《計算廣告》學習筆記（四）

• 第七章：資料加工與交易
• • 7.1有價值的資料來源
  • 7.2資料管理平台
  • • 7.2.1三方資料劃分
    • 7.2.2第一方資料管理平台
    • 7.2.3第三方資料平台
  • 7.3資料交易的基本過程
  • 7.4隐私保護和資料安全
  • • 7.4.1隐私保護問題
    • 7.4.2程式化交易中的資料安全
• 第八章：資訊流與原生廣告
• • 8.1移動廣告的現狀和發展
  • • 8.1.1移動廣告的特點
    • 8.1.2移動廣告的傳統創意模式
    • 8.1.3移動廣告的挑戰
  • 8.2資訊流廣告
  • • 8.2.1資訊流廣告的定義
    • 8.2.2資訊流廣告産品關鍵
  • 8.3其他原生廣告相關産品
  • • 8.3.1搜尋廣告
    • 8.3.2軟文廣告
    • 8.3.3聯盟
  • 8.4原生廣告平台
  • • 8.4.1表現原生與場景原生
    • 8.4.2場景的感覺與應用
    • 8.4.3植入式原生廣告
  • 8.5原生廣告和程式化交易

第七章：資料加工與交易

要提高定向的精确程度和人群覆寫率，最重要的不是技術而是資料。對資料進行整理加工并支援變現過程的産品，稱為資料管理平台（DMP）。

7.1有價值的資料來源

對廣告業務有貢獻的資料包括：

（1）使用者辨別。确定哪些行為來自同一使用者。浏覽器的使用者辨別為cookie，雖然由于使用多個浏覽器或清除cookie等情況，cookie的長期一緻性不算太好，但是由于廣告看重使用者的近期行為，是以影響并不大。對于移動端，IOS的使用者辨別是蘋果公司設計的IDFA，安卓的使用者辨別是Android ID或IMEI。

（2）使用者行為。包括決策行為、主動行為、半主動行為和被動行為。

決策行為包括轉化和預轉化。在電商網站上，轉化對應下單，預轉化對應下單前的搜尋浏覽加入購物車等。這類行為價值最高。

主動行為包括廣告點選、搜尋和搜尋點選。這些都是使用者在明确意圖支配下的行為，其中的搜尋行為價值最高。

半主動行為包括分享和網頁浏覽。指導意義有限，資料量最大。

被動行為指廣告浏覽，其頻次與相應類别的廣告點選負相關，是以可以使用于模組化。

（3）人口屬性。一般來說隻有與使用者實名綁定的服務才能拿到資訊。某些人口屬性可由資訊判斷，如通過聲音信号判斷性别。

（4）地理位置。根據IP進行映射可以得到城市級别的地理位置，而移動端可根據GPS精确到幾百米的範圍欸，使餐飲等定向投放成為可能。

（5）社交關系。根據社交關系可平滑使用者的興趣，類似于圖卷積對于圖節點标簽的平滑。

（6）裝置資訊。移動裝置的應用、機型、陀螺儀、電量等可用于确定場景。

行為資料遵循兩條基本原則：1.使用者的主動意圖越高，資料價值越大。2.越接近轉化，對廣告指導越大。但是由于廣告的目的是“低成本地接觸潛在使用者”，過于接近轉化則的使用者已經不是潛在使用者，是以要根據目标具體平衡。

7.2資料管理平台

7.2.1三方資料劃分

使用者資料可分為第一方資料（廣告主資料）、第二方資料（廣告平台資料）和第三方資料（其他來源資料）。在實時競價環境下，第一方資料與大量第三方資料都可以利用起來。

7.2.2第一方資料管理平台

第一方資料平台是為廣告主管理此業務的産品：

（1）為網站提供閱聽人定向功能，根據網站定義的标簽來加勞工群。

（2）與廣告采買管道進行更友善的資料對接。

DMP應資料源（DP）的要求，搜集第一方資料并加工标簽，DMP利用這些标簽指導DSP進行廣告投放，DSP再利用這些标簽以RTB方式在ADX中投放廣告。DP需要同時向DMP和DSP支付費用，但是DMP不能把資料看成自己财産進行二次變現。

