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  • 互联网广告计费方式

    2019-03-22 20:05:32
    主流计费模式 CPC(cost per click):按点击结算,即每产生一次点击所花费的成本 CPM(cost per thousand-impression):按照千次展示结算,千次展现成本 CPA(cost per action):按行动收费,双方按照约定的转化收益来...

    主流计费模式

    CPC(cost per click):按点击结算,即每产生一次点击所花费的成本
    CPM(cost per thousand-impression):按照千次展示结算,千次展现成本
    CPA(cost per action):按行动收费,双方按照约定的转化收益来结算。
    CPS(cost per sales):按购买量结算。
    CPT(Cost per Time):按时长计费广告

    不同计费模式的优缺点
    CPM
    1.特点
    因为没有约定展示是否能带来相应的收益,由需求方来估计和控制这里面的风险
    2.优势
    1)相比CPT计费,可利用受众定向技术选择展示目标人群。
    2)对于投放广告点击率较高的广告主来说,CPM的计费模式ROI会高于CPC计费。
    3.劣势
    1)合约售卖,流量不能切分过细,广告平台方可操作性较低
    2)广告主需承担展示能否带来收益的风险。
    4.适用场景
    有受众选择需求品牌广告,目标是较长时期内的收益,不易通过对短期数据分析的方式直接计算其点击价值(如汽车,电器广告);通常视频贴片、开屏、首页banner等优质广告位通常采用CPM计费模式结算。

    CPC
    1.特点
    供给方:点击率估计
    需求方:点击价值估计
    这种方式是建立在用户在看到广告展示之后产生进一步了解广告的想法基础之上的。
    2.优势
    1)相比PC端,移动端广告的点击率会更高
    2)广告主可以清晰地看到广告投放效果的体现
    3)较为合理的供给方和需求方分工,分担各自的风险
    3.劣势
    存在恶意刷量,恶意点击使得广告主利益受损
    4.适用场景
    竞价广告网络,更适合行业竞争较为激烈的产品竞价,因为竞争激烈,出价会比较高
    CPA/CPD/CPS
    1.特点
    按广告投放的实际效果,而不按广告投放量计费,广告产品的路径更长
    以电商app新用户推广为例:
    观看广告 → 点击广告 → 下载应用 → 完成注册 → 商品下单 → 完成支付
    每个环节都会损失用户
    2.优势
    1)需求方只按照最后的转化收益来进行结算,最大程度上规避了风险。
    3.劣势
    1)供给方运营难度大,需承担较大风险
    4.适用场景
    CPA常用于移动应用下载的场景下(CPD),应用宝流量联盟由于接入不同流量方流量质量不同,存在刷量重复下载行为,需制定反作弊策略对异常下载稽核,保障广告主投放效果。

    不同计费模式总结与比较
    从用户行为分析,投放广告要达到一定效果,须有一下基本两步,一是展示广告,二是用户点击广告,对于某些广告主还需要有后续步骤。
    1)CPT 和 CPM 只在第一步收取广告费用,即只需要向用户进行展示,即可向广告商收取广告费用。
    2)CPC 处于第二步,在用户完成点击行为以后,媒体向广告商收取广告费用。
    3)CPA 和 CPS 处于第三步,即用户完成某些特定行为以后,广告商向广告平台支付广告费。

    从广告商和媒介的获利角度来看,CPT和CPM较为保护媒介的利益;而CPC在所有广告模式中居中,因为将风险分担给双方;CPA和CPS则更倾向于保护广告主的利益。
    从广告价格上来分,CPT 和 CPM 的价格相对低廉,而 CPC 居中,CPA 和 CPS 的价格则更高一些。需要指出的是,这里说的价格只是表面价格,不等于性价比。一般情况下,CPA 和 CPS 的性价比相对固定,而 CPC 和 CPT、CPM 则根据媒介对用户的粘性不同而有区别。

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  • 互联网广告计费方式介绍 by 牛 国柱 • 2012/03/17 • 网络广告 • 12 Comments 无论何种商品的售卖,除了价格外,还必须有价格的衡量标准(即价格的单位),比如iPad,3688元/台。从1994年互联网广告出现到现在,...
    互联网广告计费方式介绍 by 牛 国柱 • 2012/03/17 • 网络广告 • 12 Comments
    
