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ecpm的信息流計算公式 ecpm計算公式

小知識ecpm計算公式

編輯導語：在互聯網廣告中 ， eCPM是一個重要概念 ， 結合這一概念 ， 我們可以定量評估收益 ， 進而推動優化 。 不過 ， 你真的了解eCPM這一概念嗎？本篇文章里 ， 作者對互聯網廣告中eCPM這一概念做了詳細梳理 ， 一起來看一下吧 。

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  • 老板A：計劃放了快一個星期了 ， 還沒花出去100塊錢呀？我想退款去XX平臺試試了 。
  • 老板B：（周六一早上7:15奪命連環call）今天賬戶成本怎么又炸掉了?。?/li>
  • 優化師小白：好的老板 ， 我這邊再優化優化 ， 換個素材測試一下啊 。
在不少外行人眼里 ， 廣告從業者往往擁有一個有趣的靈魂 ， 生性浪漫 ， 開放健談 。 近幾年互聯網大廠神話般崛起 ， 個性化推薦引擎推動程序化廣告快速發展 。 而廣告優化師這一新興的職業立刻成為行業香餑餑 。 在眾人的想象里 ， 他們不僅擁有傳統廣告人“創意big idea”的感性之腦 ， 同時懂技術和經營 ， 閃爍著耀眼的理性之光 。
然而真正的苦 ， 只有他們自己心里懂 。
信息流廣告興起之迅猛 ， 超越了從業者人響應之極限 。 目前 ， 行業內缺少系統化的培養方案和標桿案例 ， 可以說 ， 每一個優化師都是“摸著石頭過河”——野蠻生長 。 類似“日消耗破千萬”、“一夜脫貧”的神操作討論屢見不鮮 ， 也讓信息流廣告賬戶優化變成了一門玄學 。
除此以外 ， 計算廣告以AI為基礎發展起來 ， 難免涉及一些專業的算法底層邏輯 ， 同時 ， 發展過程中衍生出大量晦澀難懂的專業術語 ， 理解門檻高 ， 這也讓廣告優化師在與平臺“較勁”的過程中感到迷茫 。
筆者在本篇文章里 ， 給大家系統講講程序化廣告里最重要的1個概念——eCPM 。 本文適合新手優化師果斷收藏、互聯網從業者反復閱讀！
一、eCPM的神秘面紗信息流廣告以個性化推薦引擎為核心 ， 通過大數據算法 ， 由機器智能分析用戶一系列行為（如播放時長、點擊、評論、轉發等）背后的興趣分布 ， 將用戶屬性、興趣特點和廣告進行精準匹配 。 在完成用戶定向后 ， 廣告系統根據歷史賬戶的展現和點擊情況 ， 對新廣告請求進行綜合評估 ， 并按照千次展現的預估收益進行排序 ， 經過頻次過濾 ， 進行主動推送 。
雖然不同平臺算法存在差異 ， 但核心邏輯大同小異 ， 即eCPM（Expected Cost Per Mile） 。 “Mille”在拉丁語中是“千”的意思 ， CPM是按照每千次展示計算成本 ， 是衡量廣告活動成本的指標 。
媒體和廣告主圍繞著“流量”展開了一場利益互換的采買博弈 。

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從媒體方角度看 ， eCPM是千次展示的期望收入 。 媒體平臺依靠售賣廣告獲得收益 ， 所以廣告系統的流量會傾向于eCPM更高更穩定的廣告計劃 ， 從而實現期望廣告收益的最大化 。 而期望廣告收益是統計理論上的 ， 主要與廣告主的競價意愿和廣告質量（即用戶產生點擊、轉化行為的可能性）有關 ， 計算公式為：
eCPM =出價（Pbid）*預估點擊率（eCTR）*預估轉化率（eCVR）*1000
從廣告主角度來看 ， eCPM是千次展示的預估成本 。 eCPM越高 ， 廣告就越有競爭力 ， 流量就越大 。 “廣告位”拍賣市場上 ， 廣告系統根據eCPM的高低決定誰可以拿到更優質的廣告位 。 在只有一個位置的拍賣中 ， 系統向贏得該位置的廣告主收取其下一位廣告主的出價 ， 這樣的拍賣也叫作Vickrey拍賣 ， 即廣義的第二定價策略 GSP（Generalized Second Pricing） ， 基本公式為：
P=Ps+C
其中 ， P為出價最高者的結算價格 ， Ps是出價第二高的價格 ， C為常數 ， 通常為0.01 。
舉個例子 ， 某廣告平臺在某日19：00-20：00時段 ， 放出廣告庫存有2個 ， 廣告主A、B、C同時參與這兩個廣告位的競拍 ， 三位廣告主的出價（基數）分別為10/4/2 。 那么 ， A與B競價成功 ， 其中 ， 廣告主A實際扣費為4+0.01=4.01 ， 廣告主B的實際扣費為2+0.01=2.01 ， 廣告主C競價失敗 。

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GSP是一種穩定的競價方式 ， 即使沒有充分考慮廣告質量度對整體競價的影響 ， 但GSP有著實現簡單、容易向廣告主解釋等諸多操作中的優點 。 現階段 ， GSP幾乎是所有互聯網廣告平臺最主流的定價策略 。
二、拆解eCPM：優化的核心熟稔平臺競價機制和扣費邏輯后 ， 恭喜你 ， 已經一只腳邁進爆量致富的大門 。

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