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说起广告系统，我们普遍首先想到的是人群画像、机器学习等高大上的词汇。其实这些说的是的推荐算法。长期的媒体轰炸，让我们常常把推荐算法的重要性神话。但是，推荐算法是否是影响广告系统价值的唯一因素？是否还有其他因素在影响广告系统的价值？甚至这些因素比推荐算法更加重要？
本文的目的是讨论在移动广告系统的设计中，除了推荐算法之外，其他一些对广告系统的价值影响很大的因素，充分评估每个因素的重要程度，并讨论一些优化方案。让我们能够对广告系统的业务有一个更全面的了解，不要神话某个因素，也不要忽视某些重要因素，在业务规划的时候能有更准确的评估和规划。另外，本文说的广告系统，特指的是移动互联网中的展示广告系统，一般也称为上下文广告。
我们衡量一个广告系统的价值，从广告主端是看推广效果，从媒体端是看变现能力。这两者往往相辅相成：效果不好广告主不会投预算，变现能力弱降低媒体的变现能力。所以衡量一个广告系统的价值，从上游或者下游看都可以。我们从媒体端出发，讨论广告系统的变现能力。
如果给影响广告系统变现能力的因素排个序，按重要程度大体是：
流量质量（广告位）
广告质量
推荐算法
广告形式
当然，除了这些，还有很多其他的因素，先不展开。这里要说明的主要意思是，我们常常听说的被各大公司视为核心机密的推荐算法，可能并不是影响广告系统变现能力的最主要因素；或者说，除了推荐算法之外，还有大量的其他工作要做。广告系统是一个系统性工作，千万不要被一叶障目，不见泰山。
能获取到什么质量的流量，往往和每个广告公司的资源能力有关。衡量流量的质量，一般考虑这样几个因素：覆盖人群、自有属性、广告位的大小、可见度。其中，覆盖人群又是最重要的因素，往往能直接决定流量的质量和价值。例如，股票论坛类的APP，旅游攻略类的APP，汽车论坛类的APP。甚至在每个APP的不同频道，用户群体都是不一样的。例如，股票类是美股港股还是国内的股市；旅游类的是欧美、东南亚、还是国内；汽车类的是什么品牌和价位的汽车。
再举个反面例子。在腾讯刚上市不久，QQ已经有了几亿的用户，期望引入品牌广告客户。但因为其绝大部分用户的年龄都在18岁以下，在品牌客户的眼中几乎没有商业价值；而当时盛极一时的 MSN 因为覆盖的都是白领群体，被认为有巨大的商业价值。当然，今天QQ 当年的主流用户都长大变成白领了，商业价值今非昔比，而 MSN 早已消失。所以还真是要用发展的眼光看问题，用户要从娃娃抓起。
回到正题，流量的质量往往是固定的，对系统来说可以认为是常量，因此这里不展开讨论。下面我们讨论一下广告质量、广告形式这两个问题。
1. 广告质量
1.1 广告本身的质量
越是流行的 APP 越容易推广，因为其本身对用户的价值就很高。举个例子，我们看到这篇文章的时候正在使用的微信，已经具有了很强的品牌属性和口碑效应，推广起来显然很容易。因为用户即使没有用过，也会从各种途径听说过，在看到广告的时候，更有去下载安装的意愿，甚至直接到应用商店主动下载，这种行为一般称为自然量。
那么如何获取广告的质量指标呢？一种做法是从权威媒体上爬去广告的信息。比如对于 APP，我们可以爬取 APP 在 Google Play 或者 APP Store 上的评论内容、评分、评论时间等因素，利用模型计算出APP质量得分。这样基本就可以得到比较好的效果。再进一步，我们可以考虑评论的长度、可信度、甚至评论者的质量度，这里展开就会相当复杂，一般都是有充足的人力资源的是否再考虑。计算广告质量的重点是识别那些低质量广告，而非一定要对高质量广告之间有精确的区分。
要重点注意，广告质量的时效性非常重要，因为广告的质量可能会发生变化。我们曾经遇到过一个案例，一个游戏 APP 一直转化率很高，突然有一天降低到了原来的十分之一，第一反应是检查跳转链接和跳转速度是否有异常，最后才发现是这个游戏当天上线了一个新的版本，有bug，导致在 Google Play 上有大量的一星评论，转化率降低就是非常容易理解的了，实际上，我们会奇怪为什么仍然有人安装。
