三、在线广告简史：
阶段一：传统合约广告模式
合约广告的模式是一种担保式投送（Guaranteed Delivery,GD），即保证广告的投放量，确定合同总金额，未完成投放量则实行赔偿方案。它产生于在线广告的初期阶段，是最早的交易模式，那时网络流量多被大型媒体所垄断，因此它们可以将大量流量完整地打包出售，并签订合约，而那些拥有少量流量的中小媒体则往往无权交易，碎片化的流量市场暂未被开拓
产品形态：传统展示广告（display advertising）
交易模式：合约广告模式
计费方式：CPT、CPM
缺点：其实就是线下广告的投放模式，以合同方式确定广告投放总量和展示单价，交易和投放方式十分传统
阶段二：定向+合约广告阶段
产生原因：供给方/媒体为了拆分流量，以获得更高的收入，因此开发了受众定向技术。这种方式将大众变为分众，同时也把过去同一份广告卖出两份的钱；最初的受众标签设定属于较粗的粒度，而后也越来越精准
产品形态：定向广告（targeted advertising），即不再把广告投给所有人，而是面向不同的受众，赋予其不同的用户标签，并投放不同的广告。由此，广告主从广告位的采买，变成了面向受众人群的采买
交易模式：合约广告模式
计费方式：CPM
技术要求：其一，受众定向(audience targeting)，要求能运用技术将受众进行精准地标签化；其二，广告投放（ad serving）变为分众式投放，因此要将过去直接嵌入页面的广告，变为实时响应，广告页面随时根据前端要求改变内容。
综合以上，阶段一、阶段二都属于合约广告时代，在此对“合约广告”进行详述
合约广告类别：
1）广告位合约：直接嫁接传统线下广告投放方式，按CPT付费，在此情况下，供给方和需求方的技术成本都不高，需求方仅通过广告代理（4A等）进行媒介采卖（media buy）,供给方使用广告排期系统进行管理（DoubleClick的DFP与中国的Allyes）
2）受众定向：按地域/人口属性/频道/上下文/行为/精准位置/新客推荐/团购等定向方法，还有重定向（retargeting），即对广告主过去一段时间的访客投放广告
3）展示量合约：指约定某种受众条件下的展示量，按照事先约定的单位展示价格来结算，即GD（担保式投送），在目前也是CPM广告的代称
合约广告的重要环节：
1）流量预测：预估该媒体中会产生的流量总数，便于进行售前指导/出价指导，如果低估了平台流量，可能导致售卖不足，利润无法最大化；如果高估平台流量，可能导致超售，无法满足合约
2）流量塑形(traffic shaping)：通过主动影响流量来实现合约达成，综合性门户网站是典型例子，网站通过优化导流与跳转页布局，为用户点击链接提供便利，实现最大的到达率
3）在线分配：即通过设计分配策略，实现高效的流量分配。展示合约都面临的问题：在流量/广告位有限，而满足合约的人群大量重叠的情况下，要实现利益最大化，如何让各个合约都被满足？
（在线分配：大家可以理解为数学中的分配问题：现在有A名学生，B辆大车，C辆小车，如何选取成本最小；在线分配则是，现在有多个合约，分别要求触达A名上海居民，B名男性，而我的数据库如何对上海居民、男性的用户数量进行分配，才能尽可能满足多个合约，实现利益最大化）
阶段三：定向+竞价广告阶段
产生原因：供给方/媒体的目的在于追求利益最大化，而合约交易模式面临一个问题：在广告位有限的情况下，同一个展示往往能同时满足多个合约，如果继续进行在线分配，就浪费了很多本来可以卖的更贵的流量（合约交易意味着固定的价格，以及有限的交易对象，而广告主相互竞价则可以抬高价格，供给方获得更多利润），因此出现竞价广告，是在线广告发展的里程碑
产品形态：受众定向投放
交易模式：竞价交易替代合约交易。它将量的约束从交易过程中去除（不再保证固定投放量与规定合约总价），仅采用“价高者得”的方式来实现利益最大化
竞价方式：类似于国外的拍卖制度，买家轮番“举牌叫价”，产品最终由价高者获得。
值得注意的是，在线广告的竞价逻辑多采用GSP，即广义第二高价理论(Generalized Second Price, GSP)，指在只有一个位置的拍卖中，出价最高的广告主赢得广告位后，只需要支付其下一位广告主的出价（排名第二的广告主），而不用按自己的出价来购买。这是一种最合理的竞价逻辑