    无论何种商品的售卖,除了价格外,还必须有价格的衡量标准(即价格的单位),比如iPad,3688元/台。从1994年互联网广告出现到现在,产生了很多不同模式的计费方式。
    我们来介绍目前最主流的几种计费方式:

    CPC(点击成本)
    即Cost-per-click,每点击成本。
    按照广告点击付费的模式是互联网广告最早的计费方式,1994年出现的第一支广告就是采用此计费方式。由于广告的点击非常容易作假,因此CPC计费方式产生的后果就是媒体大量的生成虚假点击欺骗广告主,同时由于广告主更熟悉、更接受电视广告的宣传模式,因此出现了CPD的计费模式,向电视宣传模式靠齐。如果不考虑作假,单从效果角度考量的话,CPC计费方式比CPD计费方式更加有利。百度竞价以及google竞价均采用CPC的计费模式(也有叫PPC模式,Pay-Per-Click )。

    CPD(Cost per day)
    即按天付费。
    此种模式完全参考电视广告的宣传方式,重展现,讲品牌曝光的范围(更广的地域或人群)及深度(到达频次),也以电视广告的指标来衡量效果,比如iGRP等。但采用此种计费方式的媒体必须有强大的用户群体支撑,而且必须具有很高的知名度及美誉度,否则广告主并不买账,因此也只有几个门户网站采用这种计费方式。对于垂直类媒体以及广告网络而言,采用了CPM的计费方式。

    CPM(千人成本Cost per Thousand Impressions)
    即广告主为它的广告显示1000次所付的费用。
    需要说明的是,CPM中的M指的是Mille,希腊文中千的意思。互联网行业,是长尾法则发挥力量的行业,除了少数的大广告主可以hold住CPD的计费方式外(此方式的价格高的吓人 SINA的价格 SOHU的价格),大量的中小广告主往往因为价格的原因放弃网络上的投放。有需求就会有解决方案,CPM计费的方式就产生了。CPM方式与CPD方式的核心区别在于按量投放,按量计费,广告主只需要为自己需要采购的播放量付费,解决了中小广告主的价格困局,因此受到市场的欢迎,CPM是目前垂直类媒体以及广告网络的主流计费方式。

    但CPM的M就一定是广告的展现吗?答案是不一定,因为我们要按照广告形式来区分。如果是基于网页的固定位置展现的广告,如Banner、PIP等形式,M指的是页面的PV量,至于访客是否真正看到了广告,并不一定。如果是浮层类的广告,此时M的值指的就是广告的展现量。

    CPA(Cost per action)
    由广告所带来的用户产生的每次特定行为的费用,即根据每个访问者对网络广告所采取的行动收费的定价模式。对于用户行动有特别的定义,包括形成一次交易、获得一个注册用户、产生一次下载行为等。
    网络广告的计费方式随着市场的变化而变化。随着网络游戏、电子商务的兴起以及重视长尾流量的网盟的发展,CPA的计费模式产生了,此模式直指游戏、电商广告主最核心的需求——产生注册及订单。从定义上来讲,A是投放前广告主和媒体协商制定的,因此A可以是注册,可以是下单或者可以是点击某一个特定按钮、可以是提交问卷等多种形式,只要定义好,双方认可,并且双方都可以监测到相应数据即可。

    CPS(Cost per sale)
    即为基于广告引入用户所产生的成功销售而收取一定比例佣金的商业合作方式。
    CPS模式是CPA模式的一种特定形式,在国内常用作电商广告投放时的计费方式,意思是只有在电商获得订单的时候,媒体才会得到推广费用。CPS有两种收益计算方法,一是按照订单额的比例计算,一是不区分订单额,每个订单有固定价值,订单固定价值乘以订单量即为广告主的收益。

