什么是 Bid Shading？一文看懂程序化广告的“自动砍价”机制

随着程序化广告体系从二价拍卖（Second-Price Auction）全面转向一价拍卖（First-Price Auction），如自2019年起 Google Ad Manager、OpenX、AppNexus 等全面转向一价拍卖，广告主在竞价中的策略发生了巨大变化。为了避免“出价即成交价”导致的过度支付（Overpaying），DSP 与广告平台开始引入一项新的智能竞价机制——Bid Shading。

什么是Bid Shading

Bid Shading 是一种程序化广告竞价优化技术，属于出价策略优化，主要用于帮助广告买家在一价拍卖（价高者得）下优化出价成本。

在一价拍卖中：你出价多少，最终就需要支付多少

为了减少广告主在一价拍卖拍卖中的成本浪费，Bid Shading是基于历史数据分析、用机器算法预测广义第二价格，动态调整去实现出价，广告买家最终支付低于广义第一价格，高于广义第二价格，从而避免支付过高的费用。

Bid Shading出现的原因

目前RTB的主流的竞价策略是：广义第一价格和广义第二价格，但都存在一些问题：

• 广义第一价格效率高，但DSP支付的金额太高
• 广义第二价格支付的金额低，但效率低和规则复杂

在程序化广告竞价策略从广义第二价格转向广义第一价格转变的过程中，Bid Shading技术应运而生，旨在平衡广告主的出价策略与实际支付金额，避免出高价。

Bid Shading如何工作？

我们来看一下Bid Shading是如何工作的，假设几个DSP的出价如下所示：

在广义第一价格，A实际花费1500

采用Bid Shading，它的出价可能是：

在广义第一价格，A实际可能花费900

最终竞得价格是比最初的广义第一价格要低，能够节省广告成本。

Bid Shading的优缺点

优点

• 节省广告成本： 在首次价格拍卖环境下，Bid Shading 可以显著降低广告主的实际支付金额，从而提高投资回报率（ROI）。
• 灵活的出价策略： 广告主不需要手动调整出价，Bid Shading会根据市场动态自动优化。
• 减少拍卖透明度不足的影响： 在一些广告交易市场中，拍卖透明度较低，Bid Shading能帮助广告主避免过度出价。
• 无缝整合： 大多数DSP（如 Google Display & Video 360、The Trade Desk）和SSP（如 PubMatic、Magnite）已支持 Bid Shading，无需额外技术集成。

缺点

• 算法依赖性： Bid Shading的效果高度依赖算法的准确性。如果预测第二高出价不准确，可能导致广告主支付过高的成本或丧失广告机会。
• 收费问题： 一些 DSP或SSP会对Bid Shading收取额外费用，这可能削弱广告主的成本节约效果。
• 复杂性： Bid Shading的逻辑和算法对广告主来说是黑盒操作，广告主可能难以完全理解其工作原理。
• 市场波动影响： 在竞价波动剧烈的市场中，Bid Shading的预测准确性可能受到挑战。

Bid Shading 的适用场景

Bid Shading不是所有广告都要用，它在以下几类流量特别有效：

• 处于一价拍卖的流量（Now 90%+ 都是）：目前主流的都转向一价拍卖
• 新的流量源（Price 不稳定）：Bid Shading 可降低试错成本。
• 用户定位精准但价格昂贵的流量：优化出价，降低成本。
• 程序化保量（Programmatic Guaranteed）以外的所有竞价流量：Open Auction & Header Bidding里可用

Bid Shading 不适用的情况

Bid Shading 不等于万能，以下情形不适用：固定价格类广告、预算/极度窄定向的广告、低价流量。