程序化的买方卖方都十分关心程序化交易中的各项技术指标的数据,这样可以量化评估程序化交易环节的效率和损耗,进而可以针对性的进行优化,对于无法优化的就需要提前从成本及计算模型等做相应的特殊处理。
首先大家关注的一个指标就是“竞价成功率”指标,即:“曝光数”
/
“参与竞价数”。
严格来说这个数据应该是“胜出数”
/
“参与竞价数”。不过由于技术平台对接的时候将“
win notice
”接口同曝光接口合并,且在业务执行层面大家还是比较关心“曝光”,仅技术层面较关心“胜出数”同“曝光数”的
GAP
,若这个
GAP
很大技术就是需要查的。
在
RTB
的场景中“竞价成功率”是抬高出价的一个很重要指标,若实际曝光量相比计划曝光量还差很多,且“竞价成功率”较低的情况下,往往会通过提高出价来观察是否提升了“竞价成功率”,从而获取了更多的“胜出”并“曝光”。
当然我们也会发现就算我们开出天价也不可能
100%
胜出,获得
100%
的“竞价成功率”。那么排除出价的因素,这是为什么呢?
-
网络因素:因
adx
同各
bidder
之前都是网络通讯的,且要求每个
bid
在
100ms
以内完成。我们也知道网络通讯有一定的不确定性,偶尔网络出现一些拥堵,导致
bidder
回复需要这个广告,而
adx
因网络原因没有收到这个回复,自然就影响了“竞价成功率”。而对于广点通、搜狐一些特殊的
adx
要求
50ms
以内要完成
bid
。
-
广告库存在媒体内部的处理机制有关:不同的媒体内部都有一个广告管理系统,再通过这个广告系统将广告流量通过网络的方式接入到
ADX
。往往很多媒体同
ADX
在这部分对接因多出一个系统造成的损耗就在
10-15%
以上。有些媒体内部的广告系统同自己的
ADX
由于网络等等考虑也有网络处理时长的要求的,为了保证最终用户等待广告的时间不能太长,以某些移动媒体为例,一些特殊的
adx
(媒体内部同
Adx
对接时就要求严格的时间要求)要求
40-50ms
以内要完成
bid
才能满足。所以很多时候可能是
Adx
获取到了该胜出的广告,但是在给到媒体广告系统的路上因为网络等等原因丢失了。当然还有一种情况是媒体方内部对广告有一定的优先级别管理,对于传统采买的大客户订单会保证一定的优先级别和优先消耗的。
-
一些特殊点位的特殊处理机制:例如:为了保护用户体验及移动端网络等因素导致很多移动端点位需提前拉取广告素材,拉取了广告素材提前缓存,在用户浏览到广告位时才展示广告。大部分开屏点位因为素材较大,且
APP
启动的时间较短暂,所以肯定会提前拉去素材,而且很多曝光的时间会比竞价的时间晚很多,有的我经历过晚
72
小时的。同时对于某
App
信息流点位更有一个特殊的点是,按“可见曝光收费”,因为信息流是一个
list
,做技术的都知道很多时候用户客户端
APP
加载
list
的时候可能是展示
1list
的时候同时就已经在拉去后面的
2
、
3
甚至更多的
list
了,因为用户是滑动屏幕来浏览更多
list
的信息的,为了确保用户使用的友好性流畅性这是一种非常常见的处理机制。但是如果用户不浏览更多
list
的时候,这些提前被拉去的
list
信息将被丢弃。所以腾讯新闻
APP
信息流内部的“竞价成功率”也就“
1%
”左右。
-
其他的一些审核及素材规格尺寸不符等等因素:例如:素材的尺寸不符合点位的要求;广告主及素材在媒体端审核不通过;广告主及行业是媒体禁投的行业或广告等等。
下面罗列一些的其他相关指标说明:
从
Adx
角度看的一些数据指标(所以这些数据都是
Adx
看到的数据,未必是
DSP
看到的数据,因为其中存在一定网络损耗):
-
可发竞价请求总数:
Adx
的总流量,可发给各
DSP
的竞价请求总数,可理解为可用库存量。
-
过滤后的请求量:各
DSP
在
Adx
自助平台中可设置定向过滤条件,过滤后的竞价请求数,如过滤某些尺寸或网站等等。
-
实际发送请求数:各
DSP
在
Adx
自助平台中可设置
QPS
限制,
Adx
会依据该
QPS
约束对该
DSP
发送的实际竞价请求数。该指标显示出
DSP
实际可见到多少库存量。同时
Adx
也可评估各
DSP
消耗能力。
-
实际发送率
:
Adx
给各
DSP
实际发送请求数占总竞价请求数的比率,该指标
Adx
可评估各
DSP
消耗能力。(实际发送请求数
/
可发竞价请求总数)
-
参与竞价数
:某
DSP
参与竞价的数量。
-
参与竞价率
:某
DSP
出价数占实际发送请求数的比例。通过该指标
Adx
可评估各
DSP
购买意愿。(参与竞价数
/
实际发送请求数)
-
放弃竞价数:
Adx
看到的某
DSP
放弃竞价的数量。(实际发送请求数
-
参与竞价数)
-
放弃竞价率:某
DSP
放弃竞价数占实际发送请求数的比率。(放弃竞价数
/
实际发送请求数)
-
有效竞价数
:素材及广告主等符合投放约束(可投)并成功响应的竞价数。
-
无效竞价数
:素材及广告主资质未审核通过、禁投行业及分类、响应超时、解析错误等等原因造成的竞价次数。通过该指标
Adx
可评估各
DSP
的技术及执行管理能力,并协助
DSP
降低该数。(参与竞价数
-
有效竞价数)
-
