广告预算平滑消耗控制

广告预算平滑消耗控制

业务场景

广告平台希望有越来越多的广告主参与投放,供不应求会提升竞价环境,平台收益自然水涨船高,这里有个前提:有足够大的流量盘子来满足不同广告主的多样化投放诉求。凡事有利有弊,流量大随之而来的一个问题:

  中小广告主每天预算是有限额的,按照ecpm排序分配流量,则很多广告主会短时间内快速消耗完预算停止竞价,只能等新周期开始才能重新参与。

有没有方案可以有效解决这个问题,由此引出了一个平台工具:预算消耗控制(Budget pacing),下面我们展开聊聊。

预算平滑消耗

预算消耗控制的意义是什么,主要从三个维度来阐述

广告主:

希望预算可以在一天中平滑消耗(Smooth delivery),计划的生命周期足够长,从而触达不同时段的用户。

平台:

  1. 希望在一天中后期能够维持前期的竞价环境,尤其对于二价计费,如果中后期参竞者显著减少,会在很大程度上影响收益;
  2. 消耗数据的滞后性导致广告超跑,这在一定程度上不可避免,通过预算消耗控制可以减轻超跑情况。

用户:

  不希望一天内频繁出现重复广告,减少重复率,提升体验。

调整方案

调整参竞率

通过调整参与竞价的概率来影响广告参与竞价的次数,消耗快了则降低概率,消耗慢了则提高概率。

调整竞得率

通过修改出价来影响广告获胜的次数,消耗快了则降低出价,消耗慢了则提高出价。

对于修改出价影响竞得率的思路,有以下几个问题需要考虑:

  1. 竞价环境随时在变,调整当前广告出价后,大盘竞价环境可能同时发生变化,竞得率可能没有按照预设的方向发展;
  2. SSP部分位置可能会设置底价,如果需要降低的出价小于底价则无法拿量,一定程度上限制调价的空间;
  3. 将预算消耗控制和优化ROI耦合在一起,一个行为关联多个目标可能会互相制约。

常用平滑消耗算法

R:是自定调整因子。越小曲线趋近大盘曲线相对平稳,越大曲线跳动幅度越高。

P(t-1): 上一次计算的P(t)。

我们根据当前消耗比例和大盘消耗比例对比来决定计算P(t)的值。

得到P(t)后,如果P(t) > 1直接加入曝光。

应用均匀采样让消耗更优雅

如果P(t) < 1 采用均匀采样逻辑:double rate = random(0, 1)。

是否曝光:

if PTR >= rate: true

if PTR< rate: false

周期长度

一天总时长按照22h 来估计,为预防模型出错通过最后两小时来缓冲。

在整个反馈控制中,关键点是对流量的预测,决定了预算分配曲线,需要先预测计划j的定向目标人群的流量分布,结合计划的历史竞得率得到计划的流量分布。

以上是预算消耗控制一些实现方法,思路简单但结果有效,欢迎大家采纳探讨。

posted @ 2020-06-08 20:51  森林木马  阅读(1428)  评论(0编辑  收藏  举报