網際網路廣告的背後是什麼(3):今日頭條DSP的基本資訊和主要特點

Vency發表於2018-04-24


今日頭條廣告系統是2014年中旬上線,在2017年支撐起今日頭條150億的廣告銷售額,將在2018 年支撐起今日頭條450億到500億的廣告銷售額。


廣告活動有三個參與主體,廣告、使用者和場景,在今日頭條中廣告位置(一頁第X個是廣告)、上下文等場景均由平臺確定,廣告主主要通過DSP去設定廣告和使用者兩個主體相關的內容。


第一篇中說到,整個程式化廣告中涉及到SSP、ADX、DSP、DMP等各個平臺的分工協作。媒體方對接了多個ADX、廣告網路等,相當於把廣告位交給它們去售賣,自己本身又有直接銷售的品牌廣告,就需要預估eCPM(預計千次展示價值,等於點選率X點選價值,代表預估收益),選擇最高的廣告展示出來,這個方案叫做動態分配,即對流量的動態分配,產品形態就是供給方平臺SSP。廣告交易平臺ADX負責把媒體的流量以競價的方式售賣給DSP,一般與DSP進行CPM結算,預估點選率主要交給對接資料更多的DSP完成,所以使用不涉及點選率的CPM結算是非常合理的。與ADX對接,負責用RTB的方式購買廣告的產品形態就是需求方平臺DSP,是投放廣告的主要埠,DSP與廣告主有多種結算方式,主要賺錢與廣告主結算和與ADX結算之間的差價,所以對出價和定向有較高要求,出價方面既要計算廣告側的點選率和點選價值,又要在預算約束下進行出價。



今日頭條的DSP(需求方平臺)從表層功能上來看包括業務、基礎、資料、工具、教程五大模組,以廣告投放功能為代表的業務模組是核心,以賬號財務訊息體系為代表的基礎模組是為整個系統服務,以各類報表為主的資料模組為業務提供資料支援,以定向創意優化計劃等功能為主的工具模組為業務提供額外輔助,以今日學堂為主的教程模組為系統操作提供指導並答疑解惑。


基本資訊

角色

今日頭條DSP即今日頭條需求方廣告投放平臺(ad.toutiao.com),是向今日頭條中投放廣告的主要渠道,其主要使用者是投放廣告的人,即需求方,包括廣告主、銷售、代理、廣告優化師等,無論銷售、代理或是廣告優化師都是為廣告主服務的。(PS:代理和銷售會自己的另外後臺,方便管理下面的客戶和廣告等。)


其中,銷售和廣告主直接對接瞭解廣告主需求,今日頭條的銷售架構分為3個部分—KA(Key Account,指大客戶)、LA(Local Account,指地方大客戶)和SMB(Small and Midsize Business,指中小企業客戶);代理公司則代理頭條的廣告產品去服務自己的客戶,廣告優化師瞭解廣告投放通過改進投放計劃等提升廣告效果,頭條SMB的每家分公司都會為每個行業配置3到4名優化師,協助客戶在後臺投放。


今日頭條希望較少代理和廣告優化師等人員。初期,代理節約了教育客戶的成本還拉來了地方客戶資源,一年多後,今日頭條開始和代理解約,採取直營模式,今日頭條廣告的復購率較高,減少代理能夠獲取更多收入。廣告優化師的存在只要是因為廣告投放的專業性和廣告投放系統的熟悉度門檻較高,但後續今日頭條通過增強廣告投放系統的易操作性,降低廣告投放的門檻,通過改進演算法提升效果,使得老客戶的續費率大大提高,讓懂需求的銷售都能承擔廣告投放的任務。(PS:由此可見,單一媒體方的廣告優化師處境尷尬,瞭解多種廣告/流量獲取平臺才是廣告優化師的核心競爭力。)


廣告位置、素材型別和付費方式

廣告位置、素材型別和付費方式是與廣告產品密切相關的三個條件,分別決定廣告的展示場景、展示形式和如何計費。這三個在網際網路廣告中多種多樣,而在今日頭條中主要表現為如下幾種。


