Facbook广告竞价和预算调整会对广告表现产生怎样的影响？
竞价策略是我们花费预算和取得成效的总体方法。广告主选择的竞价策略将告诉 Facebook 如何在广告竞拍时为广告主竞价。详细了解如何选择适当的竞价策略。
注意：有些竞价策略需要使用费用控制、竞价控制或广告花费回报 (ROAS) 控制。
费用上限和目标费用有何区别？
两种竞价策略都使用平均费用控制额作为基准，但它们的工作原理不同。使用目标费用竞价策略的费用控制额是指即使存在费用更低的优化事件，系统仍会尽量靠近的目标金额。使用费用上限竞价策略的费用控制额是指系统帮助广告主首先获得费用最低的优化事件，同时尽量使费用低于设置的平均金额。
我们会在费用控制额内以从低到高的价格顺序获取优化事件。如果广告主的单次优化事件平均费用达到费用控制额，则必须提升费用控制额，才能提高预算以及花完全部预算。所使用的竞价策略将决定我们如何花费广告主的预算以获得广告主想要的成效。
费用上限和竞价上限有何区别？
使用费用上限竞价策略的费用控制额更为灵活，这意味着与竞价控制额相比，它比较不容易限制投放。这是因为费用控制额的应用对象是单次优化事件平均费用，这使我们的系统能够在更广泛的费用范围内争取不同的竞拍机会。虽然一些优化事件的费用可能会超出费用控制额，但在广告组的整个发布周期中，平均费用仍然不会超出广告主设置的费用控制额。
使用竞价上限竞价策略的竞价控制额的灵活性相对较低，这意味着与费用上限相比，它更有可能限制投放。这是因为竞价控制额会限制每次竞拍的竞价。如果广告主将竞价控制额设置为 $5 美元，而 $5.01 美元的竞价可以获得 100 个优化事件，那么我们不会试图获得这 100 个优化事件（但如果广告主设置 $5 美元的费用控制额，我们就可能会尝试获得这 100 个优化事件）。建议广告主仅在必须控制单次优化事件费用时设置竞价控制额而非费用控制额。
信息流广告怎么做？？
具备信息流思维
想成为一名合格的优化师，首要具备的能力就是：具备信息流思维。
另外，在广告的计费方式、物料撰写、转化套路等都是与竞价有所不同的。
无论是一名萌新，还是竞价转行信息流，首要就是掌握信息流思维，明确信息流的广告特性，对症下药。
制定推广策略的能力
根据信息流推广流程，我们基本可以将“制定推广策略的能力”分为以下几项。
01 认清推广目的
为什么要先明确自身推广目的?
信息流的渠道是多样化的，厚昌学院告诉您不同渠道有着不同属性的人群，而我们可以自由地选择渠道。
换句话说就是：信息流是选择人群的推广过程。
02 受众分析能力
信息流是基于人群定向进行推广。转化效果与用户画像密不可分。
那我们就要拥有“逆向思维”分析用户需求的能力。
03 渠道分析能力
渠道，就好似是信息流中的战场。
选对战场，搞定人群、称王便是易如反掌的事情。
那么，我们就要了解信息流渠道，了解其各个渠道的广告版位和定向方式的特点。
并能够根据自身行业、产品、营销目的选择合适渠道的能力。
而像竞价员转化信息流，我们首要就是要能够区分竞价和信息流，避免在投放时竞价思维先入为主。
04 合理分配预算
想当家做主，这合理分配钱的能力必不可少。
在信息流推广中，分配预算就是分配流量的过程。
这些都是需要细细考究的。无论是竞价还是信息流，都是花钱买流量，那如何花最少的钱买到最优质的流量，让效果最大化，这项能力必不可少。
05 定向能力
每位用户都会有一个转化阶段，从产品需求到收集信息、产品对比、购买决策、购后评价，五个阶段形成一个完整的购买消费阶段。
每一个阶段所对应的人群是不一样的。
而不同人群所对应的定向方式也是不同的。我们需要具备针对不同人群选取不同定向方式的能力。
06 出价能力
出价从本质上来说就是根据不同意向人群出价的过程。
但对于信息流而言，出价的方式有很多种，像：OCPC、OCPM、CPA等等。
而我们需要掌握信息流的多种计费方式，以及灵活出价的能力。
搭建账户结构的能力
如果说信息流就是花钱买流量，那账户结构就是有效控制流量的工具。