举例说明：竞价的目的是为了卖家利润最大化，因此往往收取最高的竞价，但在网络环境中，这里存在一个悖论。比如A B C三方同时竞争一个广告位，分别出价1 2 3元钱，因此广告主C直接胜出，A、B则被淘汰。在支付以前，C则会想到：既然高于B的2元则可以获取广告位，我为什么要出3块呢？于是C进而不断调低价格，到2.01元，倘若此时有竞争者D加入，出价2.02元，则成交，那么市场收入就只有2.02元，这样波动的折价方式，会让广告位的价格十分不稳定。
但如果采用GSP，则广告主C出价3元后，实际只用支付B的2元，这时它并没有继续降低价格的动力。而一旦有新的竞争者想加入竞争，如竞争者D，则要出3元以上的价格，比如它出3.5元，那么它则支付C的3元，这时市场的收入变成了3元，高于前一种计价方式
因此，这是一种最优定价策略，可使整个竞价系统处于纳什均衡（Nash equilibrium）状态
VCG是Vickrey、Clarke、Groves在研究中发现的新定价方法，即对于赢得某个位置的广告主，其付出的成本应等同于它占据广告位对其他市场参与者带来的价值损害，但因为十分复杂、难以验证与解释，在实际应用中使用较少
市场保留价：MRP Market Reserve Price 俗称底价或起价，广告主只有在出价高于底价时才能获得竞价机会。起价仅与竞价和质量度有关
实际上，竞价广告最早产生于搜索广告（search ad），最初搜索引擎的变现模式为付费搜索（paid search），实际上也是一种根据用户即时兴趣投放的定向广告，这套方法被转换到其他网络媒体中，但是不再根据即时搜索词，而是根据浏览页面的关键词进行投放，即上下文广告（contextual advertising）
1）它是以上下文查询词为粒度进行受众定向，并按照竞价方式售卖和CPC结算的广告产品。搜索广告的变现能力eCPM（千人收益）远高于一般展示广告，其形式具有原生广告特性，搜索广告目前已经成为互联网广告的主流模式，占广告市场半数以上
2）广告投放机制：采用位置拍卖（position auction）即我们常说的竞价排名，假设有一组广告位可使用，则将广告位按价值排序，并将广告主出价排序，并依次对应投放，价高者将得到更好的广告位
以上仅介绍竞价广告时代中的各种产品形态和竞价逻辑。但是竞价过程谁来进行呢？还是广告主和媒体进行对接吗？另一方面，受众定向技术，让那些分众的小流量也有了买卖空间，这些闲置流量谁来开发？
由此，催生了一种市场模式：广告网络
广告网络 （ad Net-work,ADN）
ADN概念：是最早的广告交易代理形态，负责批量运作广告位资源，也负责广告位的售卖与广告精准投放
ADN产生原因：
1）传统的广告主-媒体的交易形式耗费大量时间精力，且面临信息沟通不畅的问题
2）随着用户定向技术的出现，分众投放成为可能（以前粗糙的大众投放方式，并不需要那些粒度较细的分众流量）但许多拥有少量流量的媒体，无法自己变现（因为流量太少而无法出售，就像你拿着两颗玉米，去农产品批发市场卖东西一样），这就需要一个平台，对“散户”的流量进行聚合
[合约广告售卖方式无法消耗所有库存，很多企业流量不够庞大，难以通过合约方式进行售卖，这部分流量被称为剩余流量（remnant inventory），ADN则通过批量聚合剩余流量，进行用户定向的流量切割方式售卖给广告主，对中小网站而言，甚至没有可以按合约售卖的流量，则直接交给广告网络实现变现]
ADN优势：
1）广告交易更便捷迅速
2）使大中小媒体都有了流量变现的方法
ADN缺点：ADN的本质是一个中间商，并不是一个自主、透明、实时的交易平台，其目的在于聚合剩余流量，出售并赚取分成，因此有以下弊端
1）无法达成自主交易：它并不是淘宝一样的“平台”，而是中介/中间商，竞价逻辑、竞价结果、投放方式都是由它来决定的，买主和卖主无法看见，也不无法选择自己的买卖对象，只能将一切进行托管，实际上牺牲了双方的利益，交易自主性也受到束缚
2）无法提供定制化标签：ADN的定位并非成为优质的服务平台，它仅仅是流量聚合平台和交易代理。因此，这里就出现一个问题：如果XX银行想把广告投给自己的潜在客户/忠实客户，这种用户标签谁来制作？——这就是“定制化标签”，ADN只能根据第二方数据提供显性标签（如性别 兴趣）它无法、也不会设法满足广告主“定制化标签”的精准投放需求。
ADN案例：Google Display Network;淘宝客