廣告位置:資訊聯盟開屏、資訊聯盟資訊流、今日頭條資訊流、今日頭條詳情頁、今日頭條開屏、內涵段子開屏、內涵段子資訊流、火山小視訊資訊流、抖音資訊流、西瓜視訊資訊流(PS:要和內涵段子說再見了~)


素材型別:豎版視訊、橫版視訊、豎版大圖、橫版大圖、小圖、組圖、動圖

競價廣告下不同廣告位支援的素材型別(素材型別與廣告位場景密切相關)

付費方式:CPT GD CPC CPM CPV

CPT:今日頭條中的CPT是指Cost Per Time,按時長計費廣告,包了某個廣告位的某個時段

GD:Guarentee Delivery,保量廣告,按照CPM計價,媒體會向需求方(廣告主等)保證達到某個量

CPV:Cost Per View,按10S有效播放的數量計費,即某個使用者看了10S的廣告視訊即作為1個CPV


頭條的廣告產品

今日頭條DSP的廣告產品包括:開屏廣告、資訊流廣告、開屏聯播、視訊廣告、資訊聯盟。一個廣告產品包含廣告位置、素材形式和付費方式,廣告位置和素材形式的不同組合會出現很多廣告產品,讓銷售和客戶無從下手。所以提出幾個有特點的打包成廣告產品進行售賣,產品化後特別有利於客戶溝通和理解。


實際上,在系統層面和投放流程中,不同廣告產品並沒有本質區別。但是在投放流程中的設定廣告組、廣告計劃和創意的時候,不同設定能組合出不同的廣告產品。例如開屏聯播廣告產品,就是在廣告計劃中的“投放範圍”中選“資訊聯盟”,在創意中的“創意素材”中選“開屏”。




開屏廣告開屏廣告是應用開啟時載入,展示固定時間( 靜態3秒、動態4秒、視訊5秒),展示完畢後自動關閉並進入應用主頁面的一種廣告形式。


廣告位置:主要包括頭條開屏、段子開屏、頭條視訊開屏;售賣方式:頭條開屏、頭條視訊開屏支援CPT、GD兩種售賣方式;段子開屏支援CPT售賣方式

廣告位置

頭條開屏

段子開屏

素材形式

靜態(3秒)、動態(4秒)、視訊(5秒)

靜態(3秒)、動態(4秒)

付費方式

CPT、GD

CPT

資訊流廣告



資訊流廣告是一種原生廣告,讓使用者像閱讀諮詢一樣閱讀廣告。如果把廣告和使用者、場景結合起來,會達到更好的效果。

廣告位置:推薦頻道、本地頻道、視訊頻道、段子資訊流

素材形式:大圖、小圖、組圖、視訊(時長10分鐘內)

推廣目的:落地頁、應用下載、電話撥打、頭條文章等

付費方式:CPT GD CPC CPM


開屏聯播



利用資訊聯盟的資源,把廣告主的廣告分發到資訊聯盟中的應用的開屏上,強勢曝光,且覆蓋面更廣,適合品牌投放。


付費方式:CPT CPC CPM


視訊廣告



視訊廣告一段視訊為展現形式,短視訊比圖、文等更吸引人,但是製作成本較高。

廣告位置:開屏視訊、資訊流視訊、詳情頁視訊

素材形式:大圖、小圖、組圖、視訊(時長10分鐘內)

推廣目的:落地頁、應用下載、電話撥打、頭條文章等

付費方式:CPT GD CPC CPM CPV


資訊聯盟

今日頭條與各手機廠商和知名APP合作,在輸出資訊內容的同時也輸出廣告,類似廣告聯盟。也就是說,在其他和今日頭條合作的APP的頭條資訊流中插入廣告,和資訊流廣告基本一致,適合形成規模效應。


主要特點

基本資訊介紹完後,先總結下今日頭條DSP的幾個特點,這幾個特點在後續功能性的產品分析中不一定能感受到,就先寫在前面。


  • 更新迭代很快

今日頭條的DSP2014年中旬上線,平均5天更新一次,訊息中的更新訊息就有240餘條,可見其迭代速度之快。迅速把功能擴張到業務、基礎、資料、工具、教程五大模組,並且衍生出CRM、建站、DMP等多套子系統,為業務擴充提供了產品支援,通過功能提升廣告效果對客戶續費有極大幫助。對比來看,騰訊社交廣告的DSP產品迭代就非常慢了,也許是整合不同事業部的廣告位就耗費了絕大部分精力吧。