01 根据账户策略搭建账户结构的能力
学会搭建账户对于每一位优化师而言，是应该的也是必要的。
02 创意撰写能力
钱能不能花出去，全靠创意。它负责吸引流量，也是账户结构组成的重要一部分。
这就需要我们具备以下三项能力：
熟悉创意常见样
懂得创意撰写的技巧
能够区分一条创意的好坏
03 设计着陆页的能力
有了流量，那能不能转化就全靠着陆页了。
如果说创意是脸蛋，那着陆页便是内涵。拥有底蕴的着陆页更容易吸引人。
这就需要我们具备以下三项能力：
了解信息流着陆页的类型
熟悉落地页工具的使用
明确不同目的、不同行业、不同渠道着陆页的设计方式
04 转化的能力
一切不以转化为目的都是耍流氓。
对于多渠道推广的信息流平台，我们就要拥有根据不同渠道的特性设置不同转化技巧的能力。
数据分析的能力
在信息流推广中，我们只要发现了问题，才能有针对性地解决问题。
而数据则是我们最直观发现问题的根本。
基础优化的能力
一切都是以转化为目的。
它是以数据分析相呼应的。当我们明了账户中的问题后，同时也要用户快速解决问题的能力。
辅助能力
随着信息流的火热，优化师也成为了一个热门的岗位。那想要从众多对手中脱颖而出，一些必要的辅助能力，对于自身的工作效率和应聘都是极大的加分项。
01 EXCEL使用能力
对于很多优化师的工作内容而言，我们可以用一个字“表”来概括。
处理EXCEL表是我们必要的一项工作，而灵活使用是我们必要掌握的一项能力。
毫不夸张地说，精通excel可以帮助我们提升70%的工作效率。
02 找图、修图的能力
对于信息流而言，什么最重要?
素材。对于依靠创意吸引流量的广告而言，对于素材的选择那是尤为重要。
那么知道去哪里找图，如何找图，并具备一定的修图能力，对于优化师而言是很大加分项。
03 沟通能力
沟通，每个人生来就有。
但却不是每个人都可以应用好。在信息流推广中，我们需要跟客服沟通转化话术和技巧，跟设计沟通页面和素材的要求。
能够简单、清晰地向别人表达出自己的需求是很重要的。
海外广告变现（三）：广告聚合的选择
作为出海广告变现的第三篇，聊一聊《广告聚合的选择》。
01. 什么是广告聚合
Mediation（聚合）的大概定义：Mediation可以聚合多方广告SDK，协调各广告位中的广告请求、展现等逻辑独立ip节点购买，使得多个SDK可以在一个广告位正常运作起来。
广告聚合的最终目的是为了提升广告请求、展示的效率及eCPM。
Mediaiton（聚合）可以通过两种方式实现：
1. 自主开发
优点：开发者可自主控制广告请求、展现等逻辑，过程透明，灵活度高。
缺点：聚合SDK技术门槛高，且需要不断实验、更新及优化，需要长期投入时间和精力。
2. 使用三方
优点：省去人工开发、维护成本，且一样可以实现多方广告SDK在单一平台进行请求、展现，以提升eCPM和填充率。
缺点：整个过程较为黑盒，开发者无法知道其实际请求、展现的逻辑。
综上，建议资金实力雄厚、规模较大的开发者可选择自主开发聚合；新手开发者可考虑从三方入门。
02. 如何选择聚合
市面上的聚合产品很多，如何选择合适的聚合平台呢？我认为有以下几个参考标准：
1. 接入及运营成本
广告SDK是否容易接入？聚合平台操作是否简单易懂？
2. 支持的广告平台及广告类型
聚合支持的广告类型是否能满足需求？支持的三方广告平台是否满足需求？
3. 应用内竞价
应用内竞价相比传统瀑布流，减少人力成本以及减少延时等问题发生，是未来广告竞价的发展趋势，具体内容会在下一篇内容提到。所以「是否支持应用内竞价」应当考虑在其中。
4. SDK稳定性及bug
是否有强大的技术团队支撑，能够提供稳定服务？
5. 数据中台
是否可视化，可以细分到哪些数据维度，数据的及时性，以及是否能拉取多方数据，精准算出渠道ROI。
6. 其它特殊功能
是否支持自动优化？是否支持A/B Test？
03. 海外Top广告聚合SDK
Admob
背景：
谷歌旗下，有“全球最大移动广告平台”的金字招牌。Admob覆盖200多个国家，是美国最大的移动广告平台。
