流量变现的最终形态:广告系统设计原理

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编辑导语:广告投放是流量变现最直接最有效的方式,因此广告系统的设计十分重要。本文作者为我们解释了广告系统的工作原理,并且总结了广告投放如何管理,希望看后能够对你有所帮助。

一个 To C 的产品,变现办法方式多种多样,其中最直接有效的方式就是流量变现,也就是广告投放。

根据公司的产品矩阵,涉及到网站和 App 两类资源,超过 1000+ 资源广告位置。如此庞大的广告体量,如果每个业务单独管理,那沟通成本是相当高,一套广告系统应运而生。

一、产品定位

广告系统定位明确,要解决公司内 1000+ 广告位的资源管理,支持运营、商业团队按照约定规则进行广告投放,减少业务团队之间的沟通成本,实现广告利用率最大化。

我们结合业务,梳理出广告系统要具备的能力:

  1. 要有广告位的资源管理能力和投放能力,自动上下线审核通过的广告;
  2. 数据统计能力,为广告投放提供效果数据、售卖数据等数据报告,以支持广告优化和决策。

广告系统不仅对技术要求非常高,对产品经理来讲,只懂业务是还不够,也是需要对广告的基本技术流程有一个大概的了解。

本文希望能通过一些简单的基础知识,和大家进行交流。

二、广告系统的工作原理

简单点:销售同学拿到媒体资源 → 在广告系统投放 → 审核通过后自动上线 → 广告下线后,查看投放效果数据。

一个整体的基本流程:

流量变现的最终形态:广告系统设计原理

这里送上一张广告SDK的时序图:

流量变现的最终形态:广告系统设计原理
以 App 的启动页广告举例:

  1. 用户打开 App,此时 App 会通过广告 SDK 向广告系统发起一次请求,请求中包含了广告位 ID,以及用户的身份 ID;
  2. 广告系统接受到指令,返回一份该位置该用户该看到的广告,用户就能看到。

现在的推送已经不再是几年前的全量推送,需要以有限的广告位置,实现更精准的触达。

我们需要对用户的身份进行分析,可以是基础数据、行为分析、甚至用户在矩阵中的相关数据结合,判断用户可能是一个什么身份的人。

不同的广告投放模式,其商业形式也不同,常见的广告模式有 4 种:

  1. CPC(按点击付费):比如不缺流量并且用户精准的公司,如百度、谷歌是 CPC;
  2. CPA(按效果付费):豆瓣的用户很忠诚且富有,图书推荐是 CPA;
  3. CPM(按曝光量付费):墨迹天气、腾讯广告等大流量精准客群广告平台,大都采用 CPM,成本低效果好;
  4. CPD(按天付费):更实用与流量相对有限,但用户垂直类的行业,如医疗垂直社区等。

每个公司业务适合的模式都不一样,没有哪种投放方式最好,只有适合自己业务的,产生的价值才是最大。

原则上需要贴近业务的实际情况,综合自身运营能力、客户情况、以及产品能力综合考虑。

三、广告投放管理

对应流量有限的企业,如何提高流量利用率,提升流量变现的效果,是企业广告投放的方向。比如说精准投放+CPM 模式,将合适的内容推送给合适的用户。

如果广告是撒网式的方式,出现两个后果:骚扰和浪费。

每个用户都有自己的喜爱,错误的推送只会加深用户的反感度。如果做不到用户想看,转化率会非常的低,对客户来说也是浪费了钱,得不到应有的效果。

所以我们需要了解我们的用户,我们要考虑目标用户是谁?有多少?我们什么样的内容可以满足他们的喜好?我们什么时候给他看到的效果会最好?

