089 | 广告的竞价策略是怎样的？
洪亮劼
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
在上一次的分享里，我们讲了广告位竞价的一个基本原理，那就是目前广泛使用的基于第二价位的广告竞拍。简单来说，基于第二价位的广告竞拍需要利用广告点击率的估计值和竞拍的价格，把所有的竞拍广告进行排序，排名第一的广告赢得竞拍。和基于第一价位的广告竞拍不一样的是，基于第二价位的广告竞拍并不直接利用排名第一的广告的出价来对其进行收费，而是利用排名第二的价位进行收费。在这样的情况下，有理论工作和实际的数据表明，基于第二价位的广告竞拍更加符合广告商对于广告位本身真实价值的判断。
今天我们来看在基于第二价位的广告竞拍的基础上，DSP 或者广告商究竟该如何形成自己的竞价策略（Bidding Strategy）。
竞价策略
为什么需要竞价策略？其实这个问题主要是在“实时竞价”，或简称 RTB 的背景下来探讨的。
我们之前提到过，RTB 是 DSP 目前流行的竞价模式，也就是广告商等利用计算机程序来自动对广告竞拍进行出价。从实际的运作中来看，这样的自动竞价模式要比人工竞价更加方便快捷，也更加高效。然而，在自动竞价的模式下，我们势必需要一种指导思想，来让我们的计算机程序能够随着形式的变化来进行出价。
那么在 RTB 中，竞价策略的环境究竟是怎样的呢？
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
广告的竞价策略是怎样的？本文介绍了基于第二价位的广告竞价原理和在此基础上DSP或广告商如何形成竞价策略。在实时竞价（RTB）背景下，竞价策略面临信息不完整的挑战，因此研究集中在博弈论和统计决策两种思路上。对于搜索广告和展示广告的竞标存在不同的方法，搜索广告利用机器学习方法进行出价建模，而展示广告则需要考虑页面显示机会和预算剩余等因素。此外，竞价系统还需考虑预算步调和保留价格等问题。总的来说，竞价策略需要根据当前信息学习一个输出价格的函数，同时考虑各种不确定因素。读者可以思考如何评价一个广告竞价策略的好坏。文章内容涵盖了广告竞价的基础知识和技术特点，对于了解广告竞价策略的读者具有一定的参考价值。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《AI 技术内参》，新⼈⾸单¥98
《AI 技术内参》，新⼈⾸单¥98
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
精选留言
由作者筛选后的优质留言将会公开显示，欢迎踊跃留言。
收起评论