互联网广告变现盈利模式的探讨

在普遍的认知中，互联网自诞生起似乎就与免费紧密相连。然而，世上从无免费之物，互联网公司也绝非慈善机构，它们需要投入大量资金用于租赁场地、购置服务器以及雇佣众多员工，所以必然要通过各种途径实现盈利。一般而言，当下互联网主流的变现模式涵盖但不限于：广告变现（如百度、天天快报等）；增值付费（像记账本等工具）；会员费（腾讯视频、搜狐等视频网站）；内容变现（例如直播、知乎）；金融变现（支付宝、趣分期）；平台费（淘宝）；自营商品（京东、考拉海购）。其中，作为后向变现模式典型代表的广告，在整个互联网收入中几乎占据半壁江山。

一、变现原理

互联网公司凭借免费的产品吸引大量用户，并采取各种手段使用户在产品上停留更长时间，然后借助庞大的流量吸引广告主在平台投放广告，为广告主引导用户，广告主再从用户身上获取其他价值。在这样的体系中，用户免费使用产品，广告主接触到目标用户并取得宣传效果，平台收获收入，这正是所谓的“羊毛出在猪身上，狗为此买单”。后向变现模式指的是面向后端用户（非产品直接用户）提供商业化服务并进行收费的变现方式。

二、广告分类

从定义来看，广告是为了特定目的，通过恰当的媒体形式，付费向公众传递信息的宣传手段。基于这三个特征，广告可作如下分类：依据广告投放目的，可分为品牌和效果两类。品牌广告旨在强化消费者的品牌印象，利于长期转化；效果广告则更注重即时效果，包括但不限于广告的展示量、点击率、转化率等。

在媒体的创意形式方面，当前主要的表现形式有横幅、文字链、视频、信息流、移动广告、邮件定向等。其中，信息流广告和搜索引擎中的文字链广告由于形式与自然结果相符，也被称作形式原生广告。

按照付费方式，可分为合约广告（包含广告位合约和展示量合约）与竞价广告。其中，依合约进行担保投放的广告简称为 GD；竞价广告由转化漏斗从浅至深依次为按展示付费（CPM）、按点击付费（CPC）、按行为付费（CPA）等。

三、媒体变现选择

通常来说，平台会依据自身流量规模、是否属于垂直行业、广告位资源、品牌特性、技术能力等状况选取适宜的方式进行变现，常见的变现途径包括：合约售卖、自营媒体资源网络、托管给其他媒体资源网络如 ADX、通过 RTB 变现等。在具体操作时，一般依照下列决策方式做出选择：媒体变现决策过程

名词解释

CPT：按时间付费 CPM：按展示付费 CPC：按点击付费

CPA：按行为付费 eCPM：千次展示期望收入 ROI：投入产出比 ADN：媒体资源网络 ADX：广告交易平台 DSP：需求方平台 SSP：供给方平台 TD：交易终端 RTB：实时竞价

计费对比优缺点

四、流量的价值

流量价值 = 用户数 × 使用时长 × 用户价值属性。一般来讲，当前平台流量价值主要取决于两个维度，其一为平台用户数 × 每个用户的使用时长，即初始流量基数；其二是每个用户的愿付价格属性，即流量价值乘数。在每个平台的发展期，扩大初始流量基数是首要任务；而当平台渐趋成熟，如何优化流量价值乘数便成为重点，也就是对流量进行精细耕耘，提升单个用户对于广告主的价值。当下的主流方式是利用用户信息开展个性化广告推荐。在此，大家或许会有疑问，为何这样能够提升用户价值属性，下面通过一个简单的例子来说明：

菜市场的精细化管理

从图中的信息能够看出，在流量基数不变的情况下，通过对流量的个性化精细处理，流量价值从 30 元提升到大于 42 元。不过需要注意的是，流量细分程度越高，流量价值未必就越高，因为当流量细分到一定程度时，可能会导致部分流量被浪费。

五、效果广告

伴随移动互联网的推广以及对流量处理的愈发精细，“精准投放”“即时见效”成为可能，广告主也越发重视效果广告的投放。接下来，重点介绍效果广告。当前主要的效果广告形式包括搜索广告（如百度）、信息流广告（如朋友圈、天天快报）等。虽然同属效果广告，但它们的核心策略和面临的问题却各有不同。

搜索广告的典型特征是广告主针对某标的物（关键词）展开拍卖式竞争，并依照竞争结果依次占据该广告展示的若干位置。搜索广告的整个决策流程可分为查询拓展、检索、排序、放置、定价等几个阶段（由于用户主动表明自身意图，这里不涉及用户定向等策略），其中查询拓展是搜索广告独有的策略。

对于关键词的查询拓展，常见的几种匹配方式有：精确匹配、短语匹配、广泛匹配、否定匹配等。以“优衣库 衣服”这个关键词为例：首先，会对用户的查询进行分词。在精确匹配时，用户的查询词必须与广告主选定的关键词完全一致，此时能够触发广告的查询指令为“优衣库衣服”或者“衣服 优衣库”；在短语匹配时，用户的查询匹配必须完全涵盖广告主竞买的关键词，比如“优衣库衣服好吗”“优衣库的衣服质量怎么样”；在广泛匹配时，只要用户的查询词语与广告主的关键词高度相关即可触发广告，比如“三里屯小视频”“优衣库的试衣间怎么样”；而否定匹配则是为避免广泛匹配不准确的情况，广告主明确指出某些词不应被匹配，比如“ZARA”“试衣间”等。