    ROI (Return on Investment)
    投资收益率或报效回报率。现在多用于电商、游戏类用户考核广告效果的标准。一般计算方法是由广告产生的收益额/投放额。
    ROI方式是CPS方式的另一种表示方法。举例来讲,如果一个电商的合作ROI是1:2,其意思指的是广告主愿意支出其订单额的50%(1/2)付给媒体。
    作为约定俗称的做法,当电商网站和联盟合作时,会讲用CPS结算,一般比例在10%以下,而和门户网站以及有一定品牌价值的媒体合作时,会讲用ROI结算,一般为1:2或者1:1,甚至会有1:0.8,可以看出广告主让利比例非常大,因为此时有品牌宣传的考虑在里面。

    以上为目前国内网络广告市场主流计费方式的说明,除了这些方式以外,还有CPE(Cost-Per-Engagement)、dCPM(dynamic CPM)等一些方式,因为不主流以及更难理解,不做解释。
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  • 互联网广告系统本身是一个对稳定性和可靠性要求极高的系统,每天面对数十亿级别的请求,广告投放主多样的投放方式变化与用户关注点及兴趣频繁的更新,同时对时效性要求严格,而作为电商广告的计费系统,则要求更加严格,...

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    互联网广告系统本身是一个对稳定性和可靠性要求极高的系统,每天面对数十亿级别的请求,广告投放主多样的投放方式变化与用户关注点及兴趣频繁的更新,同时对时效性要求严格,而作为电商广告的计费系统,则要求更加严格, 从打点到计费任何一环节出现问题,都会带来巨大的经济损失和平台信任度危机,涉及到商家账户资金,系统实时反作弊和防刷,亿级别点击(曝光)等高效稳定账务扣费,数据的强一致性和最终一致性的保证及全链路高效可靠的监控..

    本次主要介绍下蘑菇街广告计费系统的持续优化改进中,系统容灾方面做的一些事情

    一.计费系统介绍:

    广告对很多互联网公司营收占有非常重要的比重,对互联网广告大家应该不陌生,日常pc和app应该见过很多(弹窗广告,视频广告等),电商来说也是非常重要的营收方式,那么这些广告是怎样计费的,先来了解下几种常见的计费模式

    CPC(Cost Per Click ) : 按点击计费的商业产品,对于电商,常用于站内广告资源位,用于推广商品
    CPS (CostPer Sale ) :按成交计费的商业产品,站外引流,站外长尾流量,用于推广商品/店铺
    CPM(Cost Per Mille, 或者Cost Per Thousand;Cost Per Impressions) : 按曝光计费的商业产品,站内banner位等资源,用于推广品牌店铺
    其他还有比较常用的,如:CPD(按天计费),CPT(按时间计费),CPA(按激活或者行为等).

    广告计费系统的数据流,如下图所示:

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    计费系统模块图

    数据来源:web端用户对广告触发行为产生数据,主要是广告资源位上广告的曝光,点击等

    数据收集:用于接收web产生的广告数据,为了保证下游系统的稳定性,盗刷及恶意流量一般这层要给拦截住,核心必须保证性能高效及数据防刷功能

    数据处理:广告系统计费最核心的功能部分,主要是计费数据的处理,涉及到计费策略,计费金额核算,反作弊及对余额或者预算不足广告进行上下架等操作

    数据存储:主要是对处理过的流水,账务及广告数据的持久化

    和数据流结构对应,我们来了解下蘑菇街现在广告计费系统,整体架构如下,其中billingWorker是处理计费数据最核心的程序,unionLogAgent是自研支持规则定制和流量切分的数据收集程序,后面会对每个部分的技术及设计做重点的介绍.

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    二.系统容灾设计

    计费系统的每个数据都和钱息息相关,系统不稳定,数据不可靠直接损失的是钱,主要面临着以下的核心问题, 怎么样保证系统与数据的可靠与稳定,是我们系统在容灾设计上需要去重点考虑的点:

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    这些问题我们是怎样考虑的了?接下来主要从数据/系统/链路完整性及监控方面重点介绍蘑菇街广告计费系统的容灾设计.

    1.数据流

    数据流面临的问题:

    1.恶意流量攻击,异常数据对系统的冲击

    2.数据回溯,快速定位失败数据

    3.链路数据的一致性,数据丢失或者重复

    面临着数亿级别曝光和点击,既要保证数据的一致性,不发送漏扣或多扣,又要保证系统的稳定可靠,整体在设计阶段必须重点考虑系统的容灾,先介绍下我们在数据采集阶段的设计.