响应超时数
:接收到某
DSP
网络失败或响应超时(一般要求
<100ms
)的数量。
-
响应超时率
:某
DSP
响应超时数占实际发送请求数的比率。通过该指标
Adx
可评估各
DSP
的
Bidder
技术能力及网络状况,并协助
DSP
降低该率。(响应超时数
/
实际发送请求数)
-
解析错误数
:某
DSP
竞价返回的数据包格式错误等原因造成
Adx
解析失败的数量。
-
解析错误率
:某
DSP
返回包的解析错误数占实际发送请求量的比率。通过该指标
Adx
可评估各
DSP
的
Bidder
技术能力及最新接口规范遵守程度,并协助
DSP
降低该率。解析错误数
/
实际发送请求数
-
竞价成功数
:某
DSP
成功竞得广告曝光机会的数量
-
竞价成功率:某
DSP
竞价成功数占出价数的比率。通过该指标
Adx
可评估各
DSP
的出价算法能力、及对热卖资源的争抢,并协助
DSP
提升该指标。(竞价成功数
/
参与竞价数)
-
竞价失败数
:某
DSP
在竞价中因竞价不是最高导致未胜出的数量。(有效竞价数
-
成功竞得数)
-
竞价失败率:某
DSP
竞价失败数占参与竞价数的比率。(竞价失败数
/
参与竞价数)
-
流量利用率
:某
DSP
竞价成功数实际发送请求数的比率。通过该指标
Adx
可评估各
DSP
的对流量的利用情况,并协助
DSP
提升该指标。(竞价成功数
/
实际发送请求数)
从
DSP
角度看一些数据指标(所以这些数据都是
DSP
看到的数据,未必是
Adx
看到的数据,因为其中存在一定网络损耗):
-
可用流量总数:
Adx
的总流量,可发给
DSP
的竞价请求总数,可理解为可用库存量。(某些
Adx
可给
DSP
在自助系统中显示该数)
-
过滤后的请求量
:
DSP
在
Adx
自助平台中可设置定向过滤条件,过滤后的竞价请求数,如过滤某些尺寸或网站等等。(某些
Adx
可给
DSP
在自助系统中显示该数)
-
实际接收请求数:
DSP
实际接收到的竞价请求数。一般:
DSP
实际接收请求数
实际发送请求数;
DSP
同
Adx
尽量配合希望减少
GAP
。
-
实际接收率
:
DSP
实际接收到的竞价请求数占
Adx
可发竞价请求总数的比率。一般
DSP
会依据这个来评估
Adx QPS
及
DSP QPS
。实际接收请求数
/
可发竞价请求总数
-
参与竞价数
:
DSP
参与竞价的数量。
-
参与竞价率
:
DSP
出价数占实际接收请求数的比例。通过该指标
DSP
可评估某投放策略设置的出价是否太低或定向太窄。
参与竞价数
/
实际接收请求数
-
放弃竞价数
:
DSP
放弃竞价的数量。
实际接收请求数
–
参与竞价数
-
放弃竞价率
:
DSP
放弃竞价数占实际接收请求数的比率。
放弃竞价数
/
实际接收请求数
-
有效竞价数
:素材及广告主等符合投放约束(可投)并成功响应的竞价数。
-
无效竞价数:素材及广告主资质未审核通过、禁投行业及分类、响应超时、解析错误等等原因造成的竞价次数。通过该指标分析
DSP
自查投放的素材及广告主资质及行业是否合规,尽量降低该数。(参与竞价数
-
有效竞价数)
-
响应超时数:
DSP
网络失败或响应超时(一般要求
<100ms
)的数量。这个数
DSP
通过
Bidder
是收集不到的,只能经常同
Adx
对数或在
Adx
的
DSP
自助后台中才能看到。
-
响应超时率
:
DSP
响应超时数占实际接收请求数的比率。这个指标重点可评价网络状况,并尝试通过优化网络来降低该率。
响应超时数
/
实际接收请求数
-
解析错误数:
DSP
竞价返回的数据包格式错误等原因造成
Adx
解析失败的数量。这个数
DSP
通过
Bidder
是收集不到的,只能经常同
Adx
对数或在
Adx
的
DSP
自助后台中才能看到。并尝试通过对比最新的接口规范来看是未按新规范开发还是
Adx
流量未按规范处理。
-
解析错误率
:
DSP
返回包的解析错误数占实际发送请求量的比率。通过该指标可评估
DSP
及
Adx
对最新接口规范遵守程度,
DSP
通过对比最新的接口规范来看是未按新规范开发还是
Adx
流量未按规范处理,来降低这个比率。(解析错误数
/
实际接收请求数)
-
竞价成功数
:
DSP
成功竞得广告曝光机会的数量。
-
竞价成功率
:
DSP
竞价成功数占参与竞价数的比率。通过该指标
DSP
可评估投放策略的出价及出价算法能力、及对热卖资源的争抢,并并找出什么原因导致竞价成功率低。并不断优化。这也是
DSP
运营执行中项目运营执行人员及算法十分关注的指标。(竞价成功数
/
参与竞价数)
-
竞价失败数:
DSP
在竞价中因竞价不是最高导致未胜出的数量。(有效竞价数
-
成功竞得数)
-
竞价失败率:
DSP
竞价失败数占参与竞价数的比率。
(
竞价失败数
/
参与竞价数
)
-
流量利用率
:
DSP
竞价成功数实际接收请求数的比率。通过该指标
DSP
可对
Adx
流量的利用情况,并找出什么原因导致利用率。
(
竞价成功数
/
实际接收请求数
)
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