杂货店里的程序化广告？奇怪的知识增加了

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来科普奇奇怪怪的知识了，杂货店里的程序化广告到底是怎么一回事？

若干年以前，贤楚城南新开张一家杂货店，挂牌“一白杂货店”。开店伊始，店主在店门口张贴了一张告示，宣扬自己的营业理念。告示是这么写的：

自有杂货店以来，顾客进店挑货是天经地义。本店另辟蹊径，让货找顾客，具体怎么找呢？进店看看便知。

此外，本店任何商品交易，都邀请不同货商前来竞拍，实乃本店一大特色。诚信经营童叟无欺，期待诸位莅临。

这个告示着实新奇，一时间贤楚城的居民纷纷赶来一探究竟。店主故弄玄虚地对大家说：你们都以为我在开杂货店，其实我在学习程序化广告。如此一来，大家更是一脸蒙圈摸不着头脑。

“这么一家杂货店和程序化广告有什么联系呢？”面对众人疑惑不解的大眼睛，杂货店店主开始他的瞎扯。

杂货店的实时竞价系统

某天晌午，店外来了一位大汉，准备买点东西。大汉刚拉开门帘，准备进店，店里的小二匆忙跑到内屋，那里临时充当货物竞价场所，早聚集着一群委托人。这些委托人受货商委派，发誓要找到合适的顾客，把货商的商品又多又准地卖出去。其中委托人A、B、C、D各自代表背后货商甲乙丙丁，甲乙丙丁手上待沽的货物分别是跌打药、草鞋、刮胡刀和胭脂。

店小二气喘吁吁地问大家，店里来了一个身高八尺的壮汉，有谁要出货？

D一想：大汉并非俺胭脂行当的目标用户，尽早撤开。倒是A、B、C对这位大汉表示出浓厚的兴趣。小二把这位大汉的身高、体重、籍贯、年龄、相貌特征等等信息给ABC说了一遍，并且强调，这单生意的归属，照老规矩需要通过一轮竞拍，大家在心里想想愿意为这单生意付多少佣金，待他数完321以后大家同时亮出价格，谁出价高，这笔生意就归了谁。

ABC心里各有小九九。A觉得买跌打药一般直接去药铺，来杂货店看了也不一定买，就出个保底的价格吧；B参考过去几天的出价，觉得正常出价肯定能拿下这单生意；没曾想，C看了资料，大汉近期可能要相亲，八成需要一把刮胡刀整理仪表，做成这笔生意的概率着实不低，这样，激进点，拿下再说。

于是，最后的出价结果，A出1.78钱，B出2.20钱，C出3.00钱。

竞拍结果显而易见， C出价最高，这桩生意就归了C，成了以后给店里付2.21钱就好了。

C立马通知委托他前来竞拍的货商丙把刮胡刀送到店里。大汉果真欢喜，当即买了货，这场交易告一段落。大家摩拳擦掌，准备下一场竞拍。

以上这段离奇的故事，对应着程序化广告RTB（实时竞价）的大致流程。具体怎么对应的呢？

媒体承接用户作为流量，同时把流量卖给广告主实现变现。由于媒体数量庞大，现实情况下，广告主并不会直接对接媒体，而是通过DSP（Demand-Side Platform需求方平台，理解成找到合适流量、把广告投出去的联盟，对应杂货店里的委托人）；程序化广告范式下，媒体也不直接对接DSP，而是通过ADX/SSP（Ad Exchange广告交易平台/Supply-Side Platform供给方平台，大多数情况下二者功能重叠，可以理解成杂货店里的竞拍小屋）。

所以上述逻辑变成：

根据上面逻辑，把上面讲的故事做一番翻译：

1. 到杂货店买东西的客户就是用户，是看到广告并可能产生广告点击、转化行为的一方；
2. 自然，杂货店是媒体，比如网站或者app，一手用产品服务吸引用户作为流量池，一手出售流量利用广告变现；
3. 杂货店内的临时交易场所就是ADX/SSP，它的职责是对接下边的委托人，为媒体选择最合适的广告；
4. 委托人就北京流量大屏显示报价是DSP，职责是为广告主挑选最合适的流量；
5. 货商无疑就是需要登广告的广告主。

