编辑导语：广告变现是各大互联网公司首选的方式，随着产品和技术的进步，在线广告覆盖的场景越来愈多，决策越来越实时，对受众的影响也逐渐从认知传递不断进化到产品解释，再到最终决策。这篇文章主要讲的是作者对互联网广告的一些思考与实践总结，感兴趣的盆友一起来看看吧。
广告变现是各大互联网公司首选的方式，随着产品和技术的进步，在线广告覆盖的场景越来愈多，决策越来越实时，对受众的影响也逐渐从认知传递不断进化到产品解释，再到最终决策。
随着越来越多人将越来越多的生活、工作场景迁移到线上，以及越来越多公司业务流程的数字化和线上化，线上对工作和生活的覆盖和渗透一定会越来越广越来越深，在线营销市场必然会不断增长，数据和技术在其中发挥的作用也一定会越来越强大。
一、如何提高媒体方的广告收入
广告是通过发挥互联网的媒体效应，将曝光资源充分进行变现，所以ecpm是整个广告系统优化的核心。
广告产品的收入可以按照如下公式进行拆解：
收入=曝光量*ecpm=曝光量*商业填充率*转化率*售价
影响ecpm的因素很多，每一家公司都需要针对自己的业务情况进行分析，定位到真正的问题，然后采用相对应的解决办法。
解决的过程绝对不是单点的，而是需要上游商拓，中间产品和策略设计，下游客户服务共同合作提升的一套系统。
在整个广告产品设计和提升的过程中，千万不要认为有流量就有广告主，一定要清楚自己是在整个在线营销市场的供给方中竞争，要思考清楚以下问题：
- 我服务哪个行业的客户？
- 我的产品形态是什么？
- 相比其他的流量平台，我争夺广告主预算的核心竞争力是什么？
根据以往经验，针对不同的提升目标整理了相对应的解决手段，以及对应的产品/系统/功能：
1. 提升总曝光量
（1）手段
- 用卓越的用户体验促进自然流量的增长
- 外采流量
- 合作联盟流量
（2）相关产品/系统/功能
- 用户产品
- 外采DSP
2. 提升商业填充率
（1）手段
提升客户量：
商拓端拓展更多客户，产品端通过更优秀的产品更好的推广效果来吸引更多用户。
流量采买标签的合理设置：
需要时刻关注标签的流量覆盖情况，以及每个标签的pvr和asn。
在搜索场景下，由于标签通常就是搜索词，所以需要进行拓词和宽泛匹配，近义词、错误词的纠正等，目的都是让长尾流量可以获得更多的售卖机会。
建立多层次的售卖机制，考虑多种变现路径，将流量分级售卖：
最优质的流量可以通过合约等方式卖给最有价值的广告主，实现充分的溢价，然后可以通过自营竞价网络卖给自有客户，剩余流量还能选择接入联盟或者计入RTB实时竞价接口。
层层售卖的机制可以使得流量充分地商业化，但是这个过程中需要媒体方的计算能力非常强，能够进行复杂的实时线上流量分配和ecpm预估。
这个过程中如果对接联盟，需要考虑广告的形态，如果是原生广告，或者商品广告，需要联盟广告主的素材能够在自己的平台上展示的话，要看底层参数是否一致通用。
（2）相关产品/系统/功能
- 广告效率监控平台
- 标签管理系统
- SSP产品，能够通过界面人工操作，也能够提供标准API进行程序采买
- 投放和广告策略管理
3. 提高商业流量转化率
（1）手段
CPT或者CPM方式计费的广告：
主要考验流量规模和质量，对于后续环节的点击率/转化率预估能力要求不高。
CPCCPACPL方式计费的广告：
媒体需要预估点击率/转化率，而且越往后的环节对数据的深度、处理能力要求越高。
从商业化的角度，还需要结合广告主的出价，按照ecpm最优来完成流量分配。
对于CPA和CPL类型的广告，可以通过优秀的前端设计巧妙地缩短转化路径，比如淘宝的推荐流量就将收藏、加购、购买等行为从详情页提前到了列表页，不经过click就能完成后续的转化。
（2）相关产品/系统/功能
- 广告排期系统
- 点击率/转化率预估模型
4. 提高流量售价
（1）手段
直接提升底价：
底价管理是广告系统很重要的一个部分，既保证市场的活力又维护媒体的利益
增加客户量，提升竞争程度：
- 产品侧：需要产品有良好的口碑，实实在在为客户提供营销价值，要对每个行业的广告主营销路径和营销诉求做深入充分的调研。
- 销售侧：有很好的开拓能力和产品理解能力才能实现客户的稳步增长。
- 客户运营侧：团队能够基于产品矩阵给客户提供最优的解决方案，持续留住客户并提升客户ARPU值。
发挥数据的溢价能力：
