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商业化策略产品经理必读系列—广告竞价拍卖机制设计

来源:King James 作者:复兴网网络 发布时间:2023-11-27
摘要:本篇是商业化策略产品经理必读系列的第三篇,为大家详细介绍一下广告的竞价拍卖机制,让大家清楚的了解什么是GFP、GSP和VCG机制。为什么Facebook使用VCG机制,而Google却使用GSP机制。 一、广告竞价拍卖机制是什么 首先介绍一下什么是广告拍卖机制

作为一名产品经理,在日常工作中,也需要不断了解更多知识,积累经验,下面是笔者整理分享关于广告竞价拍卖机制,让大家清楚的了解什么是GFP、GSP和VCG机制的相关内容,对此感兴趣的同学可以接着往下继续了解,相信你会收获更多。

  • 优点:竞价和计费过程简单直接。
  • 缺点:广告主出价稳定性较差,系统整体波动较大。
  • 应用场景:早期的互联网广告都采用此种竞价机制。

三、GSP

一个好的竞价机制应该是激励相容的。该机制理论是由诺贝尔经济学奖获得者里奥尼 德·赫维茨提出的。

何为激励相容?在市场经济中,每个理性经济人都有自利的一面,其 个人会按自利的规则来行动。如果能有一种制度安排,使经济人追求个人利益最大化的时 候,也能够与集体价值最大化的目标相吻合,那么这一机制就是激励相容。

在广告竞价机 制中,我们需要设计一种激励相容机制,因此互联网广告公司在 GFP 的基础上推出了新 的竞价机制——GSP。

1. 理论基础

广义二阶价格 (generalized second auction,GSP) 的竞价逻辑是由第二价格密封拍卖机 制衍生而来的。所有买方对出价保密,彼此不知道对手有多少,也不知道对手的出价水 平,最终出价最高者竞价成功,按照所有投标者中的第二高价进行支付。

GSP又被称为维克里拍卖 (Vickrey auction),由哥伦比亚大学教授威廉·维克里于1961年提出。在 GSP机制下,投标者的竞标出价和实际成交价格是相互独立的,每个投标者的最优策略就是完全 按照自己对于本次拍卖物的估价来出价。

以表 5-2 中的广告主 A 为例,A完全不需要担心自己的出价比第二名出价过高,因为系统就是按照所有投标者中的第二高价来扣费的,广告主只需要按照自己的真实意愿来出价即可。低于这个价格,将降低投标者赢标的概率; 而高于此价格,虽然可以提高赢标的概率,但投标者可能获得了一场无利润的交易,因为他必须支付的价格可能高于其对商品的估价。

在 GSP 机制下,投标者的最优竞拍策略就是依照自己对标的物价值的真实评价而给出标价,因此不管是从个人收益还是从整体资源配置考虑,它使得投标者对其他竞争对手的出价情况、投标策略和整体市场的评估变得多余。

每个投标者只需要专注于自己对商品价值的评价即可,因此能大量节省脑力劳动和费用支出。这种节约可以促进更好的资源配 置,并增加可被买卖双方分享的总收益。因为投标者的信息收集费用减少了,收益就增加了,从而吸引更多人参与竞标,对卖者而言也可能产生更高的价格。

如表 5-3 所示,在 GSP 模式下,广告主A只需要支付总金额250 元即可。虽然对比GFP模式,平台整体的收入降低了,但是当平台整体的广告主越来越多时,GSP模式可以激励广告主以接近流量真实价值的估价来出价,这样可使系统出价更加稳定,长远来看, GSP模式是一种对广告主和媒体侧都更加有利的模式。

2. 实际应用

2002 年,Google 首先将 GSP 机制引入到互联网广告中,但在实际应用时,Google 对 计费公式做了一点改变:第一名实际扣费 = 第二名的出价 × 第二名广告质量分 / 第一名广 告质量分 + 最小货币单位 ( 如 0.01 元 );第二名的广告价格 = 第三名的出价 × 第三名广告 质量分 / 第二名广告质量分 + 最小货币单位 ( 如 0.01 元 ),以此类推。

Google 在对广告进行排序时,并不是完全以出价为主导,而是引入一个质量分,它 也是最早引入质量分的互联网广告公司。

Google 基于广告内容素材的质量、广告与用户兴 趣的相关性、落地页的体验 ( 如加载速度 ) 对广告进行综合打分,得到广告质量分 Q,所 有广告依据广告主出价 bid×Q 得到的分数进行综合排序。

质量分的引入表明广告平台不再 只看广告主的出价,还要关注广告素材本身的质量以及与用户兴趣的匹配度等。

表 5-4 为 Google 的 GSP 计费模式

采用此种计费模式,需要将广告质量分加入扣费 公式里,否则会出现特殊情况,因为广告是按照 bid×Q 进行排序的,这样有可能导致排序 第二的广告主出价比排序第一的广告主出价还要高。比如表 5-4 中,虽然广告主 A 排序第 一,但排序第二的广告主 B 出价更高,如果直接按照广告主 B 的出价对广告主 A 进行扣 费,则会超过广告主 A 的原始出价,所以扣费公式就变为:

