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RTB撕开黑盒子 Part 3: Beyond Surplus  

2014-03-03 00:43:31|  分类: 计算广告学 |  标签: |举报 |字号 订阅

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Peeking Into the Black Box, Part 3: Beyond Surplus

Author : Nicolas Kruchten

译者: Koala++ / 屈伟

在本文中,我将解释如果要对整个推广计划最大化利润,决定是否应该出价的应该是期望回本率(ROI),而不是期望利润,这与我们以前介绍的有所不同。在Datacratic,我们已经在2012年底切到了基于ROI的策略。

Too Little of a Good Thing

推广计划的全部利润可以表达为:

 

RTB撕开黑盒子 Part 3: Beyond Surplus - quweiprotoss - Koala++s blog

 

通过这个公式,看起来似乎是最大化每个竞价的期望利润,就是最大化整个推广计划的。但事实上不是,因为它有一个约束条件:所有的消耗加起来要等于预算。如果要最大化期望利润,是要每个请求需要更高的出价,那么你的竞价次数就会少,结果就是你可能整体的利润下降了。然而这并不意味着你应该在期望利润低时竞价,我的意思是你应该去权衡利润和消耗。

 

这个问题在很久之前就被经济学者注意到了,我们要使用的衡量标准是ROI,它是计算投资回报率。

 

RTB撕开黑盒子 Part 3: Beyond Surplus - quweiprotoss - Koala++s blog

 

如果你将每个请求都视为一次投资,你的反馈控制系统会告诉你现在是超速消耗或是次速消耗,你可以提高或是降低最小期望ROI阈值。你通过这个阈值决定是否竞价,而不是用最小期望利润阈值。在金融领域,这个阈值称为最低可接受的回报率(minimum acceptable rate of return (MARR))或门槛收益率(Hurdle Rate)

A Thought Experiment

下面是一个假设的实验,我们通过它来说明基于ROI的策略是优于基于利润的。

假设一个推方计划预算是$1000,一次动作的扣费(CPA)$1,动作可以是展示后的事件,比如点击或是转化或是看视频。假设AB都有无限量的相同请求,所不同的是它们的响应率(比如关注点击,响应率就是点击率,关注转化,响应率就是转化率)和价格。我们进一步假设我们有很准确的响应率预估和消耗预测算法。我们设在AB中曝光期望价值都高于市场价值,那么胜出概率是1

 

Response Rate

Value

Cost

Surplus

ROI

Spend

Imps

Actions

CPA

A

0.1%

u$1000

u$750

u$250

33%

$1000

1.333M

1333

$0.75

B

0.05%

u$500

u$250

u$250

100%

$1000

4M

2000

$0.50

AB中利润是一样的,但在B中,有更高的ROI,所以它有着更低的CPA

现在再假设一个实验:如果在AB的请求是混合的,还有一个CTR特别低价格高的X流量,那我们的两种策略会如何呢?

Pacing Strategy

A Imps

B Imps

X imps

Actions

CPA

surplus-based

1M

1M

0

1500

$0.66

ROI-based

0

4M

0

2000

$0.50

 

两种策略都成功地没有购买X流量,因为无论从利润还是ROI的角度看,它都不是最优的。但是基于利润的策略,不能区分AB的流量(它们有相同的利润),所以分别购买了1M的流量从AB。而基于ROI的策略会像忽略X一样忽略来自A的流量,而只关注有着高ROIB类型流量。

所以基于ROI策略的会比基于利润的策略有着更低的CPA

Conclusion

广告主,就像基金经理,用ROI来决定他们使用什么渠道或是策略进行投资。基于ROI的策略,你的预算会消耗在最有效的曝光上,即最小化推广计划的CPA,且最大化ROI和利润。

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