所不同的是，程序化广告中，竞拍出价和给出最终广告，整个流程耗时不超过100ms，几乎达到实时的效果，这也是RTB（Real-Time Bidding 实时竞价）名称的由来。

竞价的规则十分简单：价高者得，次高价结算。

对照地看杂货店售卖流程，程序化广告的实时竞价机制并不难理解。为了方便比对，整理如下：

KA的特权——程序化直接交易

没过多久，货商丁对竞价流程颇有微词，忍不住对杂货店店主抱怨，每单生意都要竞拍也就算了，和自己竞拍的都是什么小鱼小虾，卖草鞋的也有，卖跌打药的也有，而且卖药那哥们上个月爆出来质量问题，和这种货色一起竞拍不是给我跌份吗？

考虑到货商甲的确是店里大客户，在商界也是有头有脸的，放在小屋里和小辈们竞拍着实有些不妥，店主答应和货商甲按照协商好的价格，绕过竞拍一对一交易。

对应在程序化广告上，就是程序化直接采购（Programmatic Direct Buying，PDB）。通常的品牌广告主会选择这种模式。

程序化直接采购本质上是对KA（核心客户）LA（大客户）的差异化服务，能够在圈定头部流量的同时，刺激腰围部流量。

直接采购分为两种，一种是首选交易（Preferred Deals），保价不保量；另一种是程序化保量（Programmatic Guaranteed Buying，简称PGB），保价保量。

全盘采买流量

以上讲的是最最理想化的情况。实际上，竞拍委托人不太可能只蹲着 “一白杂货店”这一处，更常见的情况是，委托人蹬着风火轮，密集出现在在“二白杂货店”、“一黑杂货店”的竞拍小屋里，只要这些地方有合适的顾客，他都会第一时间赶去试一试。

对应的，采买流量的逻辑自然变成了全盘采买。

DSP对接市面上所有ADX/SSP，按照出价时间速度、频次、预算上线、用户定向圈定想要拿下的流量，并积极参与竞拍。

细心的朋友可能会好奇了，委托人C老这么肆无忌惮地跑跑去买来买去，不怕货商交代他的钱用超了吗？

实际上，在广告投放中台投广告，首先要填写的就是广告预算，在预算的上线以下，去采买最优质的流量（当然，流量的质量情况和预算出价息息相关），一旦达到设置上线，这个广告计划就会自动停投。也有例外，如果是中台保障效果类广告的下载、激活，一个周期下来，可能会超一些广告主预算，但是不用太担心，一方面是超出的预算能够带来正向的效果，另一方面如果效果不显著，投放平台会做赔偿。

回到最开始的故事里，委托人C出完价拿下生意以后，需要根据顾客大汉的反应，来判定出的价是不是合适、下次要怎么出。比如要是好几个长髯大汉最后都没买这款刮胡刀，那么基本可以认定这类顾客对刮胡刀并不感冒，下次再遇到，C可以考虑不参加竞拍。

对应在程序化广告中，DSP需要拿到媒体回传的用户安装、激活数据，来评估效果并调整下一阶段的出价策略。

但是有些杂货店十分严格，尤其是老板姓i名OS的那家，根本不愿意在商品里加数据统计SDK，这就导致了数据回传线路被卡断，委托人拿不到足够的下游数据，只能当闭眼玩家。

这个问题引得无数英雄竞折腰，下面介绍解决方案。

论功行赏的依据——S2S对接

S2S除了能够解决数据回传的问题，还能回答另外一个问题——货是谁帮忙卖出去的？

杂货店帮忙货商把刮胡刀卖给大汉，假如用户用了以后觉得好用，隔了几个月又到货商那给兄弟也买了一把，也就是产生了回购行为，此时杂货店卖货的意义才算真正达成，因此杂货店有相当充定制茶具策划分的理由向货商额外收取一部分钱作为辛苦费。货商一盘点：糟糕，这款刮胡刀同时委托了3个委托经理A1、A2、A3去卖，最后也确实卖出去不少，不清楚他哥仨分别卖出去多少。这就有点尴尬了。

“论功行赏”之前，首先要解决一个问题，那就是 “货究竟是谁帮忙卖出去的？”。

对应在程序化广告上，问题变成了，广告在下游用户处产生了收益，广告主该奖励哪条渠道。这时候就是S2S（server to server，服务器对服务器）归因大显身手的时候了。

