画像,标识着此用户流量的通用价值及定向价值。

  • 通用价值:男 , 39 ,拥有不错的购买力,求知欲望丰富,这种是平台主要服务对象,相对比儿童、老年人….价值更高。
  • 定向价值:此部分是相对广告来讲,依据画像就可以更精准的投放广告。既然是男性,就不会投放女性相关广告;XX 省就不会投放 YY 省…就此区分,广告主的转化点击也会更多,那么这个流量收费就更高,价值就更大。

定向价值也解决了平台尾部流量不好卖的问题。因为从用户等维度区分,就不存在流量首尾衡量标准。

广告样式

不同平台支持不同的广告展现方式。样式风格主要是贴合平台调性。

举个例子,搜索平台的广告一般都是以搜索结果显示,顶多尾部加 “广告” 字样;Feed 流平台一般都是以文章、帖子…等样式出现,较平和的和主题打成一片,避免突兀的用户体验;在 PB 页面一般都是大的 Ban 图示链接;FS 页面一般都是 尾部跳转样式……

更多的样式,意味着广告触达用户的不同方式,带来的转化,点击…等效果也明显不同。这部分暂且搁置,后续介绍。

实时竞价

采买背后落地是一个个广告。

除合约广告外,按次、点击、转化…这种类型采买形式平台如何分配落地呢?

广告系统利用实时竞价机制可合理分配库存并实施落地。实时竞价是依据当前流量类型,广告主实时出价,广告系统以拍卖竞价的形式将中标广告落地。

第二竞价

实时竞价中,除合约广告外,采买之后也将按照拍卖行的第二竞价进行结算,以实现 “纳什平衡”,达到 帕累托最优。详细结算及 纳什平衡

这种实时竞拍机制使广告主更加动态,灵活的参与市场变化,同时平台流量能以最大程度贴近其市场价值售卖。


铺垫介绍这些广告背景之后,来聊广告系统架构足够了。

广告应用架构

如果你熟悉搜索架构,那么一定就可以搭建一个广告应用架构。

业界有这样的一种看法,广告、搜索、推荐三大业务被认为是现在互联网中最具挑战的方向。三者都是基于海量数据且具有持续优化特性的,在具有相关通用性的同时,存在着策略的差异。

全局链路架构

从图中可以看到,整个请求是分为站内外流量,站外流量需要经过 Adapter [适配]模块在进入到真正服务组。

Adapter 适配

那么这个 Adapter 包含的 Protocol/Anti-cheat 等服务主要是适配处理什么呢?

主要两个部分,

  • Protocol :协议的转换 & 账号体系的映射 & token 校验 & …
    • 在企业内部各服务模块 RPC/HTTP 通信通常是自定义 ,需要对第三方或站外流量进行一个转换;
    • 不同产品的用户体系生成规则不同,需要对额外流量进行一个关系映射;
    • 由于流量非站内,请求不可控,故需要进行类 token 机制的校验;
    • ……
  • Anti-cheat:反作弊,也就是风控 & …
    对非站内流量账号做马甲号、黑名单、风险评估…等系列反作弊的操作。
    • 有同学可能就会问,为什么不和站内的一起做风控呢?
      这里要注意,站内规则和站外规则不同,同时站外来源不同,规则也就不同,风控场景更加丰富。

ADX 核心

ADX 核心可概要分为 Facade/Rend/Flow Engine 三部分,每部分承担的角色都不同。

  • Facade 前置模块,用来对流量进行规则分流,其包含 AbTest …等功能模块[图中的 Abagent 是 AbTest 本地化的代理服务块,下文细述];

  • FlowEngine 流量引擎,主打库存分配、广告投放、广告竞价;

    • Alaya 用户画像功能模块。获取流量主体用户的画像去请求投放引擎;
    • Darwin 广告竞价模块。针对投放引擎返回的候选做实时统筹竞价;
    • Baya 媒体干预广告竞价配置模块。对各类候选进行规则处理;
    • Delivery Engine 投放引擎。为流量携带广告位匹配合适的广告候选;
  • Rend 支持广告的实时渲染效果及样式;

Storage 存储

Storage 主流包括 Redis/Hive/Kafka/Cloud…存储组件。

不同的存储组件适应不同的数据。

比如 Redis 存储用户画像信息,读频次高,且实时变化;Hive 存储日志主字段,数据规模庞大,用于数据的离线分析;Kafka 通常作为缓存,削峰填谷,用于不同流的异步映射、消息生产消费等;Cloud 用于数据链路监控的数据存储及 Query 等等……

Depend 依赖

Depend 依赖核心含有 DMP/AB/FlowAnalysis/Strategry/Account …等组件;

  • DMP 数据管理平台。用于用户实时标签,广告投放人群圈定,基于 ClickHouse 的上下文数据分析等;
  • AB 数据实验平台。支持精细化运营,科学实验及方案决策等;
    FlowAnalysis 流量分析平台。对流量整体链路进行实时监控分析,便于各模块实时性能分析及数据快照等;
  • Strategy 策略平台。对流量切分,广告竞价的算法策略调整具有统筹协调作用;
  • Account 结算平台。支撑广告主结算、广告实际曝光、广告数据归因等;

Platform 平台

Platform 平台主要介绍 SSP / BP

  • SSP 是媒体对广告链路干预配置平台。
  • BP 是广告主投放广告,制定投放计划平台。

组件业务关联

上述的组件是通用广告系统的主要部分,还有更详细的部分下次细述。

这些组件的功能耦合模块,都用相同的颜色做了标记。比如 Depend 依赖的 AB 功能和 ADX 中 Facade 的 Abagent 是业务关联的…

当站内外流量到来 ADX 后,会进行 Abagent 实验分流;进入到 FlowEngine ,FlowEngine 从 Alaya
拿到流量主体用户画像及 Baya 的库存/广告类型数据给到 投放引擎 Delivery Engine;投放引擎根据 策略及 DMP
Strategy 进行广告主投放计划的召回,返回广告候选;FlowEngine 拿到候选后在 Darwin
进行竞价,决断出最终将要曝光广告给 Facade;前置就会去 Rend
模块拉去广告相关的渲染信息进行外漏,完成当前广告投放。[归因及曝光的涉及端上和第三方,暂略,下次细述]

整个广告应用架构的概述到这里就告一段落,下面分小的模块详细聊。


AbTest 平台

关联 AB ? Angelababy ? 噢不,拒绝老板拍板决策的神器 !用数据说话的决策实验平台 —— AbTest !
Ab Test 衍生功能之锦上添花 —— 目标流量筛选

实时竞价

关联 有人的地方就有广告!你有想过这些平台背后,广告是如何变现的呢?

服务间通信

关联 RPC 和 HTTP 有哪些区别?通信协议、网络模型、服务治理框架…

Q&A

1、品牌广告 & 效果广告?

后续有时间在码文

2、为什么会有不同投放引擎?

后续有时间在码文

3、文章是概要,有详细需求的同学可私信交流…

附录

生而平凡,为而卓越!

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