广告主 A 的总扣费为:50( 总点击数 )×6×0.8 / 1 = 240。实际应用时,Google 还加入 了最小货币单位,需要在原有计费上加入一厘钱。

为什么需要再单独加上一个最小货币单位?这是因为如果不加这一厘钱,将公式 (5-1) 左右同时乘质量分 ad1,会得到:

公式 (5-3) 的左边其实是排序第一的广告的 eCPM,右边是排序第二的广告的 eCPM, 两者是相等的,也就是说,排序第一和排序第二的广告的 eCPM 完全相同,那么排序第一 的广告没有胜出的优势,所以我们在实际扣费时需要再多扣一厘钱,以确保排序第一的广 告的 eCPM 一定大于排序第二的广告的 eCPM。

  • 优点:激励相容,鼓励广告主按照真实意愿来出价,整体出价相对比较稳定。
  • 缺点:在系统相对比较稳定时,平台整体收入会略微低于GFP竞价机制;GSP机制可能会陷入局部最优。
  • 应用场景:目前互联网广告基本都采用 GSP 竞价机制。

四、VCG

竞价机制应能实现社会效益层面的全局最优,从经济学的角度来看,有一种机制比GSP 更优,它可以真正实现社会效益层面的全局最优,那就是VCG。

VCG相比GSP更加晦涩难懂,目前世界头部互联网公司中,只有Facebook在大规模使用 VCG。VCG 的全名是 Vickrey-Clarke-Groves,由三位经济学家的名字组合在一起,VCG的思想也是由这三位 经济学家一起推广壮大的。

VCG 的核心思想是实现社会效益的帕累托最优,鼓励广告主说真话,按照真实意愿来出价。帕累托最优是意大利社会学家维弗雷多·帕累托提出的, 是社会资源分配的一种最理想状态。

了解帕累托最优之前,需要先了解帕累托改善,即给定固有的一群人和可分配的资源,如果从一种分配状态到另一种分配状态的变化中,在没有使任何人情况变坏的情况下,至少有一个人变得更好了,这就是帕累托改善。

而帕累托 最优即为整个社会中不可能再有帕累托改善的状态,也就是不可能存在在不影响任何人利益的情况下改善某些人的情况。VCG本身也是一种激励相容机制。

1. 理论基础

在 VCG 机制下,所有买方同时保密出价,彼此不知道对手的出价水平,最终出价最高者竞价成功。VCG不像GSP机制那样,基于排序第二名广告主的出价来扣费,而是参考系统里多个广告主的出价,基于广告主竞价成功后对其他广告主造成的收益损失来扣费。

如表 5-5 所示,我们在举例计算时,有一个假设前提就是该广告位最终产生的整体点击数固定为 100,最终 A 需要支付 190元,B 需要支付100 元。

对于相同的案例,在GFP 机制下平台收入为350元 ( 见表 5-3),在 GSP机制下平台 收入为 302.5 元 ( 见表 5-4),在VCG机制下平台收入为290元 ( 见表 5-5)。

所以,在广告主预算和出价不变的情况下,平台整体广告收入GFP ≥ GSP ≥ VCG。

2. 实际应用

上文介绍的是 VCG 的理论计算方法,但现阶段,互联网 RTB 广告实际竞价时可能有 上万个广告主同时参与,我们不可能计算上万个广告主的收益损失,所以一般仅取排序前 几名的广告主的出价作为参考。

比如,Facebook 在应用 VCG 时只取该广告位下出价排名 靠后的 2 个广告主来计算收益损失。假设现在有 5 个广告主竞争 2 个广告位,其中广告主 A 和 B 竞价成功,Facebook 实际应用 VCG 的扣费逻辑如表 5-6 所示。

  • 优点:整个机制中广告主按照真实预估价值来出价是最优策略,整个系统相对更加 稳定。
  • 缺点:计算相对复杂,同时可解释性较差,广告主很难理解。
  • 应用场景:目前只有 Facebook 大规模使用该机制。

五、总结

从平台整体广告收入来考虑,GFP ≥ GSP≥VCG。如果单从收入视角来看,GFP是最优的,那么为什么大部分广告平台都使用 GSP,甚至还有部分平台使用 VCG 呢?

因为 平台从整体生态来考虑,希望整体生态能够相对稳定,广告主能够给出相对稳定的价格, 虽然GSP和VCG会让平台收入略微下降,但会使平台整体竞价水平更加稳定。GSP和VCG 模式也可以适当提升广告主的投资回报率,广告主的体验会更好,从长远来看,可以吸引更多的广告主进行广告投放,所以平台愿意牺牲部分收入来换取整体生态的稳定和更加长久的利益。

VCG 是经济学家站在整个社会效益最大化角度设计出来的,在理论上更加符合全局帕累托最优,而GSP容易陷入局部最优,但是广告平台本身肯定更希望广告收入多一些,目前各大互联网公司基于 GSP 的竞价机制运行多年且非常完善,规则更加清晰、容易理解,广告主接受度也很高,所以各大互联网公司并没有动力将平台的竞价机制由GSP切换到 VCG。

本篇文章节选自我的新书《搜广推策略产品经理-互联网大厂搜索+广告+推荐案例》~

专栏作家

King James,公众号:KingJames讲策略,人人都是产品经理专栏作家。算法出身的搜广推策略产品专家。

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