S2S主要建立在广告商（以DSP为例）和广告主之间。

核心思路并不复杂咋，每个委托人代理的货品都打上独家抖音只能赚钱标记，等顾客带着货品来复购时，按照标记就知道这次复购是哪个委托人带来的。顺带的，数据回传问题迎刃而解。

当然，具体实行起来并没有上面说的这么简单，流程图如下：

图片来自《程序化广告》

程序化广告的反作弊

程序化广告完全依托模型，给不少心术不正的作弊分子留下了广阔的操作空间。

经过一段时间的观察，杂货店主把作弊分子的作弊行为分为两类。

第一类作弊分子拿钱不干事，这发生在一些鸡贼的委托人身上：反正我帮货商竞拍拿的是辛苦费，竞拍时举个牌子随便出个价就有钱拿，卖不卖得出去、卖不卖得好通通与我无关，名声坏了就换了马甲继续这么搞。

第二类作弊分子办事，办事的主要精力花在骗钱上。前一类随着监管加严弄不出太大的水花，倒是这类坏家伙成了主要危害。

主要在3个广告环节：曝光、点击、转化上作弊。打个比方：

• 大汉到店里，明明看都没看到刮胡刀，我故意和广告主他说看到了，要辛苦费——曝光环节
• 大汉到店里，只是瞥了一眼刮胡刀，连摸都没摸，我故意和广告主说他摸到了，要辛苦费——点击环节
• 大汉到店里，拿起刮胡刀把玩了一会，最后没买，我故意和广告主说他下单了，要辛苦费——转化环节

可见，在广告转化漏斗上，投机分子可谓无孔不入。此外，以下作弊策略作弊策略可能更加难以招架：

• 找人伪装成顾客，有人来看我就能拿钱——机器人刷广告；
• 货是发给杂货店了，但是裹着隐身衣，顾客压根看不见——把广告植入到不可见的位置；
• 把原本去隔壁餐饮店的顾客强行拉到杂货店来——流量劫持，劫持到的一般是劣质流量。

长此以往，货商肯定不愿意了：难怪钱花得多效果还差，敢情都让你们揣进兜了啊。

正因为上述这些作弊手法大行其道，一段时间里程序化广告招致了非常多非议。

为了恢复杂货店风清气正的交易环境，杂货店店主决定展开“五月人倍忙——一白杂货店反作弊专项整改活动”。

专项活动从三个方面开展：用户标识、用户行为、广告来源

1）用户标识

给用户发放专有“身份证”，发放依据是用户的IP、cookie（或设备ID），统计某些用户是否存在高频次或高频率曝光或点击。

为了防止机器人自动变换IP蒙混过关，把浏览器型号、分辨率、用户窗口大小、操作系统版本号、设备品牌也纳入到作弊判别模型里。

2）用户行为

这时候前端回传的数据埋点也就派上用场了。根据埋点，构筑用户的站内交互轨迹图，包括点击、滚动、输入等操作，如果这些操作过分单调，判定该用户有很高的作弊可能性。同样，可以解析出点击的区域、次数、频率，利用这些指标去伪存真。

此外，如果出现广告曝光数和点击数在某个时间点暴涨、同一用户的广告浏览或点击时间间隔过于规律、转化漏斗出现顺序对调，需要格外注意这些疑似作弊的行为，进一步验证。

3）广告来源

• 如果流量来源不明，很可能是恶意刷广告点击的脚本；
• 实际来源与标注不统一的流量，基本认为是劫持来的或者伪造的流量。

没等店主讲完，人群中一个黑衣侠客冷笑道：说了这老半天，不就是用机器取代人工吗，本质上是以人为本的精准广告定向，以及媒体资源的数字化、自动化售卖与采购。

店主大喜过望，忙不迭把侠客迎进店里，向他请教，并表示要和他做好朋友。

参考：

《程序化广告 个性化精准投放实用手册》 梁丽丽 人民邮电出版社

作者：杭亦白（微信号：xiehangfeng01）。互联网产品新人，坐标上海；微信公众号：杭一白

本文由 @杭亦白 于。，

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