竞价广告除了ADN，还有各种需求方产品，与之前不同的是，这是需求方、广告主方面的产品，旨在维护其利益并提供服务，需要为广告主解决两个基本问题：其一，如何挑选合适的目标人群，其二，如果对不同人群给出合适的定价。具体有以下两种：
A.搜索引擎营销SEM（Search Engine Marketing）：搜索广告对应的需求方产品，即通过竞价采买搜索引擎关键词来做推广，这就是SEM。主要是对关键词的选取，以及出价问题，由此产生许多SEM公司，负责处理这类定向、出价事宜。
B 媒介购买平台：与交易终端（Trading Desk,TD）是类似产品，主要负责ROI的优化，保证对定向的有效性，以及出价的合理性，以实现广告主利益最大化
相关案例：EfficientFrontier 是专门从事SEM优化的技术公司，通过在一定预算的限制下分配各关键词上的投入以达到整体ROI的最优，类似于投资组合的问题
阶段四：实时竞价模式（Real Time Bidding,RTB）
产生原因：如上所述，传统竞价方式依赖于ADN来完成，实际上是ADN盈利的“黑盒子”，而实时竞价的产生，让交易过程公开透明，也满足了广告主对定制化标签的需求
交易模式：实时竞价（RTB）
一方面，实时竞价将交易过程开放，在广告展示时由需求方来判断是否需要出价。
另一方面，用定制化标签指导广告投放是实时竞价的关键产品目标，只需DSP根据采买数据为广告主加工定制标签，就能完成更精准的触达
RTB的产生，让广告市场向透明的比价平台方向发展，这类交易平台即ADX（ad Exchange/广告交易平台），你可以理解为ADN的进阶形态：它用RTB的方式实时得到广告候选，并按照出价简单完成投放决策。在这个平台上，买卖双方均公开透明，双方可自主决策，同时这种透明性也使数据流通，借助需求方与供给方的数据，ADX很容易加工出广告主想要的定制标签（如“潜在客户”）
与ADX对应的采买方，即需求方平台DSP。由此，需求方对流量的控制能力达到了极致，它的技术和算法难度也很大，而供给方则变成了简单的比较平台。
ADX交易过程：由广告主向DSP发起cookie映射，DSP与ADX完成cookie映射，媒体网站向ADX发起广告请求并传送地址，DSP根据双方映射是否符合，来决定是否参与竞价，进而完成交易
ADX弊端：
（1）对ADX、DSP的数据分析、带宽成本提出了高要求
（2）DSP可以用低价参与竞价，虽然不能竞价成功，但可以低成本获取到用户行为数据，存在信息泄露的风险
ADX案例：RightMedia;DoubleClick ADX
阶段五：程序化交易：
实时竞价还是靠人工进行询价和购买，效率仍有待提高。而在程序化交易中，机器在线协商取代了人工操作，买卖双方不再需要亲自交易。狭义上来说，机器购买出现后，程序化交易才正式形成
广义上而言，实时竞价是划分在线广告的里程碑，实时竞价出现以后，RTB、ADX、DSP、SSP、DMP等平台，一同构成了完整的“程序化购买/交易”，RTB是其核心内容
根据IAB总结，程序化交易方式分为四类：
（1）自动化担保（automated guaranteed）
（2）非预留定价交易（unreserved fixed rate）
（3）邀请制竞价交易（invitation-only auction）
（4）公开竞价交易（open auction）
总结：在线广告的发展史，实际上存在两条主线
主线一：即定向技术和交易形式的变化。从固定位置的合约交易，到受众定向且按展示量结算的合约交易，再到传统竞价交易，发展到最终的实时竞价和程序化购买的交易模式
主线二：即广告位与媒体内容的结合。在过去，广告位与内容是两个相互独立的单元，广告主仅对前者进行运营和决策，而搜索与社交广告，让人们意识到内容与广告并非对立关系，产生了新的广告产品即原生广告(Native Advertising)
-----------------------------------------------------------
目前的在线广告市场，主要是以RTB为核心的程序化购买，因此需要详述与之有关的几个概念：DSP、SSP、DMP
四、需求方平台（demand side platform，DSP）
概念：与ADX对应，采用RTB方式购买广告的产品形态就是需求方平台 DSP
特征：
1）用RTB实现流量采买
2）负责需求方定制化的用户划分