1. 投放前的准备:建立用户画像

每个产品人都需要问自己,你是否了解用户。也许其中有些事情不需要我们做(会有其他运营项目同学负责),但是我们需要知道谁来做以及怎么做。

了解用户靠什么:用户画像。

流量变现的最终形态:广告系统设计原理

用户画像需要借助到数据同学帮助,从用户的基础信息构建用户的原始数据库,行为数据构建用户的行为标签库,将两个库的数据进行不同程度的权重聚合,运用到各个业务上。

有一套准确的用户画像,除了可以进行精准推送、精准营销,还可以用来进行用户的各种分析。当对用户有认知,对于广告的数据才更能做到正确判断。

2. 设置投放规则

对于广告位,我们要发挥其最大价值,但也不能引起用户反感,影响产品的活跃,所以要建立投放规则。

规则分为投放规则和审核规则:

1)投放规则

广告分运营类和商业类,过多的商业广告,会伤害用户,并导致后续广告效果下降,所以要做投放梳理限制。

举例:商业广告投放数量要有限制,比如某位置 1 周只允许投放 3 条,超过则不能投放。提供约束条件,也能促使销售筛选适合自身业务的广告。

2)审核规则

广告位数量有限,所以要把关广告质量,以及投放的维度。比如说一个奶粉的广告投放给爸爸人群,虽然也会有效果,但效果会大打折扣。这时就需要业务团队审核,确保广告的质量。

3. 管理广告素材

每个广告位可投放的内容是固定的,一般包括以下几种形式:

  • 内容形式:比如文本+超链、图片+超链、图片+文本+超链等形式。
  • 限制:图片的分辨率、大小,文本的长度限制等

四、广告数据统计原理

只了解这些远远不够,广告产品另一个身份也就是商业产品,所有行为直接跟钱挂钩。

而广告作为其特殊性,对数据要求非常严格,客户需要数据查看投放效果,投放广告的每一次曝光,点击都需要记录。这样一个典型的数据驱动产品,怎么记录数据?

研发同学需要在程序里面,正确的埋点。当用户使用我们的 App的时候,就会生成一系列日志(pv日志+event日志),这些日志就会被上报到日志打点系统并同步给广告系统。

流量变现的最终形态:广告系统设计原理

以上已经简单概况了广告系统核心的业务流程+技术上常规的流程;有了这样一个基础的系统,怎么去更好的利用?

以上,是一个广告系统的概述,以最简单的流程元素和框架进行了介绍。并未涉及到具体的广告系统后台的产品设计。

五、总结

在实际的广告后台中,每一次投放广告,都需要涉及到较多的模块,包含许多细节设计。这要求我们不仅要懂产品,还要懂得业务和一些技术概念,才能面对产品设计过程中的各种情况。

每一块细节都需要进行深入的分析讨论,由于细节过多,可以加我微信讨论。

#专栏作家#

司马特小队,公众号:司马特小分队,人人都是产品经理专栏作家。8年+互联网资深产品经验,多年B端产品管理经验。具有多个从0到1的大型B端产品的孵化、重构、迭代经验;主要教授产业互联网产品相关的硬核知识点。

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题图来自 Pexels,基于CC0协议。

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  1. 写得挺好的

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  2. 其实,现在的广告都在往精准的方向上走。但其实,就笔者你自己在浏览网页或者APP看到的广告,又有几个是精准的???譬如:我浏览了单反相机的页面,然后后面N天推荐单反,比如我看了下汽车的页面,后面N天给我推荐汽车,比如我浏览了杜蕾斯,就给我推荐各种避孕套。其实,很多时候,对于客户来说,他所浏览的只是那一刻他想去看的,而不是长期想去看的,或者在他看完,他已经买了,他已经不需要了,但是系统还是一直推荐这个给他。就如抖音这种机制一样,我看了半天的美女视频,后面就再也不给我推荐搞笑的视频了,全是美女视频,所以导致我现在的抖音推荐全是性感大长腿了,天晓得我根本不想看到这么多的大长腿。

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    1. 类似抖音的大众娱乐型的推荐,确实非常难以把握。不过还好,我目前公司的用户,非常垂直。还有就是用户是多属性的,推荐按照个人填写信息和行为属性,可推荐的范围相对窄很多,精准度也相对好一些。
      类似抖音、腾讯的广告部门,都会有大量的数据支撑的,虽然开始数据可能不准,但慢慢的会越来越准确。

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