    ▶数据采集

    数据采集阶段,从整体的设计上,必须满足三个目标:

    1.采集程序的性能要高效,尽量做到业务无关性,能弹性面对我们的热点流量
    2.我们期望在最上层就将恶意流量拦截掉,避免对下游冲击,面对恶意盗刷或攻击(人为或者第三方程序刷点击,刷曝光,爬虫),能快速灵活定制化我们的规则拦截无效流量
    3. 保证系统的稳定及能快速恢复,并且做到简单快速并保证无数据丢失

    最开始在技术选型方面,主要考虑以下3种方案:

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    最终采用方案1-2,优点是 :

    1.nginx只管接收数据, 日志落盘和收集解耦,不会有任何业务逻辑,能保证性能的高效

    2.unionlogagent独立开发,完全自己维护,并提供防刷模块,支持规则定义及流量拆分,可以有效拦截高频恶意流量

    3. 定制优化kafka客户端,对于每一条消息无论成功或失败都进行ack操作,确保不会出现数据丢失的可能

    4. unionlogagent会实时持久化成功最小offset,出现异常能快速恢复并能快速自动回溯数据

    方案0:公司默认的方案0,最大的问题是unionlog采用php,由于php线程切换导致性能不会很高,同时利用共享内存缓冲, 共享内存容量有限,面对热点流量冲击时,会造成共享内存满,数据丢失..同时logagent采用scala的kafka客户端,当客户端超时,消息重试3次仍失败,会丢弃而且业务无感知,可能造成数据丢失

    方案2:数据收集和下发耦合,收集程序出现异常及重启过程,也会造成数据丢失,同时依赖web容器,环境重,性能无法比拟单纯nginx

    其中unionlogagent主要的架构图如下:

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    防刷模块:主要是根据时间跨度,MD5校验和小黑屋来拦截异常流量

    时间跨度,曝光和点击时间差或点击数据与当前时间差较大,就认为是异常流量,重点针对爬虫或者单接口攻击

    MD5校验,会有前端用户身份标示及后端动态口令,保证数据的有效性,能有效拦截各种盗刷及恶意分享产生的行为

    小黑屋更多和反作弊结合,根据用户某段时间的行为做黑名单处理

    构造MD5唯一ID,这个是非常重要的点, 会对每条日志生成唯一身份标示,对日志追踪有非常重要的作用

    unionlogagent还通过一套ACK机制,会持久最小成功offset的持久化,能支持下游链路灾备的切换,保证系统的容灾及数据的快速恢复及回溯

    ▶数据缓冲

    数据缓冲部分的设计就比较简单,主要的消息中间件是用kafka, 通过redis做灾备(轻量级,出问题恢复时间及数据量可控,redismq能稳定支持)

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    之所以选用kafka,主要是kafka对于数据的持久性可靠性能保证,同时容错性做得非常好,比如kafka我们设置的副本数是3个,4台机器,就算集群中2台机器出现问题, 整个集群也能正常运行,同时在高并发和高吞吐上kafka也能很好的满足

    这里要着重补充一点,为了保证kafka整个集群分区数据的一致性,我们将kafka的ack等级设置为all,保证异常情况就是出现主从分区切换,也不会出现数据丢失

    ▶数据处理

    计费系统最核心的部分就是数处理,最核心功能是消息分发的负载均衡 及 消费端异常的接管,同时能支持很好的水平扩展, 这部分的设计,最终选用方案1

    我们利用了kafka本身有partition的机制及容灾方面非常好的设计,基于kafka+zk的方式实现动态的负载均衡和调度,整个过程根据partition和billingWorker的数量,采用固定策略做自动负载分配及接管,无需人工参与,异常情况系统也具有自愈功能

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    当有新的partition进行扩展或者billingWorker出现异常或者扩容,系统能自动重新分配partition和消费的billingworker,支持系统自愈和平滑扩容的功能.

