58商业广告从CPC到OCPC的技术探索 - 干货必读 - 优派
o 6月前发布
1. 什么是CPC？CPC广告是互联网商业广告中最常见的一种广告形式，它是英文单词Cost PerClick的缩写，意思就是每次点击付费广告。例如，当一个用户进入58的广告列表页[如下图1]，点击了带有精准标示的广告后，网站后台就会从该广告主的推广账户中扣除一次点击的费用。业内常见广告形式有的有以下四种：CPC (Cost Per Click): 按点击计费CPA (Cost Per Action): 按成果数计费CPM (Cost Per Mille): 按千次展现计费CPS（Cost Per Sale），按销售分成。58作为国内最大生活服务平台，其中效果广告CPC已经在商业变现中占有很大的比重。在CPC按点击计费的模式下，候选广告按照ECPM竞价排序和并根据GSP(广义第二价格)价格机制进行扣费。事实上，在CPC模式下广告主之所以愿意为点击买单，已经默认了点击带来的转化比例是稳定的，点击越多带来的转化越多。虽然点击量和转化量有很强的正相关性，但是却不能忽视流量带来的转化是有差异的，尤其是当流量结构变得越来复杂的情况下。由于转化因素是没有被考虑到当前CPC机制内，因此，当平台在优化点击率提升平台收益的时候，如果不能保证广告主转化的质和量就会影响到平台生态的稳定发展。基于此，我们在CPC的基础上优化探索了OCPC模式。&2. 什么是OCPC，和CPC的关系是什么？OCPC全称是Optimized Cost per Click，翻译过来就是“优化了的”CPC。显然"O"表示“优化了的”。下面我们就来讲一讲OCPC为什么要对CPC做优化？优化了那些方面？怎么优化的？为了方便一些理论的叙述，我们引入一些简单的符号表示。不妨设，在一次用户u访问过程中，候选广告集合为{1,2,…,N}，i表示第i个候选广告，ctri表示第i个广告的预估点击率，bidi表示第i个广告的出价，vi表示转化成本。传统的CPC模式是根据ecpm(每次展现的期望收益)排序,如下公式：通过上面公式可以看出，影响收入的一个很重要因素就是ctr。这也难怪在广告圈内经常听到大家讨论“谁家的ctr引入新算法涨了好几个点...”。别小看ctr提升的这几个点，对于一个大的商业广告平台来说，带来的平台总体收入可不容小觑。那么问题来了，CPC模式下优化ctr，引入更多站外流量，确实会使得商业平台的收益最大化。可是这些钱都是广告主掏的，也确实给广告主带了更多的点击，可是这些点击能不能带来更多的转化是广告主很关心的问题。为了商业平台的整体生态长期健康发展，保证广告主的转化收益也是一个必须考虑的问题。因此，我们在ecpm排序中加入转化率的因素，来优化收益目标：上式，本质上还是ecpm排序，但是我们加入了cvr预估，并且将点击出价替换为转化出价，其实就是把转化概率大的广告更倾向于排到更好的位置。我们沿着这个思路进一步考虑，上式虽然保证了广告主的转化质量，但是在竞价广告系统中，从上面公式可以看出，仅仅是转化概率高，并不能从广告竞争中脱颖而出。为了保证广告主能够拿到该次优质流量，还需要考虑到竞争环境，这就需要通过优化bid来保证拿到足够的转化量。举个栗子，平台来个一个用户，某广告有很高的转化概率，但是其当前模式下出价较低，不能排到更好的位置，岂不是白白浪费了这个转化机会。如果我们能根据转化概率把bid值在广告主可接受的范围内稍稍调高一些，使得广告主有更大的机会拿到这个流量，让广告主抱得美人归，从而保证广告主投放目标的达成。另一方面，如果预估的某个流量转化概率比较低，而广告主的出价较高，我们要本着为广告主负责的态度，拦住他，不能往坑里跳！怎么拦呢？调低他的bid值，把这个流量让给转化更高的广告主。因此考虑到竞价环境和保证广告主的转化目标，需要引入bid优化。通过上面讨论，加上竞争环境和转化的价值概率，我们该如何优化CPC也就跃然纸上了。Yes，就是在排序公式中引入cvr预估值和动态调价机制smartbid。公式形式如下：其中：λ因子是一个调和因子，用来平衡平台收益和广告主收益；bid*i是动态调价优化后的bid值。OCPC和其它常见策略方案的对比如下：&3. OCPC的落地？我们前面的讨论侧重的是概念方面，一个新的产品落地必然离不开技术的支持。OCPC的实现流程如下图：线上step：AS(广告检索系统)收到用户的请求后，会首先进行召回，召回的广告会分别调取CTR服务和CVR服务，分别进行CTR预估和CVR预估，与此同时，AS还会调取Bid优化服务，Bid会获取最新的预算、最新的出价，以及CVR值进行bid预估，并将结果返回给AS。