网络广告主要类型
CPM
- 按展现次数、时间和位置计费
- 和传统媒体广告类似，主要受到大客户青睐
CPC
- 按点击次数计费
- 相对于CPM广告更为精准，成本更低
CPA
- 按广告投放后带来的转化行为计费
- 更加精准，缺点是难以衡量“转化”从而实现计费
AIDAvsCPM/CPC/CPA
- A-注意
- 通过网络广告吸引网民注意力
- 广告的展现次数越多，吸引到的注意越多
- 用CPM方式衡量
- I-兴趣
- 网民看到感兴趣的广告，则会发生点击行为
- 点击行为越多，能够产生购买行为的可能性就越大
- 用CPC方式衡量
- D-欲望
- 网民点击广告后在产品网站上阅读产品相关信息，激发购买欲望
- 购买欲望的产生及强烈程度，主要决定因素为：网站页面的吸引程度、产品的介绍、品牌口碑等
- 用CPA方式衡量
- A-购买
- 网民对有强烈购买欲望的产品发生购买行为
- 一次购买行为的发生是否会带来后续的持续购买，取决于产品质量、效果、售后等因素
- 用CPA方式衡量
竞价机制
英式拍卖
明拍，从底价逐渐加价，价高者得（单个物品）
荷兰式拍卖
明拍，从顶价逐渐降价，第一个竞价者得（多个物品，有时效性，胜出者可以优先挑选）
GFP
暗拍，价最高者排最前，付出为自己的出价
GSP
暗拍，价最高者排最前，付出为第二位的出价
改进GSP
暗拍，出价（bid）和预估点击率（q）乘积最高者排最前，付出为bidn×qn / bidn+1×qn+1
互联网广告竞价策略一般采用GFP和GSP两种
广义第一价格GFP（Generalized First Price）
出价高者得，需要支付自己提出的报价。
互联网广告竞价（例如搜索广告位竞价）如果按照这种形式竞价，缺点是：
- 平台方收益会非常不稳定；
- 竞价效率不高；
举个例子：
有两个广告位，三位广告主，广告主平均每次点击收益为A：10，B：4，C：2
价格的波动：
- B -> 2.01（出价超过2，C就会放弃出价）
- A-> 2.02
- B-> 2.03
- A-> 2.04
A和B均会采取“微小差值策略”，直到一方放弃（此例中B会比A先放弃）。
一方放弃之后，另一方失去的竞争者，从而再次把价格拉低（A想，我没有竞争者了，为啥还出价这么高）。
放弃方得知价格被拉低后，又会开始新一轮的“微小差值策略”。
于是，广告位的价格极不稳定，呈现上图中的态势，Yahoo和Google初期都是采用这种策略，直到2002年Google提出了GSP竞价算法。
广义第二价格GSP（Generalized Second Price）
和传统第二密封竞价类似，出价高者得，需要支付出价第二高着提出的报价再加上一个最小值。
此时：
- A的实际出价为4+0.01=4.01
- B的实际出价为2+0.01=2.01
- C竞价失败
GSP是一种稳定的竞价方式，可操作性很强，现阶段几乎所有的互联网广告平台都使用这一种竞价方式。
GSP的不足是，它也不是一种“鼓励讲真话”的机制，说实话不一定形成纳什均衡，竞价的结果不一定全局最优化的。于是，VCG竞价算法出现了。
VCG（Vickrey-Clarke-Groves）竞价机制
广告主为网民的一次点击支付他对其他广告主造成的效用损失。
上面的竞价机制描述比较晦涩，举例以说明定价过程：
- 假设A不参加竞价，B和C的社会总效用为200*4 + 100*2 = 1000元
- A如果参加竞价，B和C的社会总效用为100*4 + 0*2 = 400元
- 因为A参加了竞价，导致B和C的社会总效用损失了1000 – 400 = 600元
- 于是，A需要为每一次点击支付600 / 200 = 3元
但实际应用中，受损者的社会总效用损失难于计算，故VCG竞价机制几乎没有谁真的来使用。
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