AI 技术内参
洪亮劼
Etsy 数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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091 | 如何控制广告预算?

引入控制系统实时监测指标并进行实时调整
带来预算均匀化的结果
直接修改竞价
尝试通过在线优化来控制预算的使用情况
不能实时地对整个竞价的安排进行计算和更新
通过线性优化实现
有限制的最大化问题
控制成本在某一速率内
频率上限是一种工业界常用的方法,但缺乏理论依据
预算步调优化有两种常见思路:节流和修改出价
避免用户对广告产生厌烦情绪
避免预算在短时间内消耗完
限制广告在某一媒介上一段时间内出现的次数
修改出价
节流
总结
频率上限
预算步调优化
广告预算控制

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

我们在前面的一系列分享里讲了广告位竞价的基本原理,那就是目前广泛使用的基于第二价位的广告竞拍。也分享了广告的竞价策略,以及具体的竞价策略优化方法,比如单个广告推广计划的优化等。
今天,我们来看在广告竞价策略中一个比较重要的问题,这个问题我们在前一篇的分享里也提到过,那就是如何能够比较流畅地利用广告商的预算,而不是把广告商的钱一下子都花完。

预算步调优化

控制广告预算的第一种方法是预算步调优化(Budget Pacing),这个方法的目的就是在某一个时间段里均匀地分配广告商的预算。同时,在每一个时段,发布商所面临的受众都有可能不太一样,所以,对于广告商而言,比较理想的状态是一个广告可以在一天的不同时段被不同的受众所看到,从而达到扩大受众面的目的。
预算步调优化有两种比较常见的思路,一种叫“节流”(Throttling),一种叫“修改出价”。
节流这种方法主要是把单位时间的支出或者是成本给控制在某一个速率内,使得预算能够被均匀地使用。这种方法往往是在我们已经介绍过的竞价模型之外运行。修改出价这个思路很直观,也就是直接修改我们的竞价,从而带来预算均匀化的结果。
关于节流思路,有一种做法[1]是把如何节流当做一种“线性优化”问题,并且是有限制的最大化问题。具体来说,对于每一个出价的请求,我们都可以做一个二元的决定,决定我们是否接受这个出价请求。当然,对于每一个出价请求,这里都有一个价值和一个成本。根据对不同出价请求的设置,我们来做优化,从而能够最大化总价值。但同时,我们需要遵守一个限制,总的成本不能超过预算。这其实就是在两种目标之间实现一个均衡,简言之,我们需要在不超过总预算的情况下达到总价值的最大化。
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控制广告预算是广告竞价策略中的重要问题。文章介绍了两种主要的预算控制方法:预算步调优化和频率上限。预算步调优化包括节流和修改出价两种思路,旨在均匀地分配广告商的预算,并在不同时段让不同受众看到广告,以扩大受众面。频率上限则是限制某一广告在一段时间内出现的次数,以避免预算短时间内被消耗完,并减少用户对广告的厌烦情绪,提高广告效果。 在预算步调优化中,节流方法通过控制单位时间的支出或成本来均匀使用预算,而修改出价则直接调整竞价以实现预算均匀化。文章提到了一些相关工作,如利用控制理论对出价进行直接优化,以及通过在线优化来控制预算的使用情况。另外,频率上限方法在工业界普遍应用,但目前缺乏理论依据支持。 文章还提到了一些相关研究和工作,如实时竞价优化、智能预算步调和反馈控制等方面的论文和会议论文。最后,文章留下了一个思考题,即如何衡量广告的价值,欢迎读者留言讨论。 总的来说,本文通过介绍预算步调优化和频率上限两种思路,帮助读者了解了在广告竞价中如何控制广告预算,以及相关的研究和工作。文章内容涉及技术性较强,对于从事广告竞价和在线广告优化的专业人士具有一定的参考价值。

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全部留言(2)

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  • 115121
    讲的挺好
    2022-01-14
  • 林彦
    对于广告商来说,同样的时长,同样的预算上限,当实际广告花费超过一定的预算比例后,每个有效获取用户数/订阅数/其他有价值的用户行为数量的广告花费成本,或者直接营收/利润与广告花费的比值,这些是常规的衡量广告效果的指标。
    2018-07-03
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