信息流广告主要利用用户的部分人口统计学信息和消费的内容数据，进行标签加工和兴趣定向，广告基于用户的兴趣和标签进行流量购买。其特点是信息流中上下文内容的相关性不太强，并且一般来说信息流广告的样式与自然结果一致，在放置商业化内容时对用户的体验影响较小。而信息流广告的主要问题在于用户未主动表明意图的情况下，如何准确描绘用户的兴趣。

六、广告投放过程

1. 竞价

广告主根据自身产品特点，针对具有某些兴趣特征与标签的流量，按照目标 ROI 进行出价。平台基于广告出价和质量，通过历史数据进行调试，包括但不限于：Ranking 前的频控、流控和 dislike、预召回等，符合条件的进入后续步骤，以减轻服务器压力。

2. 检索

经过上述步骤后，广告进入候选广告库队列。当用户访问信息流时，客户端会向广告平台发出请求，服务端会在广告库中检索符合该用户特征的广告，以便后续排序。

3. 排序

排序的主要依据是根据 eCPM 的大小。eCPM = bid × Q(a,u,c)，其中，bid 为广告主竞价，Q 为质量度，且质量度是 a（广告）、u（用户）、c（环境）的因变量。在不同情况下，质量度的具体解释有所不同。当广告主的目标为点击时，Q 可以抽象为 ctr（点击率）；当目标为转化时，Q 则可用 cvr（转化率）来表示。按照 eCPM 排序的前几名（主要由广告位决定）进入后续投放。所以在排序时，并非简单的“价高者得”，而是使平台收益最高的广告获得投放机会。

举例来说：假设有两个广告 A 和 B，A 的出价为 1 元每个点击，B 为 0.5 元，但是 A 的预估点击率为 1%，而 B 的点击率为 5%，那么对于同样的一千次展示，A 的预估收益为 10 元，B 则为 25 元。所以对于平台而言，投放 B 广告的收益更大。当 eCPM = bid × Q^k，此时的 k 称为价格挤压因子，可以通过调节 k 的大小，来调整质量度影响的权重。

4. 投放

在信息流广告投放过程中，当用户到达后，符合要求且通过竞价的广告，会将广告放置到广告位上，这个过程称为 send。当用户完成一次浏览行为，记为一次 show，用户点击广告后，即完成一次 click，完成目标转化后，即为 convert。在这个阶段主要优化的是如何提高投放过程的转化率，比如广告的创意、展示时的环境、如何调整各个步骤的策略以优化广告主最终目标等等，此处不再赘述。

5. 定价

当广告完成上述投放和规定转化目标后，就需要按照双方事先约定进行定价结算，计费方式主要有 CPT/CPM/CPC/CPA 等等，对应的含义上文已经提及。这里需要着重讲解的是广义第二计费方式（GSP），即在竞争序列第一位投放的广告，在结算时按照第二位的费用进行结算。这里可能很多人会产生疑问，为何已经跑出量的广告在结算时要按照第二位的价格结算，这难道不会导致平台损失吗？这里需要引入一个概念，“信息不对称下的非合作博弈”。在平台的所有参与者中，都处于信息不对称的状态。现在假设一个广告主给出一个价格，并且顺利跑出量并按照出价收费，由于此时广告主不清楚自己的价格是否超过了市场中其他广告主对这批用户的公允价值，所以会促使他向下调价，一直到恰好跑出量的边际情况为止。频繁的调价会增加系统负荷，降低效率，这种情况下竞买人的报价会等于在假定自己获胜的条件下对第二高竞价的估计值。而且假设只有两个广告主竞价，那么在调价时甚至可能出现螺旋下降的趋势，这样会导致平台收益降低。对于平台来说，最理想的状态应该是每个广告主都能够基于 ROI 按照真实付费意愿出价。在第二计费的情况下，由于预期支付与报价无关，因而更有可能按照自身的真实付费意愿进行报价。这里需要提及的是，虽然具有上述优点，但 GSP 并非理论上最优的结算方式，但因其易于解释和计算的特点，成为了目前的主流结算方式。有兴趣的读者可以了解下 Facebook 的 VCG 方式（大体上是根据出价 = 竞买人的预期收益 + 其对整个系统造成的外部性以达到系统的社会总福利最大化目标）。

七、免费时代的代价

在上文所述中，有一个一直未被直接提及却决定了上述所有过程能否顺利完成的关键因素——数据。马云曾言，未来不再是 IT 时代，而是 DT 时代。当人们享受免费服务的同时，也在自愿提供个人数据。各大企业利用这些数据描绘用户、训练模型、开发人工智能，每个人都变成了由各类数据特征所表示的集合。而当某天这个数据集合失去经济价值，或许一切就不再那么美妙了，这正是在这个免费时代我们必须付出的代价。

结语：在互联网的大时代背景下，赚钱并非难事，只要用心去学习、去了解，很多东西就能自然而然地运用，期望的结果也会随之而来。