百木园
Hi 大家好，我是策略产品Arthur，目前担任某公司广告策略高级产品，前面一文围绕广告策略产品必须要了解的整个的出价中广告主和平台利益矛盾点进行构建，了解到了从手动出价发展到自动出价的核心缘由，同时也知道了通过构建四点的思维方式，把智能出价中的出价点和计费点实现分离以解决广告主的利益矛盾问题。
今天我们继续把上篇文章中的四点（竞价点、出价点、计费点和考核点）后面的“三率两控制一加强”的坑补上，帮助所有想要做广告出价策略的产品从根源上了解出价策略设计的出发点（无论是tROI、Nobid、oCPC出价都是围绕这个来设计，理解了这个你基本就掌握了出价策略的武功秘籍“万变不离其宗”，这个就是出价之源），后续广告平台出现任何新的智能出价方式，你都可以游刃有余的知道其中的原理。
这篇文章将分成三个部分来介绍。
一、回顾“四点”及其作用
这篇文章为了引出后文内容，所以需要二次强调一下四点的内容，水一段内容，想必粉丝也不会介意的吧，毕竟咱是想真心说明白。
从四个点位来看，其实点与点之间预留了一个空间，通过这个空间其实就给到平台排序通过模型LR的预估空间，例如CPC出价中，出价点和竞价点之间预留了pCTR，oCPC在出价点和竞价点之间预留了pCTR*pCVR，点位与点位之间预留的即为三率。
二、围绕四点构建“三率两控制一加强体系”
2.1 “三率”体系构建
这里大家看到三率不要下意识就认为是点击率、转化率，这个出发点概念是不正确的，三率是各点位之间的“各种率乘积”，总结下来则为p（出价点->考核点）、p（竞价点->计费点）、p(计费点->出价点)，这里举几个例子大家就能够快速明白：
2.1.1 以CPC出价方式举例（考核点成本转化成本CPA、出价点CPC）
前提：电商广告平台中，广告主一件衣服客单价1000元，客户最多愿意付出一单成交的广告CPA成本为200元 ，即ROI需要 > 5；
过程计算：
1) p（出价点->考核点）：为CPA到CPC之间的转化率CVR，前文可知CPC = CPA * CVR； CPC手动出价场景下，广告主一般根据投放经验自己预估pCVR换算得到自己的CPC出价水平；所以p(出价点->考核点)= pCVR，此pCVR为广告主自行预估；假设客户预估CVR为5%，所以CPC = 200 * 5% = 10元/点击；
p（出价点->考核点）对应的比率真实值和预估值的关系如下：
2）p(竞价点->计费点) ，为CPC到eCPM之间的转化，eCPM =CPC * pCTR *1000；所以p（竞价点->计费点）= pCTR *1000，此pCTR为平台Rank模型预估，C计费平台承担pCTR预估损失与收益；假设平台预估pCTR为2%，所以eCPM = 10*2%*1000 = 200；
p（竞价点->计费点）对应的比率真实值和预估值的关系如下：
3）p(计费点->出价点)，对于CPC出价类型，出价点和计费点都一致都是C这个点位，因此这一块无额外内容，这个叫计费点与出价点一致，p(计费点->出价点) = 1；
2.1.2 以oCPC出价方式举例（出价点CPA转化成本，CPC计费）
前提：电商广告平台中，广告主一件衣服客单价1000元，客户最多愿意付出一单成交的广告CPA成本为200元 ，即ROI需要 > 5；
过程计算：
1）p(出价点->考核点)，在oCPC中两者都是转化成本CPA，客户在投放平台表达的就是一个转化成本出价、考核的也是一个转化实际成本CPA，所以 p(出价点->考核点) = 1
2）p(竞价点->计费点) ，与CPC出价方式一致，为CPC到eCPM之间的转化，eCPM =CPC * pCTR *1000；所以p（竞价点->计费点）= pCTR *1000，此pCTR为平台预估模型预估，平台承担高估与低估损失与收益；
以下为p(竞价点->计费点)真实值、预估值变化：
3) p(计费点->出价点），为CPA成本出价到CPC之间的转化，前文可知CPC = CPA * CVR； CPC手动出价场景下，oCPC的和CPC差异在于pCVR由平台模型预估（与CTR预估一样，但是选取特征不同，因此CTR与CVR并不正比），进行CPC竞价扣费也是CPC；所以p(出价点->考核点)= pCVR，oCPC出价的pCVR为媒体平台预估。