7.2.3第三方資料平台

主要功能為聚合各種來源的資料，加工标簽，并在廣告市場出售。其一般按照自己的邏輯而非媒體的需求來定制标簽。DMP向DP付款購買資料，然後通過ADX向DSP進行出售，是一種資料變現産品。

7.3資料交易的基本過程

DMP的使用者标簽批量傳輸給ADX，在競價中如果DSP選擇購買某種标簽，則ADX在廣告詢價過程中将本次請求的使用者标簽傳給DSP，并以CPM結算。

相比于在DMP和DSP之間直接進行交易，以廣告為載體進行資料交易的好處：

（1）由于資料量大，直接交易時資料傳輸的成本高，而在廣告請求上附加使用者标簽不會帶來額外開銷。

（2）DSP和DMP隻需與ADX進行cookie映射，比所有DSP與DMP進行映射簡單得多。

（3）實作資料的部分交易：DSP可以自由選擇資料範圍，如在ADX中選擇隻接受上海地區的資料。

（4）ADX起到資料使用量檢測和計費的作用。

但是現在的交易方式存在某種問題。資料的特點是可以重複售賣，并且售賣的使用者之間存在博弈關系。

假如某個DMP知道某個使用者是高爾夫愛好者，該資料賣給某個DSP，DSP可以利用此資訊獲得較高回報，當然就會出價更高。但是如果多個DSP都購買了此資訊，則在競價的時候會擡高成本（第二高價高了），因為資料獲得的回報就變小了，就會間接影響資料的變現價格。總的來說：資料的重複售賣會引起資料價格向流量價格的轉移。

另外一個問題是無法按競價的方式售賣。我們希望資料能夠探索競價的交易模式，如果資料限量銷售，則有可能在競價的情況下保證資料提供方的利益。不過限制的數量以及交易的方式還有待探讨。

7.4隐私保護和資料安全

7.4.1隐私保護問題

隐私問題指使用者資訊的安全性，除了使用者資料洩露外，更大的挑戰是針對熟人的隐私窺探。

1.隐私保護基本原則

（1）要嚴格避免使用個人可辨識資訊（PII）。包括身份證号、電話、位址等。cookie、IMEI等由于不能辨識個人，不屬于PII。

（2）使用者有權要求系統停止跟蹤和使用自己的行為資料。

（3）不應長期保留和使用使用者行為資料。長期資料對使用者定向用處不大，但是增加洩露的風險。

（4）工程上還需要特别注意權限的嚴格配置設定和最小資料通路的原則。即應使用匿名化的資料集，不應直接接觸資料。

2.準辨別符與K匿名

即使是非PII資料，如果很多資訊（如年齡、職業、工作地點等）結合起來，還是能被熟人辨識出來，存在資料洩露風險。這些單獨不能辨識但是組合起來可能被熟人辨識的資訊稱為“準辨別符”。

解決辦法是将資訊進行一定程度的泛化，如年齡變成範圍，工作地點選取更大的區域，使得資料集中每一個準辨別符都有K個相同的資料（如統一年齡範圍的有K個人），這樣就實作了K匿名。

3.稀疏行為資料的挑戰

使用者資料除了個人資訊以外，還有行為資料。行為資料本身就是稀疏的，任何兩個使用者的行為都幾乎不可能相同，是以很難實作K匿名。但是熟人同樣有可能通過大量行為資料來确定是自己認識的某個人，并且從行為資料中擷取他的其他資訊，造成資料洩露。然而，稀疏行為資料帶來的隐私問題目前還沒有成熟的解決方案。

7.4.2程式化交易中的資料安全

在RTB過程中，供給方和需求方都存在資料的安全性問題。

1.供給方的資料安全

在RTB過程中，供給方展示URL和cookie後，如果有某個DSP，每次以最低價競價，隻是為了搜集媒體上的使用者行為而不是赢得流量，這就會造成供給方的資料安全問題。解決方法是每次詢價隻向最可能赢得競價的DSP發送請求，阻擋惡意的DSP。

2.需求方的資料安全

在定制化标簽下，廣告主的資料也存在安全問題。假設有兩個廣告主進行重定向擷取使用者，DSP、ADX和媒體都可以在RTB過程獲得這些使用者集合，則可以将這兩個集合合并在一起，并根據兩個廣告主的資訊（名字）來生成相應的人群标簽，進而吸引雙方來對此集合競價。這種行為相當于利用了廣告主的第一方資料進行标簽并出售，侵犯了廣告主的利潤。需求方的資料安全性是很重要的，但是目前還沒有很好的解決方案。

