所有的出價策略變換都離不開“四點三率量控制一加強”，具體是怎么理解呢？本文作者對廣告出價的本質(zhì)進行了分析，希望對你有幫助。

Hi 大家好，我是策略產(chǎn)品Arthur，目前擔任某公司廣告策略高級產(chǎn)品，前面一文圍繞廣告策略產(chǎn)品必須要了解的整個的出價中廣告主和平臺利益矛盾點進行構(gòu)建，了解到了從手動出價發(fā)展到自動出價的核心緣由，同時也知道了通過構(gòu)建四點的思維方式，把智能出價中的出價點和計費點實現(xiàn)分離以解決廣告主的利益矛盾問題。

今天我們繼續(xù)把上篇文章中的四點（競價點、出價點、計費點和考核點）后面的“三率兩控制一加強”的坑補上，幫助所有想要做廣告出價策略的產(chǎn)品從根源上了解出價策略設計的出發(fā)點（無論是tROI、Nobid、oCPC出價都是圍繞這個來設計，理解了這個你基本就掌握了出價策略的武功秘籍“萬變不離其宗”，這個就是出價之源），后續(xù)廣告平臺出現(xiàn)任何新的智能出價方式，你都可以游刃有余的知道其中的原理。

這篇文章將分成三個部分來介紹。

1. 回顧“四點”及其作用；
2. 圍繞四點構(gòu)建“三率兩控制一加強”體系；
3. 個人對于bid出價策略底層的思考；

一、回顧“四點”及其作用

這篇文章為了引出后文內(nèi)容，所以需要二次強調(diào)一下四點的內(nèi)容，水一段內(nèi)容，想必粉絲也不會介意的吧，畢竟咱是想真心說明白。

1. 競價點：其實不管是CPM，CPC、OCPM，oCPC絕大多數(shù)媒體平臺最終都是將排序公式換算成eCPM排序進行展現(xiàn)，如果是CPC出價則需要平臺預估pCTR，如果是oCPC出價，則需要平臺同時預估pCVR和pCTR兩類。換算公式后，廣告流量平臺每個展現(xiàn)機會的收益可以很直接地被度量，也能最大化自身的利益。所以，“競價點”都在m（展現(xiàn)）點位；
2. 計費點：即媒體平臺最后是按什么的個數(shù)來收廣告主的錢。例如CPM中，那么計費點就是m。而在CPC廣告中，雖然按照eCPM排序來決定出哪個廣告，但是對于出的廣告，是按照C行為來收費c。像是oCPC、oCPM本身不是一種單獨的計費方式，很多平臺對人有誤導；例如，oCPC就是一種按照C計費，optimize 優(yōu)化CPC出價，沒有所謂的oCPC計費方式，這個請大家了解。
3. 出價點：即廣告主在廣告投放平臺出價填寫的目標價格。在CPM和CPC廣告中，出價點和計費點是在一般為同一個行為，填寫的是客戶表達的期望千次展現(xiàn)出價/期望點擊出價。而如前文所示oCPC中，客戶出價表達的是一個注冊成本CPA/付費成本CPA，對于oCPC來說，出價點和計費點是分離的。
4. 考核點：考核點其實就是第一章節(jié)中提到的，客戶利益核心關(guān)心的點位，這個考核點一般是客戶能夠產(chǎn)生收益的點位，例如游戲中的付費、電商中的成交CPA（連下單都算較為靠前的點位），手動出價CPM、CPC時期，客戶一般都會根據(jù)投放經(jīng)驗效果，自己根據(jù)最多接受的一個成交CPA成本，去人工預估轉(zhuǎn)化率CVR、點擊率CTR最終換算出來自己需要出多少的CPM和多少的CPC；

從四個點位來看，其實點與點之間預留了一個空間，通過這個空間其實就給到平臺排序通過模型LR的預估空間，例如CPC出價中，出價點和競價點之間預留了pCTR，oCPC在出價點和競價點之間預留了pCTR*pCVR，點位與點位之間預留的即為三率。

二、圍繞四點構(gòu)建“三率兩控制一加強體系”