AS根据获得的CTR，CVR值和优化的BID进行排序。计费服务根据后续点击情况按照GSP进行计费。同时，将展现、点击、转化日志进行记录。线下step：线下获取展现、点击和ROI日志，并进行CTR预估，CVR预估，bid模型建模。&我们下面就从技术角度聊一聊OCPC中的两个核心模块，cvr预估和smartbid的实现方法。&3.1 OCPC的转化预估cvr(conversion rate)预估是就是预估每次点击后是否产生转化的概率。&转化预估跟ctr预估最大区别是样本标签的选择，cvr预估中正样本是点击且产生转化的样本，负样本是点击后没有转化的样本。还有就是转化数据较为稀疏，数据倾斜较为严重，因此，在cvr预估中使用的一些具体处理方法和ctr有较大的区别，具体的cvr算法细节会在后续的文章中专门介绍。&模型的特征设计上，cvr更多考虑了转化类特征。例如，在招聘业务线上，会更加注重转化roi数据的使用以及详情页中职位描述和用户偏好等信息的挖掘。&模型的算法实现上，采用了GBDT + FTRL(Follow-the-regularized-Leader)的学习算法。模型效果的评估方式有很多，我们再评估cvr模型事主要参照了以下三个方法：AUC——从排序的角度评估模型预估效果。Calibration——查看模型预估结果的整体准确性。RIG——相对信息增益。该值越大表示模型预估的准确性越高。&3.2 OCPC的优化出价smartbid动态调价就是在广告主的出价基础上，根据预估的转化率和当前的竞争环境去动态调整bid值，进而优化广告排序。在调价的过程中必须要考虑到以下几个限制条件：保证广告主的ROI不会降低；转化率的预估偏差校准区间；bid优化区间边界具体实现过程中，根据预估cvr的calibration，通过设定合适的参数方程和广告主的历史ROI数据限制，可以计算出bid的动态调价空间边界，不妨设将bid的调价边界设为bid*max，bid*min。smartbid的核心问题是在每次展现时找对每个候选广告计算出最优bid*值，最大化优化的ECPM公式g3(i,bid*)，也就是基于EM算法的思想，最大化满足平台和广告主收益后的目标。满足限制条件：计算smartbid的大致流程为：固定目标函数bid*min，通过初始bid*=bid*min，在广告候选集范围内通过bid*的取值边界范围空间调整步长参数Dbid，迭代寻优的方法确定。需要注意到的是，在smartbid的迭代计算过程中，除了要考虑广告自身的转化情况，还要考虑到其他候选广告转化和竞价情况来综合计算才能获取到最优bid*的值。&4. 总结&思考我们在招聘业务线上线实验后，广告主的转化成本明显降低，并且转化率有大幅的提高。与此同时，OCPC上还有很多的优化点。首先，从形式上讲，OCPC是按照点击扣费，价格机制依然采用的是GSP机制。但是其优化的排序公式和动态调价都严格依赖cvr预估准确性，并且排序公式中要平衡保证转化质量的CVR和优化出价bid的比重分配，是一个重要的优化方向。其次，就是准入门槛的设置，为保证cvr预估的准确性，技术上必须积累到一定转化数据，才可以进行OCPC优化，这无形中也提高广告主接入入OCPC的门槛。例如,公开资料显示facebook要求广告主每天至少要有100个转化；今日头条也推出了OCPC产品，广告主的准入门槛要求历史转化累计达到240个；广点通要求准入条件大概要求3天100个。比如，在58招聘业务线上，准入门槛为3天80个。再有就是数据质量问题，58平台上的数据比较特殊，难以拿到交易闭环数据，而且转化数据较为稀疏。很多用户都是进来找到相应的服务后，短时间内就不会再频繁访问，留存率较低等。在探索OCPC的过程中，面对的问题具体拆解开来，需要解决和优化的还有很多，包括具体的cvr预估和动态调价smartbid算法会在后续的系列文章中专门介绍。&5. 参考文献1. Facebook. Cost per actoin and optimized cost per mille., 2012.2.