接入及运营成本：
Admob是谷歌的广告聚合，技术接入较为简单；后台设置较为简单，逻辑简明，不容易出错，运营成本低，是新手入门款。
支持的广告平台及广告类型 ：
支持Banner（横幅广告） 、Interstitial（插页广告）、Rewarded Video（激励视频广告）、Native（原生广告）四种广告类型；支持的广告联盟超级强大，基本覆盖了市面上所有知名广告联盟，共计40余家。
应用内竞价：
应用内竞价当前仍在 Beta 版，仅供部分发布商使用，能够支持的广告源相对较多，包括：Aarki、AdColony、AppLovin、Fluct、Facebook、Index Exchange、OpenX、Rubicon Project、Smaato、Tapjoy、Liftoff、Triplelift、UnrulyX、PubMatic。
SDK稳定性及bug：
由 Google 广告技术强力支持，服务稳定，出现系统瘫痪的概率非常小。
数据中台：
报表可以分小时，一些数据可以可视化，数据可与Google Adwords、Firebase等谷歌产品打通。
其他特殊功能：
支持自动优化，通过获取三方广告源的相关数据，进行自动排序。
缺点：
有自身广告源倾向性，偏袒admob广告源。
参考链接：
MAX（AppLovin）
背景：
团队成员先后做过Admob、Mobpub，技术背景强大；且AppLovin是行业率先推出应用内竞价聚合的平台。
接入及运营成本：
接入需要另外单独申请权限，是否能顺利申请需要看产品；运营操作后台支持功能相对较多，相比其它聚合SDK有一定上手门槛。
支持的广告平台及广告类型：
支持Banner（横幅广告） 、Interstitial（插页广告）、Rewarded Video（激励视频广告）、MREC（中等矩形横幅广告）四种广告类型；支持20余家广告平台。
应用内竞价：
是行业率先推出应用内竞价聚合的平台，应用内竞价支持AppLovin、AdColony、Facebook、InMobi、Mintegral、Tapjoy、Pangle，且Max可支持竞价与传统分层的混合模式。
SDK稳定性及bug：
技术团队较为强大，SDK稳定性较高。
数据中台：
支持开发者通过API将相关数据拉取到自己的BI系统中或通过appsflyer等追踪平台，精准衡量用户成本。
其他特殊功能：
提供 A/B 测试工具，且功能较为完善，游戏开发者能够清晰看到自己竞价策略的调整，对 ARPDAU （日活跃用户的平均收益）的影响。
参考链接：
Ironsource
背景：
一家以色列公司，做Mediation起家的，对接了非常多的DSP。ironSource被以色列媒体评为「年轻人最想去工作的公司」以及「最性感的公司」。
接入及运营成本：
注册Ironsource账号即可开通相应聚合SDK，同时技术文档较为简单，接入成本相对较低；后台操作简单易上手,可以在同一个界面轻松实现广告展示顺序调整、应用内竞价优化，广告变现策略调整等所有操作。
支持的广告平台及广告类型 ：
支持Banner（横幅广告） 、Interstitial（插页广告）、Rewarded Video（激励视频广告）；支持10余家主流广告平台。
应用内竞价：
新上线功能，目前仅支持Ironsource、AdColony、Facebook，但同样可支持竞价与传统分层的混合模式。
SDK稳定性及bug：
技术团队较为强大，服务稳定。
数据中台：
通过后台或自定义的报告深入分析与理解每个玩家，数据报表包含DAU，ARPDAU，ARPDEU，LTV和广告互动率等维度。
其它特殊功能：
支持自动优化；支持A/B Test，但功能不够完善；支持分国家进行瀑布流运营。
参考链接：
Mopub
背景：
Twitter旗下的，主打RTB服务。
接入及运营成本：