2.1 “三率”體系構(gòu)建

這里大家看到三率不要下意識就認為是點擊率、轉(zhuǎn)化率，這個出發(fā)點概念是不正確的，三率是各點位之間的“各種率乘積”，總結(jié)下來則為p（出價點->考核點）、p（競價點->計費點）、p(計費點->出價點)，這里舉幾個例子大家就能夠快速明白：

2.1.1 以CPC出價方式舉例（考核點成本轉(zhuǎn)化成本CPA、出價點CPC）

前提：電商廣告平臺中，廣告主一件衣服客單價1000元，客戶最多愿意付出一單成交的廣告CPA成本為200元?，即ROI需要?> 5；

過程計算：

1) p（出價點->考核點）：為CPA到CPC之間的轉(zhuǎn)化率CVR，前文可知CPC = CPA?*?CVR；?CPC手動出價場景下，廣告主一般根據(jù)投放經(jīng)驗自己預估pCVR換算得到自己的CPC出價水平；所以p(出價點->考核點)=?pCVR，此pCVR為廣告主自行預估；假設客戶預估CVR為5%，所以CPC = 200 * 5% = 10元/點擊；

p（出價點->考核點）對應的比率真實值和預估值的關(guān)系如下：

2）p(競價點->計費點)?，為CPC到eCPM之間的轉(zhuǎn)化，eCPM?=CPC *?pCTR?*1000；所以p（競價點->計費點）=?pCTR?*1000，此pCTR為平臺Rank模型預估，C計費平臺承擔pCTR預估損失與收益；假設平臺預估pCTR為2%，所以eCPM?= 10*2%*1000 = 200；

p（競價點->計費點）對應的比率真實值和預估值的關(guān)系如下：

3）p(計費點->出價點)，對于CPC出價類型，出價點和計費點都一致都是C這個點位，因此這一塊無額外內(nèi)容，這個叫計費點與出價點一致，p(計費點->出價點) = 1；

2.1.2 以oCPC出價方式舉例（出價點CPA轉(zhuǎn)化成本，CPC計費）

前提：電商廣告平臺中，廣告主一件衣服客單價1000元，客戶最多愿意付出一單成交的廣告CPA成本為200元 ，即ROI需要?> 5；

過程計算：

1）p(出價點->考核點)，在oCPC中兩者都是轉(zhuǎn)化成本CPA，客戶在投放平臺表達的就是一個轉(zhuǎn)化成本出價、考核的也是一個轉(zhuǎn)化實際成本CPA，所以?p(出價點->考核點) = 1

2）p(競價點->計費點)?，與CPC出價方式一致，為CPC到eCPM之間的轉(zhuǎn)化，eCPM?=CPC *?pCTR?*1000；所以p（競價點->計費點）=?pCTR?*1000，此pCTR為平臺預估模型預估，平臺承擔高估與低估損失與收益；

以下為p(競價點->計費點)真實值、預估值變化：

3)?p(計費點->出價點），為CPA成本出價到CPC之間的轉(zhuǎn)化，前文可知CPC = CPA?*?CVR；?CPC手動出價場景下，oCPC的和CPC差異在于pCVR由平臺模型預估（與CTR預估一樣，但是選取特征不同，因此CTR與CVR并不正比），進行CPC競價扣費也是CPC；所以p(出價點->考核點)=?pCVR，oCPC出價的pCVR為媒體平臺預估。

總結(jié)：以上為三率的計算方法，核心的要點就是三率的影響對于廣告平臺、廣告主的利益影響，尤其是在實際值real變高對于兩端利益的影響，還有一點就是預估值Predicted高低估對于廣告平臺、廣告主的影響，利益博弈在“三率”上提現(xiàn)淋漓盡致。

2.2 何謂“兩控制”

上述“四點三率”其實都是在單獨離散的競價當中分析而言的，但廣告投放是個連續(xù)競價過程，并不是客戶設置期望200元/成交成本，平臺使得每一個真實成交成本都低于接近于200，這是不現(xiàn)實的，對于平臺也缺少優(yōu)化空間。因此會拉長到預算投放周期內(nèi)去控制客戶的期望成本，一方面給到客戶的價格是多次競價的平均成交CPA成本；另一方面，受到廣告主在媒體投放平臺上的預算的限制。