& Han Zhu, Junqi Jin, ChangTan, Fei Pan, Yifan Zeng, Han Li, Kun Gai. Optimized Cost per Click in TaobaoDisplay Advertising, arXiv:v2, 8 Mar 2017.3. Kuang-chih Lee, Burkay Orten, Ali Dasdan, Wentong Li. EstimatingConversion Rate in Display Advertising from Past Performance Data. KDD’12,August 12–16, 2012.4. Deepak Agarwal, Souvik Ghosh, Kai Wei, Siyu You. Budget Pacingfor Targeted Online Advertisements at LinkedIn, KDD’14, August 24–27, 2014.5. Facebook. Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads atFacebook, ADKDD’14, August 24 - 27, 2014.6. 周志华. 机器学习, 清华大学出版社,pages:171-196,225-266. 2016
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优派QQ1群()：OCPC智能投放引擎为《中超风云》护航 ――中国新闻网|江苏
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OCPC智能投放引擎为《中超风云》护航
来源：网络
多盟OCPC智能投放引擎
多盟CVR预估模型
交易所-固有模板
　　项目名称：《中超风云》iOS端推广
　　产品简介：
　　开发商：由中超公司官方正版授权，由胡莱游戏发行，在体育之窗文化产业有限公司监制下，拱顶石游戏历时两年打造的全新3D国民足球手游。
　　游戏内容：高度还原数百位中超实名球星，震撼3D视觉比赛特效，全球领先的动作捕捉技术以及中超球星参与动作录制，是一款真正为中国足球爱好者量身定制的高品质足球手游。
　　推广周期：-
　　KPI：激活成本≈40元
　　推广背景：
　　《中超风云》产品自上线以来，通过多渠道的推广已覆盖大量的用户群体，客户根据投放数据能很快反馈推广所获取的用户回收情况。因此在后续推广中客户想借助移动端的精准投放，进一步稳步拓展产品市场并确保成本可控。而多盟DSP平台的OCPC智能投放引擎正好与其诉求相吻合，双方就此达成长期战略合作关系。
　　项目策略：
　　OCPC智能调控 流量测控最优出价
　　在产品投放初期，多盟利用自主研发的OCPC智能投放引擎在各交易所进行大范围普投，快速收敛当前广告的成本目标和已投放的结果，并根据结果做出相应调整，使产品获取的量级和成本都得到很好的控制。
　　OCPC即智能出价的CPC，借助多盟DMP，首先对每一个流量进行标签分类，然后针对不同广告主对流量的价值进行评估，依照结果系统会智能的给出合理的价格，并根据不同的流量情况，调整广告的创意组合。
　　CVR预估模型 增加广告展现
　　因移动广告形式的多样性，想单纯通过人工调整CPC或CPM单价等方式来控制成本很难，稍微保守就会导致投放量的下滑,而稍微激进就会导致成本的上升。针对这种情况，多盟在本次投放中根据《中超风云》的推广诉求，采用了CVR预估模型(点击到转化的比率)，CVR预估模型根据已投放创意流量的展现价值预估转化率，反算出适合当前产品的合理CPC出价，避免了上述可能出现的问题。使《中超风云》的广告投放获得了更多展现机会，有效提升激活率。
　　渠道分析 创意挖掘 尝试RTB自带模板
　　根据广告投放的效果反馈，发现今日头条、DVX，Mopub交易所上的投放效果相对较好，所以在后续投放中着重加大了这3家媒体的渠道分析，并对创意进行了深入的挖掘。尤其在Mopub上首次尝试RTB自带创意模板，结合凸显 “官方正版”字样的素材文案，广告效果尤为明显。
　　投放总结：
　　高效沟通+优质服务 可为广告效果提速
　　上线初期双方就素材选定，创意策略、系统模型设定等方面进行了深入的沟通，根据沟通结果迅速制定多套可行的媒介营销策略，并对投放系统进行多次调试，使产品一经推广就带来了大量的激活和有效用户。同时在投放中还根据客户反馈的用户留存、产品ROI等各种效果数据，对素材和出价进行实时调整，引导智能投放系统高效运作，确保了产品市场份额的加速覆盖。
编辑：陆菲
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[]　[][京公网安备：] []来，我们通俗的解释一下CPA和OCPC到底是个啥？
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