现在是需求方/广告主自己设计用户标签，然后给DSP和ADX来制作、加工，明显有别于前文所述的实时竞价之前的时代。现在广告主只用说：投放给我的老客户、重度用户，那么由DSP将这些目标用户标签化，并选取ADX平台上符合自己标签的流量
在广告网络ADN中，主流的定向方式是根据第二方数据生成的标签，进行定向；而DSP中，以第一方数据为核心，结合二三方数据，根据广告主需求定制标签。
DSP实施流程：检索、排序、定价、出价
DSP产品策略：
1）重定向：
是在线广告中最早产生、最广泛使用的定制化标签，即将曾经对广告主产品或服务发生过兴趣的用户重新挖掘，并向其投放广告，用于品牌广告、效果广告。
重定向分类：网站重定向（根据一段时间内访问网站的用户来定向）、个性化重定向（根据不同购买阶段的用户重定向来提高购买率；或对已有购买记录的用户重定向，促进二次购买）、搜索重定向（对搜索过关于广告主的关键词的用户群进行重定向） 举例：大家网购后源源不断的产品推荐
2）新客推荐：重定向是对老用户的深耕，但新用户的开放往往采取look-alike的方式，在有相似特征的人群间进行拓展
DSP案例：Criteo、InviteMedia、聚效
五、供给方平台（Supply Side Platform,SSP）
概念：是供给方根据不同的收益对比，进行动态分配（dynamic allocation）的产品形态，即供给方平台（Supply Side Platform,SSP）SSP的主要任务在于，准确估计不同广告的eCPM以优化收益
SSP实施流程：
（1）从自有广告库中根据当前受众标签进行合适的广告候选，并估计不用广告候选的eCPM；排序得到eCPM最高的广告候选
（2）从广告网络中找出eCPM最高的广告，得到最高eCPM广告候选
（3）比较二者，选取最高的最为底价
（4）以底价为基准，通过RTB接口向接入的各DSP实时询价
注：CPM是对广告主说的词，千人成本；eCPM是对媒介的用语，千人收益（effective cost per mille）
SSP案例：Admeld、Rubicon
到现在为止，有三种变现方式：担保式投送的合约售卖，广告网络ADN，RTB
它还催生了另一个重要市场：数据加工和交易市场，即数据交易平台（data exchange）和DMP，依赖这些第三方平台提供的数据和渠道，实现更好的定位效果。详述见下：
六、数据加工与交易
1.数据来源：DSP、ADX等平台，仅是广告生产中的“加工环节”，定向广告质量如何，也取决于“原材料”的好坏，即数据。如何进行好对原材料的加工，让他们成为优质的产品？在这里重点关注以下几个问题：
（1）用户标识：即如何识别并记录用户身份，对于浏览行为，最常使用的用户标识是cookie，但面临用户主动清除的问题，若能获取用户的电子邮件或SNS，则可找回被删除的cookie；移动端，IOS和安卓的定向不同，前者采用苹果专用的标识符IDFA，与cookie类似；后者没有专门的用户ID，一般采用IMEI号作为标识
（2）用户行为：大量用户行为是可以被采集，且用于受众定向的，分类如下
a.决策行为：包括转化（conversion）、预转化（pre-conversion），对应这非常明确的用户兴趣，如电商网站中，转化就是最终下单，而预转化就是下单前的搜索、浏览和比价
b.主动行为：包括广告点击（ad click）、搜索和搜索点击（search click）等，着也是用户明确意图后的行为，广告点击量太少，很难作为定向依据，而搜索行为被广泛采用
c.半主动行为：包括分享、网页浏览（share and page view）
d.被动行为：即广告浏览（ad view）
（3）人口属性：人口属性相关变量，如年龄、地域、性别
（4）地理位置：通过IP映射或GPS定位获取用户位置
（5）社交关系：挖掘兴趣相似者，也可通过其好友社群属性来判断
以上是作者的分类，我在刚完成的论文中有提到，关系强度其实也是定向投放的重要指标，这于（5）社交关系是不同的，目前多数广告公司把兴趣相似、属性同类作为投放的重要指标，即我与你兴趣相似，那么你也将成为广告主的目标人群。但在社交网络中，投放和定向方式可以进行修正，如QQ、微信等平台中，即使我与你都对XX事物有兴趣，但是因为我和你交情浅、双方不熟或没什么交集，则我对你发布的信息不一定会产生关注；相对的，即使我对你发布的信息毫无兴趣或毫不了解，但是因为我们的密友关系、亲子关系和师生关系，则我一定会查看或点赞该信息，因此“关系强度”应该成为非常重要的依据，以强连接关系来投放广告是可行的。