出價策略了相關(guān)的內(nèi)容都表現(xiàn)在“兩控制”上，凡是帶上“智能出價”字眼的，都會至少對兩個控制中的一個進行控制。

2.2.1 連續(xù)競價下的【成本控制】

假設廣告主成交出價為80元/成交，如果廣告冷啟動期間，一旦模型預估pCVR高估，可能導致實際成本為120元/成交，那么其實可以在后面的出價會更保守，使得成本為50元/成交成本，最后使得預算周期下average?成本低于80元/成交，反之亦然。oCPX通常就意味著媒體平臺對出價點的出價進行連續(xù)競價下的成本控制，讓最后的平均成本接近廣告主設定的值。

2.2.2?連續(xù)競價下的【預算控制】

這種控制是針對廣告主有日預算/周預算限制的情況，預算控制來源主要是來自于客戶計劃/單元維度的預算使用率過高，那么出價保守程度開始受到預算的控制，核心還是想要把這筆預算花費完全。

例如客戶設置預算為1萬元，上午就花 費完8000元，那么后面競價中需要調(diào)低出價，避免預算過早花完，因為晚些很便宜高質(zhì)量pCVR的流量就可能沒有預算購買了；所以預算控制是讓預算合理節(jié)奏花費，雖然不是按1/24小時花費，但是需要保持自然日/早晚的花費和大盤流量走勢一致。

以上兩個控制都是為了去調(diào)整連續(xù)競價當中的出價水平，以服務于達到最終成本與客戶設置目標成本相近的目標CPC=?ratio?*pCVR*CPA*1000，成本偏高偏低、預算使用率過快/偏慢都會最終通過模型反饋到ratio上來，調(diào)整競價的水平，達成營銷目標。

2.2 不停歇的“一加強”

作為一個“不停歇上進”的投放平臺，當能有優(yōu)化并控制一個環(huán)節(jié)的成本能力，就會不斷往下一個環(huán)節(jié)去優(yōu)化；例如，某些電商平臺廣告會在oCPC（CPA成交）的基礎上，盡量優(yōu)化獲得復購環(huán)節(jié)，預估用戶的復購可能性。

我們姑且把這個命名為oCPC-enhanced模式；注意：但并不會在公式中考慮p付費CVR的因子，只會在CVR預估加上復購特征，直接影響CPC出價因子，等到樣本量變大的階段再開始啟動支持下一個標的狀態(tài)的成本控制方式。

需要解答一下為什么平臺不直接使用復購環(huán)節(jié)進行出價，這樣不會更加直觀可了解嘛？核心原因有以下兩點：

• 復購的特征構(gòu)建復雜，涉及到的用戶、商品特征也更加個性和特殊化，交易鏈路越前越好構(gòu)建；
• 復購在平臺上的數(shù)據(jù)訂單樣本量偏少，無法保證pRECVR的準確性，預估高估/低估都對客戶產(chǎn)生損失；平臺控制不住復購出價成本是需要進行賠付；而成本控制穩(wěn)定性于客戶預算加持以及信任感有很大的關(guān)系

三、個人對于bid出價策略底層的思考；

關(guān)于出價的文章，這篇文章算是“策略之源”，所有的出價策略變換都離不開“四點三率量控制一加強”，無論是oCPM、Nobid、tROI還是智能調(diào)價eCPC，了解完這篇文章你才能知道所有出價的“所以然”。尤其是三率之間的博弈，實際值、預估值偏高估帶來的影響，兩控制核心控制的目標是什么以及為什么要不斷的去強化“一加強”，這篇文章每個出價策略產(chǎn)品都需要了然于心。

這篇文章也算是肝中之肝了，通過這篇文章的莆田后續(xù)出價策略文章就會僅圍繞市面平臺常用的出價策略（Nobid等）進行業(yè)務建模維度進行講解，如果這篇文章有幫助到你，辛苦幫忙點擊喜歡、收藏和評論。