第八章：資訊流與原生廣告

目前的廣告傾向于使用第一方資料和第三方資料指導完成投放，忽略了廣告與媒體的關系，這種方式必定會在效果和使用者體驗方面碰到天花闆。原生廣告則是一種将内容與廣告相融合的産品。

原生廣告最重要的是資訊流廣告，而資訊流廣告最早見于社交網絡。實際上，從軟文、搜尋廣告到資訊流廣告，都有一些原生廣告的意味，這些産品方向，稱為“内容即廣告”。在移動網際網路時代到來以後，原生廣告得到充分的重視和發展。

8.1移動廣告的現狀和發展

由于移動網際網路的快速發展，到2016年，中美兩國移動廣告的份額都超過了市場的一半。線上廣告的大多數交易機制都可以應用于移動廣告中，但是移動廣告存在鮮明的特點，存在着原生化的巨大動力。

8.1.1移動廣告的特點

（1）場景廣告的可能性。移動裝置可以從地理位置、生活狀态等分析使用者的行為模式，從場景出發推送商品，比如根據地理位置獲知使用者在上班還是在家。

（2）大量潛在的本地化廣告主。移動裝置可以對使用者進行精确的定位，基于精确地理位置的本地化廣告變得可行。

8.1.2移動廣告的傳統創意模式

移動廣告比較傳統的創意形式有橫幅與插屏、開屏與鎖屏、推薦牆與積分牆等。

1.橫幅與插屏

橫幅是從PC傳承下來的形式，但是在移動裝置上的問題是容易誤點選，中斷使用者目前任務，對使用者體驗傷害大。插屏為應用暫停時展示的廣告，同樣誤點選率高。雖然橫幅與插屏存在問題，但是由于标準化程度高容易形成規模，是以是目前的主要形式。

2.開屏與鎖屏

開屏是打開應用是在加載頁面的全屏廣告，鎖屏則是在移動裝置被鎖定時展示的廣告，由于此時使用者沒有明确的任務，對使用者體驗傷害不大。

3.推薦牆與積分牆

針對應用下載下傳需求的廣告，推薦牆是直接的展現，積分牆則是在使用者下載下傳應用後給予積分，進而刺激使用者下載下傳，屬于激勵型廣告。它們在應用沖榜和遊戲開服時有重要的作用。

8.1.3移動廣告的挑戰

（1）應用生态造成的行為資料割裂。各應用之間相對獨立，資料的整合較為困難。

（2）許多PC時代廣告主移動化程度還不夠。如果将PC端的落地頁直接搬到移動裝置中，互動體驗會非常差。是以，廣告活動的移動化是對于廣告主的一個工程，目前移動端互動完善的中小廣告主仍不多。

（3）移動廣告的産品形态需要一次革命。移動裝置的螢幕尺寸有限，廣告位對空間的占據會嚴重影響使用者體驗。原生廣告是移動廣告值得探索的方向，因為它解決的就是内容與廣告共存的問題。

8.2資訊流廣告

資訊流廣告即在資訊流中插入商業化的内容。由于資訊流中各條相關性并不強，在此中插入商業資訊并不會太突兀。如果在垂直媒體的資訊流中提供廣告，則需要考慮上下文的影響。

8.2.1資訊流廣告的定義

對資訊流廣告的描述：

資訊流廣告指的是這樣一種廣告：首先，廣告以與内容關聯的方式進行互動；其次，被廣告區隔開的各部分内容之間沒有直接的關聯。

定義的兩個關鍵點：

（1）廣告與内容關聯，即使用者在滑動内容進行浏覽時，嵌入内容的廣告以同樣方式随着内容一起滑動。傳統的橫幅廣告在互動時懸浮于上方或者下方不動，即不屬于原生廣告。

（2）被廣告隔開的内容相對獨立，這是為了避免如果内容相關性很強，會産生廣告打斷使用者閱讀任務的感覺。

8.2.2資訊流廣告産品關鍵

（1）廣告位适配問題

資訊流廣告需要根據媒體的上下文布局和風格來确定樣式，需要自動化方案來解決同一個廣告在不同廣告位下的适配問題。

（2）廣告競價與放置

一個資訊流插入的若幹廣告位構成一個競價隊列。在哪裡插入廣告取決于兩個參數：S，首條廣告出現在第幾條内容之後；K，兩條廣告之間間隔幾條内容。參數值越大，廣告獲得的使用者關注越少。解決思路為在平均廣告條數的限制下，通過調整每個使用者的S和K，優化總體廣告的點選率。其中平均廣告條數的限制就是對使用者體驗的限制。