    ▶数据一致性

    链路比较长,核心主要在两个阶段:数据收集和数据处理.中间面临着很多问题:每个节点的故障,kafka分区的切换,计费程序的故障,DB操作失败等等

    出现这些问题时,怎样保证数据不丢失不重复,从全局能保证数据的一致性, 异常数据能够被系统感知并快速消费,因此只有在每个阶段消费成功的offset能够被追溯, 在出问题时才能快速定点恢复异常数据

    要保证全局的一致性,那必须先保证局部的一致性,因此我们设计了两套ack机制来保证我们的数据一致..两套ACK机制的核心思想如下:

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    最小成功offset持久化保存,能支持失败数据快速回溯,利用fail队列支持重试机制,通过数据收集和数据处理阶段的ACK机制,通过局部数据的一致性,最终保证全局数据的一致性

    2.系统容灾

    系统稳定性面临的问题

    1.系统幂等,扣费时效性及热点数据处理

    2.系统大流量的冲击,系统的雪崩

    3.自身AB及不停服切换,平滑升级

    ▶系统幂等性

    为了保证数据具有去重功能,过程中需要对于失败数据的重复消费,灵活快速回溯各种数据,而且最终要避免多扣,那么扣费系统需要“幂等”功能,对于有状态环节,同一数据结果必须幂等,实现计费链路去重逻辑.

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    系统上为了实现幂等,首先必须保证每条数据的唯一性,刚刚在数据采集阶段也说过,日志的生产端的时候,就会构造单条扣费日志唯一性主键(GUID).

    其次整个数据流上要做到无状态,整个系统有状态的环节,其实主要有两部分,一是:反作弊程序, 主要是由于反作弊规则中单用户对单广告有类似次数限制的规则,二是:计费程序,要保证这个阶段中间任何一环节,重试机制都需要加入去重逻辑,保证程序的幂等

    讨论过很多次,从稳定又简单的方案考虑,我们最终选用缓存的方式保证反作弊唯一结果,DB的唯一索引来保证计费的去重逻辑

    ▶扣费时效性

    效果广告计费是个非常实时的过程,对时效性要求非常高,出现延迟会导致投放时间差的漏洞,也会造成平台的损失(缓存点击),那么必须保证扣费的时效性

    首先系统层面, 导致系统低效的原因主要如下:

    1.第三方依赖(DB,redis)链接及数据传输网络开销

    2.第三方逻辑耦合在主流程中,占用主链路的开销

    3. 线程的频繁创建与销毁,频繁的上下文切换

    4. 热点数据的分布不均匀,不能高效的利用CPU

    针对这几个问题,我们的主要改进如下:

    Ø减少不必要的依赖:强依赖转弱依赖

    1、第三方依赖异步化(kafka/sentry/数据统计),保证主流程安全,同时提高主流程效率。

    2、弱依赖埋好开关,在出现性能瓶颈时可以及时关闭。

    3、连接池应用及网络部署优化,减少中间网络开销

    Ø根据业务特点,找到相对合适的上下文切换

    CPU密集型:线程数=2 *核数

    IO密集型:线程数=核数/(1-阻塞系数) 阻塞系数=链路中IO占用的时间占比

    除了系统外,扣费时效性上,在实际投放过程中,我们还面临着热点数据的挑战 ,存在热点商家或者热点流量,一种情况很多大商家全部被分到同一个线程队列中处理,则会导致某些线程阻塞而某些线程空闲,未能最大化并发效果, 处理不好同时还有可能造成系统雪崩;

    1.过程中如果只是以特定的线程来处理一个队列,由于点击在商家维度的不均衡性,一定会出现某些队列堵塞。

    2. 大队列堵塞会导致大量的缓存点击,会影响收入

    针对这个问题,其实我们的解决方案核心思想很简单,就是:分而治之

    1.按照userId的方式进行hash队列拆分,分拆合适粒度的队列,多队列并行,消费程序(billingWorker)分布式部署分配接管队列消费

    2. 线程和队列分离,按队列数据长度,动态分配线程,提高热点数据消费效率.

