一、名词解释

广告主

有广告需求的客户公司，也称为需求方

媒体

可以是网站或者app，即有多余的广告位可以出售，也称为供给方

RTB：（Real Time Bidding，实时竞价）

综合利用算法、大数据技术在网站或移动应用上对在线的流量实时评估价值，然后出价的竞价技术

DSP（需求方平台）

为各广告主或者代理商提供实时竞价投放平台，可以在该平台上管理广告活动及其投放策略，并且通过技术和算法优化投放效果，从中获得收益

SSP（供应方平台）

为各媒体提供一致、集成的广告位库存管理环境

DMP（数据管理平台）

整合各方数据并提供数据分析，数据管理、数据调用等，用来指导广告主进行广告优化和投放决策

ADX（Ad Exchange，广告交易平台）

同时接入了大量的DSP和SSP，给双方提供一个“交易场所”，将SSP方的广告展示需求以拍卖的方式卖给DSP方。可以类比于股票交易中的证券大厅角色

CTR（点击率）

广告点击与广告展现的比例，这是广告主、各大DSP厂商都非常重视的一个数字，从技术角度看，这一数字可以影响到广告的排序、出价等环节，从业务来看，这是运营人员的考核指标之一

• CTR=点击量/展现量 *100%

CVR（转化率）

转化（主要由广告主定义，可以是一次下单或是一次下载app等）次数与到达次数的比例

• CVR= 转化量/点击量 *100%

eCPM（千次展示期望收入）

点击率 * 点击价值，这个数字在计算广告中是核心指标，涉及到对召回广告的排序策略，以及最终出价策略

CPM（Cost per mile）

每千次展现收费，最常见的广告模式，即不考虑点击次数、转化次数，只要广告在网站上被展现给一千个人看到就收费，是大型网站变现的最有效的方式。对广告主来说，适合于注重推广品牌的广告，力求最快最广的触及大众

• CPM=广告费/展现量 *1000

CPC（Cost per click）

每次点击收费，无论广告被展现了多少次，只要没有产生点击就不收费。对于广告主来说选择 CPC 模式可以有助于提升点击量、发现潜在用户，进而可以真正做到精准营销；对于广大DSP厂商来说，这种收费模式也是获取利润的最有效来源之一

• CPC=广告费/点击量

CPA（Cost per action）

每次动作收费，此处的动作一般定义为转化，可以是注册、咨询、交易、下载、留言等等，按照转化的数量来收费。对于广告主来说，这是性价比较高的一种收费方式，但是对于DPS和媒体方来说，想要把这种收费做好，却是有相当的难度。因此，目前也只有大厂或者技术实力深厚的DSP厂商才有能力接这种单子

• CPA=广告费/转化量

LTV（Life Time Value）

客户终生价值。是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和

• LTV的计算涉及到顾客保持率、顾客消费率、变动成本、获得成本、贴现率等信息的正确取得。
• 顾客保留率（retention rate，RR）= 本年度的顾客总数 / 上年度的顾客总数；
• 顾客消费率（spending rate，SR）= 顾客总消费额 / 顾客总数；
• 变动成本（variable cost，VC）= 产品成本 + 服务管理费用 + 信用卡成本等；
• 获得成本（acquisition cost，AC）= 本年度广告、促销费用 / 本年度顾客总数；
• 净利润（gross profit，GP）= 总收入 – 总成本；
• 贴现率（discount rate，DR）= [1 +（风险系数*银行利率）]n ；
• 利润净现值（net present value profit，NPV）= GP / DR ；
• 累积NPV = 特定时间内每年NPV 的总和；
• 顾客终身价值（LTV）= 累积NPV / 顾客总数

采购交易平台(Trading desk)

程序化独立媒体交易平台，功能类似于 DSP，通过对接多个 DSP来进行广告的优化投放，它能够将各类购买方式统一管理和预算分配，对品牌广告的有效管理甄别垃圾媒体。

程序化创意平台(programmatic creative)

动态实时创意优化平台，它帮助广告主评估和优化广告创意，能更好的在提升在实时竞价广告投放中的效果。

广告验证(ad verification)

安全有效的购买广告的手段，被许多广告代理视作广告策略中必不可少的一个组成部分。

二、竞价流程

流程

1. 用户通过浏览器访问网站
2. 浏览器发送广告请求给网站服务器，即媒体
3. 媒体将该曝光展示通过SSP发送给Adx
4. Adx组织一次竞价，将本次的竞价请求通知给与之对接的所有DSP方，并传输用户ID、用户IP以及广告位信息等等
5. 各家DSP监听服务收到Adx发来的竞价请求后，根据发送来的当前用户的信息、上下文信息、代理的广告主信息对照投放需求，并与自家的DMP数据管理平台或用户数据库来评估该请求，并通过DSP的竞价引擎判断是否参与竞价，若参与则给出竞标价格
6. Adx收到所有出价响应或截止时间后（通常规定是100ms）根据出价排序，通知出价最高的DSP胜出，同时将胜者的竞价信息告知SSP
7. 胜者DSP会收到Adx发送的竞价消息（WinNotice），表示该次展现已经竞价成功。DSP此时将广告物料传送至SSP，SSP 发送广告曝光请求给广告服务器
8. 广告服务器将广告投送到用户浏览的页面