对于推荐场景的流量，需要加工更加精准有转化潜力的标签。
售卖机制的设计：
流量是按照CPM、CPC、CPA还是CPS计费，对于整体的收益有很大影响，其实主要的决定因素就是哪一方承担相关的转化率和转化价值预估的效率更高，成本更低，哪一方就可以获得额外的收益。
现在很多平台才用的oCPM或者oCPC的付费方式被很多广告主接受，媒体也因此获得了更多的数据，这是一种非常聪明的解决办法，媒体不承担数据优化过程的风险，后续广告主可以享受到更优质的转化。
提高广告的增值价值：
优化广告的样式，使得更吸引眼球，更具有互动性，从而提升转化效率，很多时候新的广告样式总能获得广告主的买单。
我们看到的广告样式也从文字链——图片——动态flash——视频——3D——VR等一步步进化，广告从单一的输出变为用户和广告主之间的互动，能够传递的信息更加丰富，能够收集到的数据也更丰富。
广告样式的优化也使得在线广告逐步实现品效合一的营销效果，更有效地推进用户的决策过程。
提升广告数据的后续利用价值也是促进广告增值的手段，广告主可以通过广告投放的数据分析更深入地了解自己的客户，得到产品的反馈，了解产品的后续规划方向，还能用于再营销，就是广告数据价值的变现。
（2）相关产品/系统/功能
- 底价管理与预估
- 销售CRM系统（在线营销、线索分级、线索分配、销售漏斗管理、销售业绩管理等）
- 客户管理CRM系统（客户数据管理、客户分配、使用监测、运营人员管理系统等）
- 标签挖掘与管理
- 广告样式设计
- 增值数据产品
- 动态素材管理
二、搭建流效率监测体系，数据驱动收益增长
互联网广告是对数据充分应用的产品，所有的优化都要以数据为依据形成闭环。
以下是广告产品的效率监测框架，核心就是获取到各种重要维度上的效率指标，通过这一套指标来驱动增长。
指标体系需要规划维度和指标，以及统计口径：
1. 维度
主要包括渠道、端、设备、产品、标签、创意类型、广告单元等，后续需要根据这些维度的效率统计来判断优化方向。
如下是谷歌adsense后台为媒体方提供的数据报表后台截图：
2. 指标
- 总请求pv
- 商业请求pv
- pvr(商业请求/总请求）
- 商业曝光量
- 商业点击量
- asn(商业曝光量/商业请求PV)
- ctr(商业点击量/商业曝光量）
- 落地页到达量
- 到达率（l落地页）
- 后续转化量(收藏、加购、电话、私信、下单、支付）
- …
3. 搭建这一套体系的过程会面临如下难点
（1）数据参数的规划和收集
数据参数如何记录，如何上报，以及日志的上报格式都非常重要，需要准确有扩展性。
针对同样的事件需要使用同一个事件ID，并且规划好通用参数，一些业务需要的额外参数可以另外补充。
（2）数据的归因
归因有2种方式：
直接带参：
曝光产生时就打上唯一的标识，后续的所有转化路径中不断传递这个标识。这个方式的优点是直接准确，但是非常容易跟丢，扩展性不好，而且无法统计间接效果。
统计归因：
我的实践经验中更多采用这种方式进行归因，将转化行为归因到最近一次的曝光或者点击行为中，只是需要严格考虑归因的方式，是同一个ID，还是同一个ID同一个物料？时间窗口是1小时、1天还是1周？
归因方式的不同对于效果的评估会有非常大的差异，一般而言广告主本身也会监测归因的合理性。
（3）数据的使用
数据统计完之后，最大的难点是如何用来实际指导业务的发展和优化，暴露出来的所有问题都需要落实到解决方案中。
比如我的经历中，会出现发现某个类目的pvr和asn偏低，影响了整体的竞争水平，导致cpc一直提升不起来的情况，这种时候就不能只是暴露问题，而是必须提出来到底需要做什么才能提升。
如果是提升客户量，需要销售团队完成什么任务？
如果是提升物料量，需要客户运营团队完成什么任务，产品侧又需要提供哪些物料动态生成的支持？
三、收入不等于利润
很多公司的用户部门和商业部门是分开的，做收入的同学大部分时候不清楚公司的流量成本，往往只能看到收入侧，看不见成本侧，不知道整体的利润情况。
如果没有结合成本的情况，卖出充分的溢价，实现合理的利润，对公司整体而言，就是在用成本换收入，不可持续。
上面提到了如何提收入，这里如要谈一下我对于控成本的理解。我认为控成本主要就是3个主要部分：
1. 严格分辨“假流量”，用真数据指导产品迭代
对于公司而言，流量的商业化应该从进到出，看做一个整体，需要一套整体评估ROI的办法。