    ▶限流降级方案

    在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。

    缓存:提升系统访问速度和增大系统能处理的容量,可谓是抗高并发流量的银弹

    降级:暂时屏蔽掉非核心流程,避免对主流程造成影响,待高峰或者问题解决后再打开

    限流:一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,常见的限流算法有:令牌桶、漏桶、计数器也可以进行粗暴限流实现

    而有些场景并不能用缓存和降级来解决,比如稀缺资源(流量飙升的会场,活动页广告)、写服务(如大量扣费,冲击下游),因此需有一种手段来限制这些场景的并发/请求量,即限流

    计费系统主要采用三级限流保护:

    一级:接入层限流

    数据总入口,根据入口流量及系统流量瓶颈,进行限流。

    二级:系统级限流

    程序本身计费逻辑限流,保证队列不会出现堵塞:在程序数据拉取过程中,判断计费队列中的消息数量,比如当数量大于某个阈值(10000)时,限制流量进入(如:当前队列数据10240个,在QPS 4500时计费队列平均10000个),同时控制总量,避免内存队列堆积大量数据。

    当出现断电式故障时,可以快速确定丢失的数量,进行数据恢复。

    三级:重试机制限流

    程序拉取上游数据限流:当程序下游雪崩时,程序会出现大量异常,异常数据会存储入fail队列,计费程序将根据异常的出现次数,fail队列的长度,决定是否继续从上游获取数据、是否进行不进行重试,走fail队列消费逻辑进行数据恢复。

    系统自身AB&平滑上线

    为保证系统的7*24小时服务,对于新改造的系统也需要保证稳定性,并支持小流量平滑上线 ,同时对于新的业务模式做一些计费验证,因此利用unionlogagent在数据收集阶段做流量切分服务,能够支持自定义规则的流量切分,保证我们的计费程序能做自身和业务的AB,同时也能小流量平滑上线,新程序出现故障时可以快速切回,主要的设计方案如下:

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    很多时候除了数据流层面和系统层面的问题,还面临整个链路完整性的问题,要保证后端接收到的数求是OK,那怎么去确认前端发送请求的链路没有丢失?后端业务数据处理没有异常? 前端链路是否出现流量劫持,是否出现第三方拦截?因此链路完整性也非常重要

    同时系统必须具备一个非常重要的功能:监控,除了防范与未然,还需要更快的发现系统存在的问题,并能更好的定位问题,计费容灾下部分,将重点分享下此部分.

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  • 互联网广告计费方式 【致敬原作者:NiuGuoZhu -http://www.iamniu.com/2015/11/21/the-discussion-of-the-development-of-adexchange/】  从互联网广告出现到现在,产生了很多不同模式的计费方式。  下面来...

    互联网广告计费方式

    【致敬原作者:NiuGuoZhu - http://www.iamniu.com/2015/11/21/the-discussion-of-the-development-of-adexchange/

     

      从互联网广告出现到现在,产生了很多不同模式的计费方式。

      下面来介绍目前最主流的几种计费方式:

    CPC(点击成本)

      即cost-per-click,每次点击成本。按照广告点击付费的模式是互联网广告最早的计费方式。由于广告的点击非常容易作弊,因此CPC计费方式产生的后果就是媒体大量的生成虚假点击欺骗广告主,同时由于广告主更熟悉、更接受电视广告的宣传模式,因此出现了CPD的计费模式,向电视宣传模式靠齐。如果不考虑作弊,但从效果角度考虑的话,CPC计费方式比CPD计费方式更加有利。百度竞价以及Google竞价均采用CPC的计费模式。

    CPD(Cost per Day)

      即按天付费。这种模式完全参考电视广告的宣传方式,重展现,讲品牌曝光的范围(更广的地域或人群)及深度(到达频次),也以电视广告的指标来衡量效果,比如iGRP等。但采用此种计费方式的媒体必须有强大的用户群体支撑,而且必须具有很高的知名度及美誉度,否则广告主并不买账,因此也只有几个门户网站采用这种计费方式。对于垂直类媒体以及广告网络而言,采用了CPM的计费方式。

    CPM(千人成本Cost Per Thousand Impression)

      即广告主为它的广告显示1000次所付的费用。CPM中的M指的是Mille,是希腊文中千的意思。互联网行业,是长尾法则发挥力量的行业,除了少数的大广告主可以Hold主CPD的计费方式以外,大量的中小广告主往往因为价格的原因放弃。有需求就会有解决方案,CPM计费的方式就产生了。CPM方式与CPM方式的核心区别就在于按量投放,按量计费,广告主只需要为自己需要采购的播放量负责,解决了中小广告主的价格困局,因此受到市场的欢迎,CPM是目前垂直类媒体以及广告网络的主流计费方式。