除了常规类广告，还有几类特殊广告，在推广时候考虑的因素会有些不同。
第一是色情和赌博类的广告。这类广告符合人类共性需求，在推广的时候基本只需要考虑性别、付费能力等少量因素，基本没有推广难度。这类广告的主要问题是需要法律和媒体允许。
第二是医美类广告。这类广告也符合人类共性需求，尤其是那些宣称可以增强某些特殊能力的广告，推广的时候也是基本只需要考虑性别、付费能力等少量因素。但是我认为，在算法建模的时候加入“智商值”这个特征，可能会起到意想不到的效果。这类广告在大部分国家都允许，主要是看媒体是否允许（或者允许以何种形式出现）。
在实际的系统中，这些类别的广告往往会和常规类广告分开考虑，具体的推广策略也会不同，运营驱动的成分很大。
1.2 广告素材
某些研究认为，广告素材对点击率的影响在所有因素中占50%以上。据说，大部分 DSP 行业的执行人员的主要工作可以总结为：选媒体，做素材。实战中，提高素材质量往往是提高广告系统变现能力最有效的途径。素材质量分为两个方面说。
第一是素材本身的质量。以图片为例，高分辨率、色彩鲜艳、做工精美，元素丰富的图片显然更能吸引用户的点击，这属于美工和心理学范畴，不展开。但是，要注意高质量的图片往往会比较大，影响加载速度，所以要在质量和文件大小之间做平衡，甚至最好针对不同的网络条件、屏幕尺寸、DPI、机器型号返回不同质量的图片。另外，GIF 动图的效果往往更好。再进一步，在支持 HTML/JS 的媒体上，可以通过 JS 实现更加丰富的动态素材，甚至可以实现和用户的互动。这对于广告体验来说是一项非常大的变化，尤其是对于游戏类的广告，使用这种方式能到达类似试玩的功能，会有非常大的效果提升，目前已经有业内公司验证了这种模式的成功。
第二是素材和展示环境的匹配程度。现在媒体都意识到了原生广告的重要性，也就是尽可能地将广告的样式和媒体内容的样式保持一致。典型的就是新闻类、图片类的 APP，广告的布局、颜色、大小都和内容保持一致，看起来和内容非常像，这样既减少了用户对广告的反感度，也无形中增加了广告的可信度。但仍然有很多媒体的广告位无法实现百分百的原生，例如 Banner，插屏，这类广告位的素材也是可以优化的。例如，素材中可以加入一些媒体中的元素
保卫萝卜这个游戏在之前的版本中有插屏广告，插屏的边框用的就是游戏中的素材做的，并且右上角还有一个萝卜。可惜找不到图了，只能靠脑补了。可以想象，这样的插屏体验要比无框的插屏好很多。
再比如，考虑广告的主色调和媒体的主色调之间的协调。一个极端的例子就是百度的标签云广告（图片来自网络，请忽略 targeting）。
请注意，如此朴素的广告样式都在色彩的应用上做研究，是否能给我们启发。实际上，在 PC 端广告系统的点击率预估模型中，广告色调和背景色调的搭配，甚至每个用户的色彩偏好，都是重要的特征。但在移动端，目前能看到在色彩上的研究和应用还比较少。
这两点在实际应用中，往往有很多的运营工作，而不仅仅是产品技术工作。比如，媒体/广告位的样式分析，广告素材的制作和筛选。尤其是对于大的媒体和广告主，需要重点运营。总体的一个原则是，大客户靠运营，中小客户靠产品。
1.3 跳转链接——有效性，跳转速度
这是比较容易被忽略的一个问题。在 PC 端的广告系统中，绝大部分是按 CPC 售卖，广告系统只需要关心广告的展现、点击，漏斗模型中的后续步骤就不再考虑。跳转链接是否有效，以及跳转的速度，都是广告主关心的问题。因为广告主付费买的是点击，所以广告主肯定不愿意浪费点击，有非常强的动机优化点击之后的行为。
但在移动端，有很多情况是按 CPI/CPA 结算。此时，点击之后的流程优化的责任和主要动机就从广告主转移到了广告系统。广告系统为了变现最大化，在原来关心 CTR 的基础上，还需要关心 CVR。如果用户点击广告后，跳转到了无效的页面，不仅浪费点击影响收益，更会导致非常不好的用户体验。另外，CPA 的广告往往有预算限制，尤其是从网盟拿到的广告，甚至很多时候是多个渠道共享预算。当预算到达之后，再发生的转化都是不付费的，落地页也会失效。所以我们不能天然认为广告主给的跳转链接都是有效的，需要实时监控。