但是在迅速的更新迭代下,也暴露出了一個問題——亂。互動設計亂,不同地方的兩個東西的互動樣式不一致。名詞亂,同一個東西有多種叫法。





“亂”的問題,經過2-3月份的多次迭代已經好了很多,而且對於廣告投放產品等2B產品來說,最重要的是效果等商業價值,而非互動名詞等東西。瑕不掩瑜,今日頭條DSP仍然是一款很好的產品,值得大家學習。


  • 是展現原生更是意圖原生

資訊流廣告本就是原生廣告,而今日頭條資訊流廣告作為其中翹楚,更是把展現原生和意圖原生髮揮到了淋漓盡致。


展現原生


gif動圖廣告只有內涵段子有,就是因為gif動圖非常符合內涵段子的調性。抖音裡面只能放橫版視訊和豎版視訊,也是希望一開始不破壞抖音的使用者體驗,這兩種視訊也更符合抖音的調性。這些正是展現原生的體現。


意圖原生


意圖原生在今日頭條中的表現主要是人群定向技術,承載此技術的產品是DMP(資料管理平臺),DMP中的使用者標籤都是來源於今日頭條的推薦系統。根據內容分析來挖掘使用者標籤是推薦系統的基石,而使用者標籤又能應用於DMP中。(PS:今日頭條的ADX和DMP也關聯著,因此其ADX可向對接的DSP輸出預估CTR資訊。)


DMP主要用來做人群計算,廣告主可針對計算好的人群進行投放。除了DMP以外,在廣告計劃設定中也有較簡單的目標人群設定。

DMP資料管理平臺


DMP包括兩個功能,人群管理和標籤管理,覆蓋了需求方資料、廣告投放效果資料和媒體方資料。人群管理中建立人群包,對人群進行合併、交叉和排除的操作。人群包有三個來源,一個是主動上傳人群包,把人群對應的IMEI、IDFA、手機號等加密上傳到DMP中,是需求方資料;第二個是規則人群包,對廣告、行業、創意設定個規則,找到對這些感興趣的人群,是廣告投放效果資料;第三個是在標籤管理中選擇標籤生成人群,標籤包括應用定向標籤(安裝了某些應用的人)、頭條號粉絲標籤(是某些頭條號的粉絲)、地理位置標籤(汽車、差旅、教育),都是今日頭條在自己平臺上挖掘出來的,是媒體方資料。





無論是DMP中的地理位置標籤,或是廣告計劃設定中的興趣分類、關鍵詞等,或是各種創意詞包,都和今日頭條的推薦系統有密切的關係。今日頭條的推薦系統根據內容分析來挖掘使用者標籤是推薦系統的基石,而使用者標籤又能應用於DMP中。


推薦系統


推薦系統,本質上要解決內容與使用者、場景的匹配,就像計算廣告,本質上要解決廣告與使用者、場景的匹配(上一篇 核心問題 已講到)。擬合一個使用者對內容滿意度的函式,需要三個維度的變數xi使用者、xu場景、xc內容,函式y=F(xi,xu,xc),很經典的監督學習問題。


模型層面,沿用同一套強大的演算法推薦系統,但根據業務場景不同,模型架構會有所調整。特徵層面,主要有四種特徵對推薦系統產生影響,分別是相關性特徵(評估內容的屬性和使用者是否匹配)、環境特徵(地理位置、時間等)、熱度特徵(全域性熱度、分類熱度等)、協同特徵(對相似使用者進行協同推薦)。各類特徵中有很多和內容、使用者興趣相關的特徵,這些特徵從哪裡來呢?從文字分析、視訊分析、圖片分析而來。


