計算廣告@廣告交易

搜索廣告

搜索廣告是一種典型的位置競價模式，其特點是：

用戶定向標籤 f(u): 遠遠弱於上下文影響（query），一般可以忽略
Session內的短時用戶搜索行為作用很重要
上下文定向標籤 f(c): 關鍵詞

查詢詞擴展(Query Expansion)

目的是 supply 端為了賺取更多的利潤，同時拓展了廣告主的競價範圍，常見的思路有以下三種

基於推薦的方法：挖掘(session, query)矩陣找到相關query, 可類比(user, item)矩陣，這種方法利用的是搜索數據
基於語義的方法：用topic model或概念化的方法中找語義相關query，這種方法利用的是其他文檔數據
基於收益的方法：根據實際eCPM統計得到變現能力最好的相關query，這種方法利用的是廣告數據

用戶相關的搜索廣告決策

首先需要明確結果個性化對於搜索廣告作用有限，原因是上下文信息(c)太強, 個人興趣基本可以忽略；同時搜索頁上的結果需要保證主題上某種一致性，但是廣告展示條數是可以深度個性化的，因為約一半的用戶無法明確區分廣告與搜索結果，在平均廣告條數的約束下，可以對每個用戶的廣告條數進行個性化，以最大化營收。另外可以根據同一session 內的行為調整廣告結果，如在第一頁沒點的廣告是否要放到第二頁。

短時用戶行為反饋

短時用戶行為的定義如下，狹義來說是用戶在一個session內的行為，廣義來說是用戶在短時間(一般為一到兩天)內的行為

通過短時用戶行為反饋，可以實現：

短時受眾定向: 根據短時行為為用戶打上的標籤
短時點擊反饋: 根據短時廣告交互計算的動態特徵

而短時用戶行為計算需要准實時(分鐘級)對用戶行為進行加工，不適合在Hadoop上進行可以利用流式計算(stream computing)平台，如S4（雅虎開源的一個流式計算平台），Storm等。

廣告交易平台(Adx)

廣告交易平台的關鍵特徵是用實時競價(RTB)方式連接廣告和 (上下文，用戶)，按照展示上的競價收取廣告主費用，實時競價指的是事先不對廣告做retrieval，而是在需要展示的時候向下游的 DSP 展示目前的 context，讓各個 DSP 通過競價的方式獲取這次展示的機會。

從上圖可知，RTB 是一個多方參與的過程，而從實現上可以分為兩個階段

通過 Adx（代表supply）與 DSP（代表demand）來進行直接的mapping。
有廣告展示機會到來，這時 Adx 通知各個 DSP 進行競價，DSP 根據自身需求出價，出價最高者獲得投放機會。

這種模式的出現是由於廣告主需要的定製化受眾定向在原來的廣告網路上無法得到滿足，舉例來說：京東商城需要對其用戶進行重定向投放廣告，但是在廣告網路上是採買不到這種流量的，因為哪些用戶是京東的只有京東自己知道，因此需要讓 demand 端對流量進行選擇才能達到深度定製化的要求。

這種主要技術難點在於：

Adx與DSP之間的用戶身份同步，一般通過 cookie mapping 實現
DSP數量較多時的服務和帶寬成本優化

供應方平台（Supply Side Platform）

廣告市場中，媒體變現流量方式一般有三種

合約廣告，與廣告主簽訂合約進行投放（CPM 結算）
競價廣告，將廣告位託管給廣告網路，廣告網路根據人群售賣給廣告主（CPC 結算）
實時競價（按展示結算）

而 SSP 應該能夠為媒體提供上面的所有變現方式，通過組合以上方式達到收益最大化(稱為收益管理，Yield Optimizer)，因此SSP的關鍵特徵是

提供媒體端的用戶劃分和售賣能力
可以靈活接入多種變現方式
收益管理

需求方平台（Demand Side Platform）

DSP 為廣告主提供的便利之處在於，廣告主主需要通過 DSP 的一個介面就可以獲取各式各樣的流量，從而進行定製化廣告投放。DSP的關鍵特徵如下

定製化用戶劃分
跨媒體流量採購
通過 ROI 估計來支持 RTB

ROI優化目標是給定總預算，在多廣告網路中採買並優化ROI，ROI 優化的關鍵問題有

在合適的流量segment上投放廣告；如SEM中的選詞、顯示廣告網路中的標籤組合選擇等
在每個投放上合理地出價以優化ROI；與實時競價不同，採買方無法控制每次展示的出價(因此一般採用每次點擊固定價格的策略)，但是因為 u,c 的取值未知，需要在各流量分割上估計其分布併合理出價
對每個segment的量以及Market price進行預估，以完成整體的優化

在這個領域有代表性的公司有 EfficientFrontier，這個公司的核心業務是為搜索廣告主提供大量關鍵詞情形下的 ROI 優化服務，並收取固定比例的提成，廣告主只需要提供預算、關鍵詞、受眾類型等信息即可，EfficientFrontier 會通過計算為其提供最優方案，其核心技術為 Portfolio Optimization，原是金融領域內的一個優化演算法，目前正在向在線廣告領域擴張，需要注意的是除了演算法以外，長時間數據積累也很重要。

目前為止介紹了多種廣告流量的交易形式，可以說交易的方式發展趨勢為：合約廣告->競價廣告->實時競價廣告。而發展到競價廣告之後，更加強調了 supply 端和 demand 端的分工的專業化。