8.3其他原生廣告相關産品

8.3.1搜尋廣告

搜尋廣告的形式與自然搜尋内容基本一緻，是以算是原生廣告，它由于根據關鍵詞觸發，可以和内容保證很大程度上的相似，這也說明原生廣告的一個重點是要比對使用者目前的任務。搜尋廣告與内容的混合方式包括固定廣告位置和将廣告與内容混合排序。如果從内容即廣告的思路前進，應該向内容與廣告按照統一标準排序的方向發展。

8.3.2軟文廣告

軟文本身就是為了委婉地宣傳産品而産生的，是一種廣告，又由于高品質的軟文可以讓讀者像接受普通文章一樣接受，是以也屬于原生廣告。

8.3.3聯盟

聯盟就是媒體從廣告庫中自由選擇要推廣的對象并按照自己控制的方式來推廣。由于媒體擁有一定程度上選擇廣告的權限，是以可以做到廣告和内容上的統一。

8.4原生廣告平台

8.4.1表現原生與場景原生

原生廣告包括表現上的原生與場景上的原生。前者是将廣告的展示風格和樣式與内容一緻，後者是将廣告的投放決策邏輯與内容一緻。

表現上的原生需要媒體控制廣告展示形式。除了嵌入與模闆相近的廣告以外，還可以通過在插屏廣告外面套上媒體風格的對話框來實作。場景上的原生需要媒體明确提供場景和需求，需要利用媒體提供的廣告需求來篩選廣告。

在原生廣告中，資訊流廣告側重于表現原生，而搜尋廣告在表現和場景兩個方面都是原生的。一般來說，對于使用者意圖比較模糊的産品，做到表現原生就足夠，而對于使用者意圖明确的産品，則最好做到場景原生。

8.4.2場景的感覺與應用

移動裝置通過豐富的使用者行為、地理位置和傳感器資訊，可以分析使用者的場景，進而做到更加精确的廣告投放。舉個例子，統計使用者每天上午10點的地理位置，發現一個月中有一定天數以上都在同一個地點，則可以推斷這是工作地點，以後使用者出現在該地點時，可以認為使用者處于上班的場景。對于複雜的資料和場景，則需要利用深度學習的思路來進行。

8.4.3植入式原生廣告

植入式的原生廣告，即由媒體來判斷使用者的的意圖，廣告平台提供結構化的付費内容，由媒體拼裝控制廣告展示。它的邏輯是在内容的行文中自然地植入付費内容。舉個例子，如圖使用者在浏覽一篇旅遊部落格，媒體可以很容易判斷使用者的旅遊意圖，并植入酒店廣告。

廣告投放的過程如下：

（1）媒體判斷使用者意圖，用結構化查詢“類型=酒店；地點=拉薩”來表示。

（2）廣告投放機收到查詢後，去廣告庫中檢索符合的廣告，并根據eCPM排序。

（3）排序完成後，将結構化的酒店資訊交與媒體，媒體根據頁面風格等進行加工投放。

但是這種廣告體系目前面臨一些挑戰：

（1）媒體的參與讓廣告多了一個自由度，營運難度大大增加，特别是中小型媒體，需要較長的培養過程。

（2）大量分行業、結構化的廣告資訊的建立需要時間。

8.5原生廣告和程式化交易

在原生廣告中，搜尋廣告并沒有與RTB結合的先例，而資訊流廣告卻有根據廣告主的人群庫投放的類似RTB的方式。這是因為在明确使用者意圖的原生廣告中（搜尋廣告），完全開放RTB很難保證結果的相關性，而在隻要求表現原生的原生廣告中（資訊流），不要求考慮使用者的意圖，完全可以按照RTB方式營運。