总结：以上为三率的计算方法，核心的要点就是三率的影响对于广告平台、广告主的利益影响，尤其是在实际值real变高对于两端利益的影响，还有一点就是预估值Predicted高低估对于广告平台、广告主的影响，利益博弈在“三率”上提现淋漓尽致。
2.2 何谓“两控制”
上述“四点三率”其实都是在单独离散的竞价当中分析而言的，但广告投放是个连续竞价过程，并不是客户设置期望200元/成交成本，平台使得每一个真实成交成本都低于接近于200，这是不现实的，对于平台也缺少优化空间。因此会拉长到预算投放周期内去控制客户的期望成本，一方面给到客户的价格是多次竞价的平均成交CPA成本；另一方面，受到广告主在媒体投放平台上的预算的限制。
出价策略了相关的内容都表现在“两控制”上，凡是带上“智能出价”字眼的，都会至少对两个控制中的一个进行控制。
2.2.1 连续竞价下的【成本控制】
假设广告主成交出价为80元/成交，如果广告冷启动期间，一旦模型预估pCVR高估，可能导致实际成本为120元/成交，那么其实可以在后面的出价会更保守，使得成本为50元/成交成本，最后使得预算周期下average 成本低于80元/成交，反之亦然。oCPX通常就意味着媒体平台对出价点的出价进行连续竞价下的成本控制，让最后的平均成本接近广告主设定的值。
2.2.2 连续竞价下的【预算控制】
这种控制是针对广告主有日预算/周预算限制的情况，预算控制来源主要是来自于客户计划/单元维度的预算使用率过高，那么出价保守程度开始受到预算的控制，核心还是想要把这笔预算花费完全。
例如客户设置预算为1万元，上午就花 费完8000元，那么后面竞价中需要调低出价，避免预算过早花完，因为晚些很便宜高质量pCVR的流量就可能没有预算购买了；所以预算控制是让预算合理节奏花费，虽然不是按1/24小时花费，但是需要保持自然日/早晚的花费和大盘流量走势一致。
以上两个控制都是为了去调整连续竞价当中的出价水平，以服务于达到最终成本与客户设置目标成本相近的目标CPC= ratio *pCVR*CPA*1000，成本偏高偏低、预算使用率过快/偏慢都会最终通过模型反馈到ratio上来，调整竞价的水平，达成营销目标。
2.2 不停歇的“一加强”
作为一个“不停歇上进”的投放平台，当能有优化并控制一个环节的成本能力，就会不断往下一个环节去优化；例如，某些电商平台广告会在oCPC（CPA成交）的基础上，尽量优化获得复购环节，预估用户的复购可能性。
我们姑且把这个命名为oCPC-enhanced模式；注意：但并不会在公式中考虑p付费CVR的因子，只会在CVR预估加上复购特征，直接影响CPC出价因子，等到样本量变大的阶段再开始启动支持下一个标的状态的成本控制方式。
需要解答一下为什么平台不直接使用复购环节进行出价，这样不会更加直观可了解嘛？核心原因有以下两点：
- 复购的特征构建复杂，涉及到的用户、商品特征也更加个性和特殊化，交易链路越前越好构建；
- 复购在平台上的数据订单样本量偏少，无法保证pRECVR的准确性，预估高估/低估都对客户产生损失；平台控制不住复购出价成本是需要进行赔付；而成本控制稳定性于客户预算加持以及信任感有很大的关系
三、个人对于bid出价策略底层的思考；
关于出价的文章，这篇文章算是“策略之源”，所有的出价策略变换都离不开“四点三率量控制一加强”，无论是oCPM、Nobid、tROI还是智能调价eCPC，了解完这篇文章你才能知道所有出价的“所以然”。尤其是三率之间的博弈，实际值、预估值偏高估带来的影响，两控制核心控制的目标是什么以及为什么要不断的去强化“一加强”，这篇文章每个出价策略产品都需要了然于心。
这篇文章也算是肝中之肝了，通过这篇文章的莆田后续出价策略文章就会仅围绕市面平台常用的出价策略（Nobid等）进行业务建模维度进行讲解，如果这篇文章有帮助到你，辛苦帮忙点击喜欢、收藏和评论。
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