整体功能和逻辑上和admob相似，但是增加了很多可以让开发者发挥的功能，开发难度也相对大一些，适合对广告技术有一些了解的开发者；Mopub的广告网络功能非常强大，在其广告网络中Line item（广告系列）是以特定预算运行广告素材和特殊参数定位广告的；并且每一个不同广告参数对应不同的优先级，所以配置相对较为复杂。
支持的广告平台及广告类型：
Banner（小横幅）、Banner(Mrect)（大横幅）、Interstitial（插屏）、 Rewarded Video（激励视频广告）、Rewraded Playable(MRAID)（互动式激励广告 ）、Native（原生广告）、Native video（原生视频 ）多种广告类型；支持10余家广告平台，且不在MoPub官方名单上的广告平台，只要该平台研发了MoPub adapter，就可以一起参与广告竞价。
应用内竞价：
所有合作的广告平台均可支持应用内竞价。
SDK稳定性及bug：
官方对接效率相对较低，bug修复不及时。
数据中台：
数据报表更新及时，用户触发广告展示后，即可获实时数据；收入数据维度较为齐全，RTB广告与第三方广告联盟广告做出了区分；可自行处理数据或将数据发送给第三方分析及归因平台如Adjust，AppsFlyer，Branch，Kochava，Singular，SOOMLA和Tenjin，从而精准计算每个用户的LTV。
其他特殊功能：
Marketplace：MoPub自己的RTB网络，作为合作广告平台的补充，方便开发者更好地获取RTB广告。RTB广告可以帮助开发者实现每次获得展示机会的广告主都是出价最高的，有利于开发者提高广告收入。
参考链接：
04. 总结
如果对以上4种广告聚合做出一句话评价我个人的想法是：
Admob适合新手入门款，各方面成本较低，且不容易出错，但偏向自身广告源；
MAX各方面功能相对较为完善，但申请权限不易，适合一定规模的产品；
Ironsource对接成本及运营成本相对较低，应用内竞价、A/B Test等功能相比MAX不够完善；
Mopub拓展性很强，适合精细化变现，但技术及运营门槛较高。
广告聚合没有最好的，只有最适合自己的。针对这些海外top广告聚合，其变现效率已经过多年验证，都是靠谱的。
曾经做过实验，将同一产品及同一竞价策略配置到不同广告SDK上，最终得到的人均广告展示次数及ARPU是相近的。当然，由于各个广告请求和缓存机制不一样（串行、并行还是混合，缓存数量1条还是2条），会导致过程指标人均请求和展示率不一样。
所以，由于各家广告聚合都有自己的优劣势，最后落实到一个问题，你的产品更在意什么，才能辅佐你的团队更高效进行变现，才是决定使用哪个广告聚合的最终原因。当然，如果对流量变现有很复杂的需求，建议还是自建聚合。
【转】谈谈广告平台的竞价原理：GFP,GSP,VCG
星巴克咖啡遍布全球，目前在全球近50个国家都有销售，在英国有近千家分店， 但是在意大利，你却找不到一家星巴克咖啡店 。星巴克的回答是，星巴克的意式咖啡（Espresso)来源于意大利的咖啡文化，星巴克无意影响传统意式咖啡在意大利的发展，希望星巴克的粉丝们可以到意大利找到星巴克咖啡的灵感来源。
这是一种伟大的平衡，资源分配的理想状态，星巴克不进入意大利市场，Espresso的文化原产地也得以保存发展，这是一种简单原始的帕累托最优（Pareto Optimalitiy)。帕累托最优是指一种资源分配的理想状态，在理想状态中，任何一种变化，都会损害一些人的利益，因此这种状体是一种最为高效的理想状态。互联网技术其实就是帮助整个社会向帕累托最优发展，去除信息的不对称，不透明，颠覆很多产业，提升整个产业效率，而且增加多方面的利益。
互联网广告平台也是一个多方面利益博弈的领域，主要参与者有广告主，媒体，广告平台，互联网用户。其中的关系，看起来像一个四角恋爱：广告主追求媒体的目标用户，互联网用户追求媒体的内容和社区，媒体追求广告平台变现能力的最大化，广告平台追求广告主手中的预算。 在这种相互博弈的状态下，广告平台成为资源调整的的核心作用，它是整个循环的宏观调控中心。
