廣告的計價算法廣告平臺通常采用的計價算法是廣義第二價格 GSP（Generalized Second Price） 。 為了讓大家理解這個算法 ， 我們還是需要再講個故事 。
好了 ， 你又開始當地主了 。 現在有兩戶人家想租你的地 ， 你發現他們的條件都挺不錯的 ， 于是你就說 ， 要不咱們公開拍賣吧 。 于是這兩戶人家就開始出價：
- A: 1 毛
- B: 2 毛
- A: 3 毛
- B: 4 毛
- A: 5 毛
- B: …..
第二年 ， 你又遇到了同樣的問題 ， 于是你換了一個做法：每個人只能出一次價格 ， 把價格裝在信封里面 ， 出完就再成不能變了 。 于是 ， A 的信封里面出了 900 塊 ， B 的信封里面出了 500 塊 。 A 成交 。 但是！A 很不開心！他覺得他虧了 400 塊！問題二：出價格希望用最低可能的成交價成交 。
廣義第二價格解決了上面兩個問題 ， 簡單來說 ， 雙方還是可以隨便出價 ， 但是成交價格按第二高價 ， 再加上一個極小值來結算 。 拿上面的例子來說 ， 你就可以給大家說 ， 大家可以隨時給我出價 ， 我會按照第二高價加 0.01 元來收取最終成交者的費用 。 如果 A 出 900 元 ， B 出 500 元 ， 那么最終成交的人是 A ， 成交價是 B 的價格加上 0.01 元 ， 即 500.01 元 。
同時 ， 規則規定 B 不知道 A 的出價 ， B 首先無法在 A 的價格上簡單加一個最小值來競價 。 另外 ， 因為第二高價的原因 ， B 在行為上也不需要這么做 ， B 完全可以出一個他能承受的最高價 ， 反正最后結算的時候 ， 并不以這個價格來結算 。
小結：廣義第二價格使得競價方的每一個人都有動力直接把價格出到自己能夠接受的底線 。 知乎上 這篇貼子 ， 對此有更多的介紹 。
角色與角色之間的關系你還記得我們假設你是電影導演 ， 要拍電影么？現在角色定好了 ， 世界觀也定了 。
當你把三個角色（廣告主、廣告平臺、代理商）和世界觀（ oCPM 出價 ， eCPM 競價 ， 廣義第二高價結算）都定下來之后 ， 才發現人物關系其實一點都不簡單 。
這也是大部分電影最有意思的部分 。
廣告主與廣告平臺廣告主花錢打廣告 ， 廣告平臺掙廣告的錢 ， 給廣告主帶來效果 。 看起來是一個雙贏 ， 但是 ， 廣告平臺本質上是希望它盡可能的多掙錢 。 所以 ， 現在你來想像這樣一個場景：如果廣告平臺發現 ， 他的某一個廣告主因為某個行業特別好掙得多 ， 可以出 1000 塊的錢來打廣告 ， 但是現在平臺第二高價只花掉了廣告主 500 塊 。
因為這個廣告主其實花得起 1000 塊 ， 廣告平臺會不會想辦法 ， 把這個廣告主的成本提到 1000 塊？
有人會問：有什么辦法呢？整個廣告競價模型其實都是黑箱的 ， 廣告平臺告訴你第二高價是 999 ， 你其實也沒辦法說它作弊 。
上面這個說得還算簡單 ， 說得復雜點 ， 現在推薦算法和深度學習這么強 ， 廣告系統有沒有辦法學習到每個廣告主對于價格忍受的底限？能不能在保證廣告主不虧本的情況下 ， 盡可能地把廣告主的利潤全部拿走？
我聽說 ， 某廣告平臺內部甚至都有刷量的團隊存在 。 在巨大的經濟利益面前 ， 把刷量團隊升級成更智能的算法 ， 這并不是一個本質上的改變 。
有人說平臺黑 ， 其實反過來也一樣 ， 所有人都想知道廣告平臺的算法是否有漏洞或者什么規律 ， 因為如果你知道了 ， 就可以根據這個規律做一些特別的優化 ， 這個本質上和搜索引擎的 ASO 是一個道理 。 所以 ， 如果你在一家廣告平臺寫競價算法 ， 很容易會有人找上門來 ， 希望你透露一些算法上的細節 。 對于廣告平臺來說 ， 這何嘗不是一個風險？
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