程序化广告生态圈(17)——ADX中第二竞价规则的竞拍方式

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a. 常规第二竞价

ADX竞价采取第二竞价法,即多个素材参与竞价,出价最高者胜出,但实际花费采用的不是它的出价,而是第二高的价格+1分。

例如:有三个DSP,A, B, C参与竞价,出价为

程序化广告生态圈(17)——ADX中第二竞价规则的竞拍方式

 

那么胜出者是A,实际花费是B+1=1401 (分/CPM)。

b. 广告位底价

 

1.固定低价,固定为广告位设置一个低价,只有高于这个低价才有机会竞的广告位。

如果只有一个素材参与竞价,那么采用该广告位的底价作为第二高的参考价。

例如:DSP A参与竞价,出价为1500;广告位底价是1000,那么胜出者为A,花费为1000+1=1001 (分/CPM)。

2.多重低价,分段采用两种竞价方式,如价格低于1000,采用GFP,如果价格高于1000,采用GSP。

例如,DSP A出价1000,DSP B出价800,那么DSP A获得广告展示机会,花费为1000

如果DSP A出价2000,DSP B出价800,那么DSP A获得广告展示机会,花费为801(也可能是1001,这个根据ADX规则而定)

3.静态多重低价,根据不同的行业属性,城市划分,节假日划分不同的低价,通过细分实现比平时更高的价格。

4.动态多重低价,根据点击量和广告质量设置不同的低价。

 

c. 多贴片/多图轮播Top N竞价

“阿里妈妈全域媒体”前贴片广告经常有超过一个的展示位,例如4前贴。“阿里妈妈全域媒体”前贴片现在都是15s广告,ADX系统中最高会出现4前贴共60秒的广告。

这种广告是一次请求发送给各个DSP,通过repeat字段标注当前请求有N贴展示位,并最终竞价获得N个素材,按出价高低顺序播放。此时每个素材的实际花费使用次高的参考价+1,但是有三个特殊情况,下方会分别描述。

例如:3前贴,有三个DSP,A, B, C参与竞价,出价为

程序化广告生态圈(17)——ADX中第二竞价规则的竞拍方式那么按照价格排序为:

程序化广告生态圈(17)——ADX中第二竞价规则的竞拍方式三个特殊情况:

    1. 如果同一个DSP的各个素材连续排列,那么互相之间不采用第二竞价法,而是统一采用下一个其他DSP(或者底价)作为参考价计算花费。这么做是为了避免DSP因为内部竞争消耗价格而采取错误的竞价策略。

例如假如是4前贴:

程序化广告生态圈(17)——ADX中第二竞价规则的竞拍方式这里A1, A2, A3连续排列,所以参考价使用不属于A的次高的B1;对B1来说,参考价也是使用不属于他自己的底价(跳过同属一个DSP的B2)。

  • 2 如果两个价格出价相同,那么参考价也选择低于该价格的下一个出价。

例如加入是2前贴:

程序化广告生态圈(17)——ADX中第二竞价规则的竞拍方式

    1. 如果两个价格相同的素材,因为帖位有限只能选择一个,为公平起见,ADX这里是随机选择的。

d.调整标准竞价模式或机制——分层竞价

根据优先级分阶段采用第二竞价规则,这些优先级可能是ADX或媒体方的设置,不是所有的ADX都支持这样的设置,如下面,如果完全采用第二阶段是F胜出,如果是分层竞价则是A胜出,最终实际花费是相差很多的,这种方式显然不是最优的,但可以作为内部资源倾斜的操作。

程序化广告生态圈(17)——ADX中第二竞价规则的竞拍方式

e. 询价优化

前面讲到的前提都是将对所有的DSP发起竞价请求,然后去筛选出最适合的广告,但实际的情况来说,对于ADX来说,撮合交易消耗的是带宽和计算资源,如何在较低的成本下获得更高的收益。如果没有成本约束,每次询价发给所有的DSP即可,但是成本约束下需要考虑对哪部分DSP询价既可以保证所有的DSP都尽可能参与又能保证降低不必要的询价成本就是一个有意义的问题——询价优化

基本的问题:向哪些DSP发送竞价要求,谁出价最高?这是两个问题来的,一个是想谁发送竞价请求,就是我们需要筛选一部分不太可能出价的DSP,不向这部分DSP发送竞价邀请,另一个问题是谁的出价最高,也就是eCPM最高。

向谁发送竞价请求?ADX将一些不太可能会出价或达成交易的DSP跑出,不向起发送竞价请求,我们知道识别用户的是通过Cookie,DSP的精准投放就是通过Cookie Mapping实现的,如果DSP在自己的match table里找不到cookie,那么往往出价的可能性或出价会很低,成交的可能性也就很多,所以可以通过查询match table是否有对应DSP的匹配cookie,如果有就发送竞价请求,如果没有就不发送,这个的前提是ADX保存有match table;另一种方式是根据DSP的历史成交数据去判断,但这种会导致差的DSP变得更差,好的变得更好,不利于平台生态的建设。

谁出价最高?也就是eCPM,ADX需要预估eCPM,然后选择排名靠前的发送竞价请求,如果单纯的通过eCPM来筛选DSP,这样会造成根据DSP的历史成交数据去判断同样的问题,所以需要对各DSP的请求做一个比例限额,就是有一个上限,不能无限制的倾斜,这个上限可以根据过去一段时间的历史成交数据去定。

平台就有这权利,比如要扶持某个DSP的时候,调整一些算法,对于平台或交易市场的资源倾斜,具体的可以参考最近的格兰仕天猫时间,另有些ADX在做竞价优化的时候,也会对竞价规则做调整的。


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