文字分析有三個主要應用方向,使用者興趣建模、輔助內容推薦和生成頻道內容。通過文字分析挖掘出文字特徵,包括顯式語義標籤類和隱式語義特徵。顯式語義標籤是人定義的,每個標籤都有明確意義,用於使用者畫像、過濾頻道內容、推薦召回、推薦特徵,要求覆蓋全,精確性要求不高。隱式語義特徵,包括topic特徵和關鍵詞特徵。topic特徵屬於概念體系,是對於詞概率分佈的描述,無明確意義,用於過濾頻道內容、標籤搜尋、推薦召回,不要求覆蓋全,負責表達比較精確,比較抽象。關鍵詞特徵屬於實體體系,是基於統一特徵的描述,無明確集合,也用於過濾頻道內容、標籤搜尋、推薦召回,只要覆蓋每個領域的熱門實體即可。




  • 優質流量競價,而非剩餘流量競價

在今日頭條無論進行非程式化廣告投放還是程式化廣告投放,都有可能競得今日頭條優質流量。很多同學會有疑問,今日頭條DSP就已經支援RTB、GD、CPT等模式,為什麼還要強調各個模式之間是平等的,難道一般這幾種都是不平等的嗎?


實際上,大部分媒體中這幾種確實是不平等的,交易模式之間是有優先順序的。先和大家普及下交易模式的相關知識,在系列第一篇中Vency我只說了程式化廣告中包括RTB、PA、PDB、PD等多種形式,沒有具體講每個的特點,下面就細講一下。RTB、PA、PDB、PD之間的交易模式主要區別於是否保量和是否保價,保量是指保證其投放量,保價是指協商好固定價格進行交易,具體如下表。

是否保量

是否保價

市場情況

優先順序/價格(1大/高)

廣告主規模/質量(1大/好)

PDB程式化合約

私有

1

1

PD優先交易

私有

2

2

PA私有競價

半私有

3

3

RTB公開競價

半私有

4

4

從而可見,這幾種廣告模式價格越高的廣告主的准入門檻也越高,對廣告主保量保價福利也越好,廣告主的規模和質量也更高,品牌廣告主也更多,畢竟品牌廣告跟著行銷計劃走早半年或者一年就規劃好了不可能參與可能競價不到的RTB等模式。最終,就會導致參與RTB的是大家挑剩下的尾量。


今日頭條相當於把優質流量放在市場上讓各種廣告模式的都可以來競價,並沒有優先把流量給誰的一說。當然也可能存在給優先順序高的調整演算法使其eCPM略高點,從而讓它們有點小優勢。


  • 主打的oCPC計價付費模式

上文在介紹各類平臺的時候特意強調了,DSP靠差價賺錢,準確預估eCPM,根據eCPM出價就能獲得利潤空間,DSP在出價方面既要計算廣告側的點選率和點選價值,又要在預算約束下進行出價。如果廣告主選擇CPC和CPA,系統會把它轉化為eCPM進行出價,eCPM=1000XpCTRXCPC=1000XpCTRXpCVRXCPA,其中pCTR指預計點選率(點選量/展示量),pCVR指預計轉化率(轉化量/點選量)。


頭條的oCPC是什麼呢?就是Optimized Cost Per Click ,以目標轉化為優化方式的點選出價,就是系統向最有可能發生轉化的使用者展示廣告,並且最後還是按照點選結算。對於廣告主來說,相比於CPC,在同樣計價方式下oCPC的轉化率肯定更高,因為CPC並沒有考慮到後續的轉化。相比於只針對SMB(中小客戶)開放的CPA,對所有廣告主都開放的oCPC明顯更有利。對今日頭條來說,評估越準確轉化率越高越好,最適合的流量給最適合的廣告,達到平臺最優。





參考文獻

《獨家調查 | 技術公司的B Side:今日頭條如何用1萬名銷售死磕450億元廣告KPI》

www.yicai.com/news/541218…


36氪首發 | 今日頭條推薦演算法原理全文詳解

36kr.com/coop/toutia…


深度解析oCPC,看這一篇就夠了 | 產品經理說

mp.weixin.qq.com/s/6JJ8imWGQ…


劉鵬 王超 《計算廣告》


梁麗麗《程式化廣告·個性化精準投放實用手冊》


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