2.数据划分：广告中用到的用户数据，可以分为第一方数据、第二方数据和第三方数据
第一方数据即广告主数据；第二方数据即广告平台数据；第三方数据即不直接参与广告交易的其他数据提供方
在实时竞价以前（广告网络中），主要使用第二方数据，这就是为什么无法完成买主所需求的“定制化标签”；在实时竞价以后，以第一方数据为基础，综合运用三方数据
3.数据管理平台：即DMP（data management platform）
DMP功能如下：
（1）为网站（包括媒体和广告主网站）提供受众定向功能，也可帮助加工定制化的用户标签
（2）授权后，可提供接口对用户标签进行变现
（3）广告主网站可以通过DMP与广告采买渠道进行方便的数据对接
4.数据交易平台：
即data exchange，与DMP功能几乎类似，但它更多按照自己的逻辑而非媒体的需求进行数据加工，可以认为，DMP是站在第一方数据的角度提供产品，而数据交易平台是站在第三方数据的角度提供产品
相关案例：BlueKai、Audience Science
七、移动互联与原生广告
如上前文所述，内容与媒体的融合，也是广告发展的主线之一，而这一过程主要在移动端完成。因此，以下分别介绍原生广告、移动广告
1.原生广告：（Native advertising）
原生广告概念：总体来说，广告内容与媒介信息形式高度吻合的广告，都可以称为原生广告，“广告即内容、内容即广告”。原生广告，是相对于过去的非原生式广告而言的，比如弹出广告，或页面违和感很高的广告，这类广告都会对你的页面浏览造成极大干扰。原生广告的典型即微博、微信朋友圈中推广广告，它们的字体大小、页面大小、配色和布局，都和你收到的其他微信、微博信息保持高度一致，甚至到达以假乱真的地步，刚接触网络的人很可能把它当作一则好友动态。
原生广告起源：该概念是舶来品，早在2011年就被提出，真正受到重视是在移动网络时代之后，因为在屏幕较小的移动端，很难独立、完整地展示原有广告内容（如果继续按电脑上的弹窗、横幅广告比例进行投放，那几乎小到看不见了，如果增大比例，又会妨碍用户浏览）因此，才开始探讨，将原生广告部分替代传统的展示广告，提高变现能力
原生类别：表现原生、意图原生
表现原生：即展示风格和样式与内容保持一致，从而做到产品形式上的原生，比如微信朋友圈广告
意图原生：即广告内容生产与用户意图保持一致，比如游戏页面中的游戏广告，搜索引擎中出现的相关搜索内容的广告
原生广告相关产品：信息流广告、搜索广告、软文广告、联盟
案例：InMobi、OutBrain
2.移动广告：移动端已经成为广告植入的热点入口，故对此进行讨论
移动广告的创意形式：
（1）横屏与插屏
（2）开屏与锁屏
（3）推荐墙与积分墙（类似APP推荐等）
移动广告面临的挑战：
（1）应用生态造成的行为数据割裂：即很难获取用户信息，进行用户定向。移动网络并未形成PC端那样以Web为核心的生态，而是以应用为主的生态体系，每个APP之间相对割裂独立，使用户数据获取十分困难。PC端的Web生态常用数据交换接口，如JavaScript等代码，即可解决数据获取问题，但在移动端更为复杂，可行性大打折扣
（2）广告主移动化程度不够，难以充分消化广告带来的流量：移动端的落地页展示和交互模式，与PC端存在巨大差别，移动端的用户习惯、用户体验，版面格式都大有不同，因此，PC端广告如果要移植到移动端，几乎都面临重新设计、包装，或采取更新颖的表现形式（H5等），需要让广告主后续的转化流程更符合移动环境用户的使用习惯。
（3）移动广告的产品形态需要新革命：原生广告即新的产品革命，但是目前运营原生广告的多为媒体本身（多是一些大企业如腾讯等），如何以独立平台/第三方的身份进行原生广告经营，仍是一个问题
移动广告获得的新机遇：
（1）情境广告的可能性：移动设备容易进行全天候的检测和分析，可以根据用户的行为轨迹判断其是在上班还是在休息，并投放不同的广告（上班就不会投游戏广告）
（2）大量潜在的本地化广告主：即为小广告主的推广提供了机会，在主流媒体盛行的时代，广告权几乎被资本和大广告主垄断，但是现在，本地的小区理发店也可以在微信上投放原生广告。（微信上你应该经常看到同城的面包店、茶点餐厅的推广，许多并不是什么大品牌）