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預算平滑(Budget Smooth)是怎樣花錢的?

企業動態
Budget Smooth(預算平滑)有的時候也叫做Budget Smoothing, Budget Pacing,這種技術是讓廣告預算在時間維度上花費更合理。

 

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Budget Smooth(預算平滑)有的時候也叫做Budget Smoothing, Budget Pacing,這種技術是讓廣告預算在時間維度上花費更合理。舉個例子,比如說廣告主是漁夫,規定每天只能打100天魚,那挑最先碰到的一百條魚呢?還是挑100條大的魚呢?還是姜太公釣魚,10個小時打魚,每個小時打10條呢?

之前,這項技術主要應用是在廣告平臺上,為廣告主提供更多的預算選項。近幾年隨著RTB/DSP的流行,預算平滑的技術也融合在RTB的場景中,成為出價的關鍵因素之一,因此越來越受到重視,最近幾年的SIGKDD都有相關的論文。

我們可以看看幾種消耗模式圖示:無控制的,基于流量模式,基于效果模式等

沒有Budget Smooth的消耗模式

基于流量模式的消耗模式

基于優化效果的消耗模式

以下是幾個好處:

對廣告主:

  1. 避免預算在每天初期耗盡,無法參加后期的競價
  2. 幫助觸及到更多的不同用戶
  3. 有機會提高轉化效果

對廣告平臺:

  1. 避免競爭都集中在每天的開始,整個系統更加平穩
  2. 為廣告主提供更多的選項,優化效果

預算平滑通常應用在兩類系統中:a) 廣告平臺 b) DSP

這兩類實現方法稍微有些區別;對于廣告平臺來說,它有所有廣告主的信息,可以做一些全局的預估和資源分配,它的目的是使得整個廣告平臺的穩定和公平,在第二計價(GSP)條件下,保持系統的競價次序。對于DSP來說,它代替廣告主來競價,它本身就是對于流量有挑選的功能,因此DSP更多的是從ROI的角度來為廣告主獲得更好的投放效果。

初看預算平滑很容易,按照時間分布把錢給花了,但是以什么為優化目標把錢花出去,卻一個大學問。對于廣告平臺來說,也許按照流量,按照時間分配一下就行了,但是從廣告主的角度,他們更愿意從ROI角度來花錢,例如,覆蓋更多的人,找到更多的高轉化人群等。

Facebook有幾個圖片來解釋FB的Pacing是如何工作的?解釋的很清楚,很容易懂。Facebook是使用VCG競價法則,鼓勵廣告主出真實意圖的最高可接受價格。

FB的Pacing是如何工作的

FB的Pacing是如何工作的

如何實現一個Budget Pacing?

一般的實現有兩種,一種是概率控制展現:在廣告展現的時候,給定一個概率,決定此次是否展現;另外一種是出價格加權控制:給出價加一些權重,靈活獲得展現機會,對于DSP可行。但是對于廣告平臺來說,方法過于復雜,不容易調試系統的問題。

如何實現一個Budget Pacing?

Budget Smooth的算法

算法有很多種,可見參考文檔,大部分算法的核心的思想都是計算出廣告展現的概率,有的地方叫做Pacing Rate(PVT)。這個概率是通過制定消耗計劃和檢查當前消耗來計算。

Budget Smooth的算法

如果消耗計劃與實際消耗有差異,需要調整計劃:

Budget Smooth的算法

Budget Smoothing的系統設計

設計包括兩個方面:1)如何影響線上的廣告機會的挑選 2)如何獲得更多的數據反饋支持“消耗計劃”的制定。數據通常分為線上的流式數據和歷史數據的分析。

廣告Budget Smoothing的系統概要設計示意圖

在DSP中,預算平滑是作為控制出價的一個因素,需要結合其他的條件共同判斷,這種因素需要考慮流量的機會成本和未來的機會成本的預估。

DSP消耗平滑控制模塊

下面是LinkedIn的Budget Smoothing例子,他們取名叫做Smart Pacing,參考KDD2014年的《Smart Pacing for Effective Online Ad Campaign Optimization》

LinkedIn的Budget Smoothing例子

實現中的一些可能問題:

1.冷啟動: 初期的數據不全,導致無法制定合理計劃;這可以通過數據積累,或者調整預測的節奏和步伐,進行一定程度的緩解。

2.效果評測:作為廣告平臺來說,可以參考整體的CPC的變化趨勢,是否比之前更加平穩;對于DSP來說,可以將流量做AB測試,保持和一定比例的流量完全不打開Pacing。

3.預算無法耗盡:算法有時候對于一些Campaign的Pacing,可能導致預算無法耗盡,一個簡單粗暴的方法,就是設置一天只有20個小時消耗時間,后面4個小時可以在一定程度上放水。

Budget Smoothing參考資料:

部分資料下載地址:http://www.ouyangchen.com

Budget Smoothing參考資料

【本文為51CTO專欄作者“歐陽辰”的原創稿件,轉載請聯系作者本人獲取授權】

責任編輯:趙寧寧 來源: 互聯居
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