而在成本侧，非常重要的就是深入了解每一个渠道的流量质量和增长成本。
现在的互联网环境中，广告流量中的黑灰产很严重，加上业务方本身业绩上的压力，会有一些主动注水行为。
因此对于广告产品人员而言，流量反作弊已经成为非常重要的工作，尤其是对外采买流量时，对于流量渠道的归属，以及反作弊的标准一定要做深入的研究，否则就很容易出现无法分辨“真增长”，“假增长”的情况，假数据也会使得产品的整体迭代没有真实数据作为依据。
2. 认真布局自然流量的增长
新的公司/产品曾经很有效的增长手段就是大规模铺广告引流，但是没有对免费流量的增长做整体的规划，等到发现流量结构不合理的时候，已经来不及了。
以下是我对免费渠道流量增长的一些理解：
（1）方法1：SEO
特点：
SEO在欧美市场仍然是非常重要（甚至可以说是第一）的流量增长路径，因为欧美尤其是欧洲的移动互联网进程没有国内快，谷歌搜索引擎依然是大部分行业流量分发的入口。
国内虽然百度的入口效应大大减少，但是搜索流量仍然非常重要，只是百度这类通用搜索引擎变成了各个APP内的垂直搜索，整体的思维方式仍然相通。
核心关注点：
- 关键词流量
- 关键词转化率
- 如何布局自己页面/商品上的关键词
- 导流布局
（2）方法2：社媒运营
特点：
社交媒体的高速发展使得社交流量不容小觑，而且随着社交的信息载体逐步进化，从文字到图片再到短视频，大家停留在社交媒体上的时间越来越长。
国外有facebook、instagram、twitter、Tik Tok，国内有微信、微博、QQ、抖音、快手等，都是在线营销的主阵地，也是搜索广告预算争夺的强劲对手。
核心关注点：
- 内容运营
- 数据管理
（3）方法3：私域流量
特点：
通过各大平台获取到的客户，大家都希望留在自己的手中，后续再次触达、运营无需通过大平台再掏一笔流量费。
基于国内的互联网环境，微信已经成为一个私域流量的最大运营主阵地，主要原因是其他平台多以算法进行流量分发，中心化分发的比例还是很大（毕竟这样能够活得更高的广告收益），而微信的账号体系最为强大且一直坚持用社交关系分发。
此外，微信本身的运营基础设施也非常完善（微信广告、朋友圈、群聊、公众号、视频号、直播、小程序、微信支付等构成了完整的拉新——运营——转化全流程闭环）加上很多三方在基于微信的生态做相关效率工具开发，所以绝大部分广告主都会投入大量精力在微信生态中运营客户。
就我的认知范围内，国外还没有像微信这样成熟的超级平台生态能够构成完整的营销链条。
核心关注点：
- 内容运营
- 粉丝运营
- 客户运营
3. 不断提升付费流量的采买效率，程序化采买将建成主流
任何公司和产品都避免不了外采流量，就像所有的传统企业需要对自己的供应链进行管理，精细化的成本控制才能提升整体的利润水平。
过去流量便宜，所以对于流量的采买不需要那么精细，但是随着互联网流量的红利逐渐消失，流量采买的效率变得至关重要。
流量的采买手段也不断进化，我总结为以下三个阶段：
（1）人工合约采买
特点：主要依赖市场人员对市场、媒体和产品的了解进行投放，无法进行个性化，也无法分人群进行优化，投放策略的调整周期非常长
实施路径：人工谈合约
（2）人工竞价采买
特点：数据开始驱动广告策略的优化，但是只能依赖媒体的第二方数据。人工对关键词或者标签进行转化率分析，能够基于媒体和人群进行优化，策略调整周期缩短，但仍然是离线的，且优化的颗粒度仍然较粗。
实施路径：开通DSP平台账号，人工投放或者通过API进行批量设置。
（3）程序化竞价采买
特点：广告主、媒体、三方数据全部都能应用到广告策略的制定中，实现单次曝光级别的优化调整，实时进行广告投放策略的调整。
实施路径：通过接口对接DSP平台，搭建相关算法策略，实时出价。
以上三个阶段的发展，对产品和技术的要求逐步提高，对数据的应用程度也不断加深。随着互联网流量增速放缓，精细化采买和运营必然成为趋势。
经过多家公司多次实践自营竞价广告系统从0-1的建设和发展过程，逐渐深刻感受到广告变现是一个非常庞大的商业体系搭建过程，不是简单的卖流量。
广告行业的产品经理一定要对各行各业的广告主有更深刻的理解，了解他们的业务流程，理解他们的营销诉求。
同时，也需要持续了解行业内最新的产品和技术解决方案才能帮助自己服务的公司在在线营销市场赢得胜利。