      但CPM的M就一定是广告的展现吗?答案是不一定的,因为我们要按照广告形式来区分。如果是基于网页的固定位置展现的广告,如Banner、PIP等形式,M指的是页面的PV量,值域访客是否正在看到了广告,并不一定。如果是浮层类的广告,此时M的值指的就是广告的展现量。

    CPA(Cost per Action)

      由广告所带来的用户产生的每次特定行为的费用,即根据每个访问者对网络广告采取的行动收费的定价模式。对于用户行动有特别的定义,包括形成一次交易、获得一个注册用户、产生一次下载行为等。

      网络广告的计费方式随着市场的变化而变化。随着网络游戏、电子商务的兴起以及重视长尾流量的网盟的发展,CPA的计费模式产生了,此模式直指游戏、电商广告主最核心的需求----产生注册及订单。从定义熵来讲,A是投放前广告主和媒体协商制定的,因此A可以是注册,可以是下单或者可以使点击某一个特定按钮,可以使提交问卷等多种形式,只要定义好,双方认可,并且双方都可以检测到相应数据即可。

    CPS(Cost per Sale)

      即为基于广告引入用户产生的成功销售而收取一定比例佣金的商业合作方式。CPS模式是CPA模式的一定特定形式,在国内常用作电商广告投放时的计费方式,意思是只有在电商获得订单的时候,媒体才会得到推广费用。CPS有两种受益计算方法,一是按照订单额的比例计算,一是不区分订单额,每个订单有固定价值,订单固定价值乘以订单量即为广告主的受益。

    ROI(Return on Investment)

      投资收益率或投资回报率。现在多用于电商、游戏类用户考核广告效果的标准。一般计算方法是由广告产生的受益额/投放额。ROI方式是CPS方式的另一种变种。距离来讲,如果一个电商的合作ROI是1:2,其意思指的是广告主愿意支出其订单额的50%付费媒体。

      作为约定俗称的做法,当电商网站和联盟合作时,会讲用CPS计算,一般比例在10%以下,而和门户网站以及有一定品牌价值的媒体合作时,会讲用ROI结算,一般为1:2或者1:1,甚至有1:0.8,可以看出广告让利比例非常大,因为此时有品牌宣传的考虑在里面。

      以上为目前国内网络广告市场主流计费方式的说明,除了这些方法以外,还有CPE、dCPM等一些方式,因为不主流以及更难理解,不做解释。

     

     

     

    广告效果的衡量指标及检测工具

    【致敬原作者:NiuGuoZhu - http://www.iamniu.com/2012/10/19/advertising-effectiveness-metrics-and-monitoring-tools/

     

      在上文中,提到了CPD、CPM、CPC、CPA、CPS、ROI等属于,它们是一步步有利于广告主的计费方式,同时,它们也是我们广告效果的衡量指标,后面的计费方式是对前面计费方式的衡量。

      比如我们在新浪投放了一个通栏广告,CPD计费,一天的费用是300,000,我们得到了30,000,000的曝光,15,000次的点击,450个注册,20个订单,那么我们以CPD后面的计费方式衡量的广告效果如下:CPM为10元,CPC为20元,CPA为667元,CPS为15,000元。如果只看曝光的话很便宜,但换算到最后是不是很贵?当然,即便这样,还是会有很多广告投放新浪,因为新浪作为门户网站,其品牌效应有目共睹。

      从效果广告来看,互联网投放与其他媒介投放的区别在于可以使网民立刻到达产品页面了解更多信息以及进行购买。这样,在用户点击广告到到达产品页之后,我们需要有其他的衡量指标来评估广告的效果。

      对于广告点击后的效果监测,CPA或CPS的

    转化一般仅在3%左右,那么对于那97%的投放,我们应该如何评定效果呢?一般来讲,我们会用到达、到达率、跳出率、二跳率、页面停留时长、访问深度等指标进行衡量。

      对于站内的检测,国内目前常用的有GA检测、百度统计、CNZZ站长统计。

      

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/pythonMLer/p/6142291.html

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