广告平台所谓的宏观调控能力，主要是计费模式和计费方式。计费模式包括CPM(千次展现计费），CPC(点击计费），CPS/A(转化/成交计费）等。在广告位资源紧张的时候，广告平台通常会使用竞价的方式，广告主可以根据自己需求和能力出价，这里就引入了竞价的两个核心问题：
1）出价是否表示真实出价意愿 ？
2）真实扣费的金额是如何计算？
很多同学可能在想，竞价不就是价高者得么？广告主出价多少，竞价成功后，广告平台按照这个价格扣费不就行了？这确实是一个简单高效的方法，中央电视台每年春晚的冠名都是这样产生的。对于稀少的黄金资源小火箭 安卓最新版，这种公开拍卖往往帮助提升广告资源的逼格和竞价成功广告主的名声。每次竞价成功后，一轮轮“某某公司获得标王”的新闻稿扑面而来。
公开投标竞价在有些时候不是特别合适， 例如广告主不愿意透入自己参加竞价的信息，不愿透露出价信息等。 对于互联网广告，广告资源形式多样，位置多样，每个广告主的竞价策略是不同的，互联网的广告通常是以暗拍的方式进行，即拍卖不公布竞价的广告主和它们的出价，由广告系统根据统一算法决定广告的展现。
今天以搜索广告为例，介绍一下广告出价和计费的方式。竞价广告本质上涉及到三个问题：
1.广告主的出价空间： 广告主是否能对于出价感讲真话？
2.广告主对于出价变化的收益变化是否可期？可期的收益变化，会在一定程度上减少投机。
3. 竞价系统的长远发展是否问题和平衡，出价和计费涉及到长远的推广策略，因此广告平台至关重要。
1. 广义第一价格（Generalized First Price,GFP)
广义第一价格就是按照出价去计费，价格高者排在前面，它的优势就是简单，收入可保证，但是稳定性较差。各个广告主为了获得最佳收益，可以通过频繁修改投放价格而获得。举例来说，一个广告主为了获得展现，它会不断的的增加价格，在获得展现后，它又会开始不断的减少价格而降低成本，这种竞争是相对武断的，而且很容易知晓竞争对手的出价。另外，当出价最高广告主停止投放后，容易对广告平台收入产生较大的波动。在2002年之前，所有的搜索引擎都是第一出价法则。
2. 广义第二价格（Generalized Second Price , GSP)
其实广义第一价格没有那么坏，对于大部分广告平台来说，至少收入在一定程度来说是最大的。那么如何更加吸引更多的广告主的投放？并且降低广告主投放的成本，减少优化的成本呢？谷歌在2002年，将广义第二价格的方式引入搜索引擎，基本原理就是按照下一位的出价，来实际扣费，为了鼓励广告主提高素材，广告点击率。实际计费的公式变成了
收费=下一位价格 (下一位质量分／本位质量分）＋0.01*
3.还有一种计费方法叫做VCG，名字来源于三个牛人的名字，其中最有名的 Vickrey是一个出生在加拿大的经济学家，1996年获得诺贝尔经济学奖，他在竞拍理论上有突出的贡献，他提出了第二价格的竞拍方法，广泛用于各种经济活动。VCG是一种比第二价格还要晦涩的一种方法， 它的基本原理是计算竞价者赢得广告位后，给整个竞价收入带来的收益损失，理论上这种损失就是竞价获胜者应该支付的费用。
比较一下三种计费的费用，在广告主出价不变情况，GFP=GSP=VCG。
最后总结一下，广告平台是帮助媒体，用户，广告主实现帕累托最优，从而实现广告平台的长期发展。收费方式和竞价策略是其中的核心问题，其中竞价的收费可以分为GFP,GSP,VCP三种。 GFP广泛用于简单的竞价场景，GSP广泛用于目前的关键字搜索收费和一些经济活动,VCG是理论上较为公平的收费方式，目前实用性较少。
Facebook的首席经济学家 John Hegeman，曾经透露Facebook实行的是一种改良的VCG方式，它会考虑多家广告主的竞价情况，一家广告主获得展现机会的同时，其它的广告主丧失了展现机会，另外对于用户也有些干扰，在计费的时候，广告平台将考虑这两个方面来进行计费。
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