注意事项

有两点需要说明：

1. 以上流程需在100毫秒之内完成，也就是一眨眼的功夫都不到，这样才能让访问网站的用户马上看到广告。
2. 虽然竞价最后的胜者是出价最高的DSP，但其实际支付的价格是出价第二高的报价再加上一个最小值，这就是著名的广义二阶拍卖(GSP)。这种定价模式的好处主要是为了避免各家DSP在多次竞价中，下一次的出价只需比上一次的胜出价格高一点点即可，从而导致出价越来越低。在GSP模式下，每个胜者只需要支付次高出价的金额，这样各家DSP也就没有动力相互压价。GSP是一种稳定的竞价方式，可操作性很强，现阶段几乎所有的互联网广告平台都使用这一种竞价方式。

三、技术细节

典型广告系统架构

（1）受众定向平台：利用数据挖掘、机器学习等技术进行受众定向、点击率预估等工作。具体可以细分为以下几个模块：

• 会话日志生成（Session log generation）：从各个数据平台收集日志，并最终根据用户ID为主键汇集成一份统一存储格式的日志，为后续的数据分析、算法构建提供数据来源。
• 行为定向（Audience targeting）：从会话日志中提取数据，利用数据挖掘、机器学习等算法建模，刻画出用户的行为模式、兴趣点等，最终为用户打上结构化标签，以供广告定向投放使用。
• 点击率建模（Click modeling）：从会话日志中提取预定义的特征，训练点击率模型，加载到缓存中供线上投放系统决策时使用。
• 商业智能模块（Business Intelligence）：包括ETL（Extract-Transform-Load）过程、Dashboard、cube。BI系统可以为决策者提供直观且即时的数据分析，而算法对决策者来说相当于黑盒，因此，设计一个良好的BI系统可以为决策提供有力的帮助。

（2）高并发的投送系统：即在线的广告投放机（Ad server），主要任务是与各模块交互，将它们串联起来完成在线的广告投放决策。特点是高并发，要做到10 ms级别的实时决策，百亿次/天的广告投放系统。具体可细分为以下几个模块：

• 广告检索（Ad retrieval）：也称为广告召回，即根据用户属性以及页面上下文属性从广告索引（Ad index）中查找符合条件的广告候选。
• 广告排序（Ad ranking）：主要功能是对广告检索模块送来的广告候选集计算eCPM，并按照值的大小倒排。eCPM的计算依赖于受众定向平台离线计算好的点击率。由于最终投放出的广告都是来自于排序的结果，因此这一模块也是至关重要，成为各种算法模型和策略大展身手的地方。
• 收益管理（Yield management）：将局部广告排序的结果进一步优化，以做到全局最优收益。

（3）数据高速公路：联通在线与离线。作用是准实时地将日志推送到其它平台上，一是快速地反馈到线上系统中，二是给BI人员快速看结果。它还可能收集其它平台的日志，比如搜索广告会收集搜索日志。

（4）流式计算平台：主要功能是对在线数据的处理，做到准实时的挖掘和反馈，解决那些离线计算平台无法快速响应的计算问题。具体又可分为：

• 实时受众定向（Real-time targeting）和实时点击反馈（Real-time click feedback）：对用户的实时行为进行计算，如实时更新点击率模型、动态调整用户标签，进而更好的适应线上环境。
• 计费（Billing）：该模块掌管着广告系统的“钱袋子”，运行的准确性和稳定性直接影响了系统的收益。在广告投放过程中，经常会遇到投放预算用完的情况，这时计费模块必须及时反应，采取例如通知索引系统暂时将广告下线的办法，避免带来损失。
• 反作弊（Anti-spam）：利用算法和人工规则等实时判断流量来源中是否有作弊流量，并将这部分流量从后续的计价和统计中去掉，是广告业务非常重要的部分。

硬件

（1）Hadoop：详情请见

（2）Spark：详情请见

（3）Lucene：详情请见

（4）Storm：详情请见

（5）ZooKeeper：详情请见

核心算法

详情请见参考文章核心算法篇

四、 参考书籍&论文

• 《计算广告》 刘鹏 / 王超
• 计算广告系统算法与架构综述
• RTB广告竞价系统的算法介绍