另外，从点击链接跳转到落地页的速度也非常重要。毫无疑问，跳转速度慢的广告用户的跳出率会更高，影响转化效果。跳转速度一般由两个因素决定：跳转次数，每次跳转的速度。一般来说，CPA 的广告需要两到三次跳转，取决于是直客广告主还是从网盟拿的广告。但实际中，一个网盟的直客广告，往往也会放给其他网盟推广。这样，从网盟拿到的广告就可能是非直客的，甚至被多次代理的。因为雁过拔毛，我们当然希望从每个网盟都只拿直客广告，既能减少中间商收取的手续费，又能减少跳转次数，达到最大的收益。如果同一个广告在多家网盟都是直客，那么跳转速度就和网盟的技术能力有关，例如是否做了全球加速、系统的承载能力、服务是否稳定等等。当然，实际情况会更加复杂，还要考虑每个网盟的口碑、账期等因素，这更多是运营指标，这里不展开讨论。因此，我们既要监控每个广告链接的跳转次数，也要监控每一次跳转的时间。
那么该如何监控广告链接的有效性、跳转次数和跳转速度呢？有两种手段，一种是在SDK 端监控，一种是利用服务器端监控。
SDK 端监控是指在用户点击之后，SDK 记录每一次跳转的地址和时间，以及最后的落地页地址和 HTTP Code，并将log返回给服务端，服务端分析log之后，调整广告的上下线及优先级。SDK 端监控的优势是监控数据真实准确，实时性好，无需额外的资源；劣势是实现相对复杂，无法预先知道广告的有效性和跳转信息，存在一定的浪费。
服务端监控是指在服务器上部署爬虫，定期爬取广告的每一次跳转的地址和时间，以及最后的落地页地址和 HTTP Code。服务端监控的优势是 SDK 端实现简单，能在广告被推送前就预先知道这些信息，减少浪费；劣势是部署复杂，需要每个国家部署 VPS 或者利用 VPN，数据也和真实环境存在差异，另外服务端的爬去往往是定期执行的，实时性稍差。
2. 广告形式
按目前普遍的标准，广告形式分为横幅、视频、原生广告三种。同时还有一些其他分类方式，例如开屏、插屏、滚屏、Push消息等。不同的广告形式往往对应着不同的广告时机、尺寸和位置。在媒体端，首先要考虑这几个因素。
不同时机的下可以出不同类型的广告，例如，当游戏闯关失败的时候，可以出道具购买类的广告；当在其他场景，可以出常规类的广告。
不同尺寸的广告位展示的信息量不同，例如小尺寸的广告位，更适合用简短的标题和丰富的图片内容吸引用户的注意力；大尺寸的广告位，展示的信息会更多，可以使用大图以及更详细的描述。
不同位置的广告位受关注的程度不同，例如固定位置的横幅广告，为了增加关注度，可以用动图或者加亮的方式；而插屏广告位，有比较强的跳出感，要考虑哪些广告适应这种跳出感；焦点图的广告位，虽然尺寸大，但和媒体内容结合紧密，推送的广告就要尽可能地契合媒体的内容，否则会有非常突兀的感觉。
以上种种都是要基于对媒体的分析，才能做出合适的判断。另外，重要的是广告系统需要对这些需求进行产品化，用方便的方式能够将这些信息传递给系统，并在系统中利用不同的模型对广告筛选和排序进行决策。
其次，经常变换广告形式会让用户有新鲜感，增加对广告的关注。根据实际经验，我们常常发现，在一个新的广告样式刚出现的时候，会有非常好的效果。随着用户对广告形式逐渐熟悉，效果会逐渐减弱，最终达到稳定值。所以，无论作为媒体还是广告系统，都应该考虑是否能够经常变换广告形式，或者多种广告形式结合使用，减少用户的审美疲劳。
如果以上说的你都做到了，还不能对变现能力满意，那么还有没有比这些优化更能提高变（快）现（速）能（赚）力（钱）的做法呢？当然有！这就涉及到另外一个非常有技术含量的领域，一般我们称为黑科技。该技术伴随着互联网广告行业一起发展壮大，横跨产品、技术、心理学、应酬学、财富分配学等多个领域，并且一直在创造着快速致富的传说。当然，以上种种完全来自江湖的道听途说，完全不知道是什么意思。
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