商业产品复习笔记分享

在商业产品经理岗位工作有了一段时间，回想起来当时的申请过程还是挺曲折的，大大小小面了30家公司，也还算拿到了满意的结果。从技术转商业产品的过程很痛苦，自从开始准备寻找商业产品经理的工作后，一直在自学商业产品的相关知识。之前看过的《计算广告：互联网商业变现的市场与技术》一书，内容很充实，面试也提供了很大的帮助，整理了一下当时的笔记，跟大家共享。

这里主要谈计算广告中与合约广告相关的内容。合约广告的重点是按CPM计费的展示量合约广告，这种方式以合同的方式确定一次广告活动的投放总量和展示单价。售卖对象是广告位+人群。文章主要从广告位合约，受众定向，展示量合约三部分进行归纳总结。

1 广告位合约

广告位合约是最早产生的在线广告售卖方式，指媒体和广告主约定在某一时间段内在某些广告位上固定投放该广告主的广告，结算方式为CPT。这种方式无法按受众类型投放广告，无法进行深入的效果优化，现在不主流。
广告位合约的优点是在强曝光属性的广告位上采取这种独占式广告投放可以带来品牌冲击和“橱窗效应”。
广告位独占式售卖随着受众定向技术的发展也有了很大变化。首先针对不同受众可以推送同一个广告主旗下的多个系列产品，此外在受众无法区分的情形下可以利用频次控制的方式向同一用户递进式展示一系列创意。
广告位合约的另一种变形是按照广告位轮播售卖，对某一个用户随即展示同一广告位的不同广告以保证各个轮播广告分配的流量一致。这种轮播售卖方式在广告位独占式售卖库存不够而广告主又需要确定的展现规则保证时广泛采用。

2 受众定向

受众定向使得广告的精准程度越来越高。受众定向的性能从定向的效果和定向的规模两方面进行体现。定向的效果，即符合该定向方式的流量上高出平均eCPM的水平；定向的规模，即这部分流量占整体广告库存流量的比例。终极目标是效果好，覆盖率高。

受众定向包含多种定向方式。

1. 地域定向：很多广告主的业务有区域特性。
2. 人口属性定向：主要标签包括年龄，性别，教育程度，收入水平。人口属性可以监测与量化，但是除了实名制注册的信息等获取人口属性信息难，可以使用机器学习算法使用已标注数据进行分类。
3. 频道定向：适应于离转化需求比较近的垂直类媒体，如汽车，母婴等。覆盖面较窄。
4. 上下文定向：根据网页的具体内容来匹配相关的广告。根据关键词，主题，广告主需求。覆盖率较高。
5. 行为定向：根据用户的历史访问行为了解用户兴趣，从而投放广告。行为广告是一系列上下文定向的融合结果。
6. 精确位置定向：根据移动设备信息（包括电脑IP地址）进行基于精确地理位置的广告投放。

使用受众定向标签技术体系将每个用户映射到其中一个或者几个标签上去。标签体系有两个组织方式：

1. 按照某个分类法制定一个层次标签体系，上层标签是下层的父节点，在人群覆盖中是包含关系。
2. 根据广告主的具体需求设置响应的标签，所有的标签不存在父子包含关系，这种标签包含一些精确的标签的集合，适用于多种目标。

考虑结构化兴趣标签还是非结构化需要考虑两点：

1. 当标签作为广告投放的直接标签时（CPM广告及竞价广告中直接可以被广告主选择的人群），这些标签既要容易理解，又要便于选择，这时结构化层级标签更合理。
2. 当标签是投放系统的中间变量，作为CTR预测或者其他模块的变量输入时，不需要结构化。

3 展示量合约

互联网主流的品牌广告投放方式是按照CPM结算的展示量合约。展示量合约指约定某种受众条件下的展示量，按照事先约定的单位展示量价格来结算。

对供给方来说，媒体从按固定广告位售卖变为按CPM售卖初衷是在受众定向的基础上提高单位流量的变现能力，可是面向的仍然是原来的广告主。
对需求方来说，广告主按广告位购买时，容易预估拿到的流量，按人群定向时不容易预估流量，使用CPM方式可以在合约中加入对量的保证。
实践中的展示量合约以一些曝光量大的广告位为基础，再切分人群售卖，典型的如视频网站的贴片位置或者门户网站首页的广告位。
从技术层面上看，展示量合约反映了互联网广告计算驱动的本质：分析得到用户和上下文的属性，并由服务端根据这些属性和广告库情况动态决定广告候选。通过受众定向，流量预测，担保式投放等技术手段完成。

1. 流量预测：展示量合约售卖的是某特定人群上的广告曝光次数，因此必须约定在合约中投放的量。流量预测在广告产品中包括售前指导，在线流量分配，出价指导三个主要用途。
2. 流量塑形：主动地影响流量，以利于合约的达成。门户网站子频道的流量严重依赖于首页关键位置链接的导流。（如：车展期间汽车频道展示广告需求旺盛，首页上的链接应该更多给汽车频道导流以增加收入）。流量塑形涉及到用户产品与商业产品的内在联系。
3. 在线分配：展示量合约这种保量合约会使各个合约要求的人群大量交叠，应该设计分配策略使得各个合约都尽量被满足。在实际情况中，需要在每一次曝光时实时做出分配决策，即在线分配。在线分配需要根据历史数据和某种策略离线得到分配方案，线上按方案执行。
   

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