怎样搭建媒体广告商业化体系（三）

前面两篇文章主要讲述了媒体端商业化广告系统以及商业化团队相关内容，这篇文章主要讲述怎样增强变现能力，提高收益。

本文就北极星指标的角度来讲讲商业化运营的工作。

一、北极星指标

找到北极星指标，然后不断的拆分，获得北极星指标模型，这是近年来行业内APP运营常用的方法。那么媒体商业化的北极星指标又是什么呢。

其实根据媒体的自身的情况，商业化变现的北极星指标一般是roi或者总收入，二者的区别主要在于战略的不同，更注重规模还是更注重效益，因此二者模型中部分指标也不一样。

1. ROI

ROI=收入/支出，在不考虑其他成本的情况下，只考虑用户增长成本和运营成本，又可以进一步拆分为LTV/（买量成本+运营成本）。买量成本是增长端买量的CAC（用户获取成本），运营成本则是用户日常运营的成本，这里展开讲一下网赚类。

LTV（life time value）是用户生命周期价值，LTV=ARPU1+ARPU2+ARPU3+…+ARPUn，即用户生命周期内每一天的收入求和。

LT的指标是留存和活跃，往往是用户产品的工作范畴。而ARPU则是商业产品的工作。ARPU=AIPU*ECPM，AIPU=活跃时长*ADLoad*填充率*曝光率，ECPM=pBid（目标出价）*eCVR*eCTR*1000，那么roi的北极星指标拆分实际上已经成型了。

那么简单来说，ROI模型下，达成指标所要做的工作就很明确了。增长团队需要优化创意，优化转化链路，来降低买量的CAC成本；用户团队需要设计更多的玩法来提升用户的留存和活跃。

由于CVR和广告主出价更接近上游，媒体商业化很难对此做优化，因此商业化团队的工作主要集中在ADLoad和填充率曝光率CTR的优化上。

2. 总收入

总收入=DAU*活跃时长*ADload*填充率*曝光率*ECPM，相比于ROI模型，要简化很多，主要的不同在于DAU。

二、指标优化

通过上面的北极星模型，可以看到主要关注的指标是CAC，DAU，网赚积分比例，留存，活跃，adload，填充率，曝光率，点击率，cvr，广告主出价。

根据团队的工作来划分，增长团队负责CPA和DAU，用户团队负责留存，活跃以及运营成本，其他则主要由商业化团队来负责。简单的交流一下这些指标提升的一些方法。

1. 增长团队

降低买量成本：

在上文中提到一个公式，ECPM=pBid（目标出价）*eCVR*eCTR*1000。从公式中可以看出，在ecpm固定的情况下，想要降低pBid，就需要提升eCVR和eCTR。提升eCTR和eCVR，一般有几个优化点：

• 找到正确的用户。你的产品，你投放的广告素材，你的落地页能否展现给正确的用户，这对于定向投放的设置，以及投放端ocpx能力，都提出了很高的要求。投放越精准，花费在低效流量上的费用就越少。同时，还要有效定位谁是你的高价值用户，LTV高的用户可以加大力度加价买入，LTV低的用户往往需要降低买量价格。
• 提升用户关注。获得关注度是广告链路上的第一步，能够获得用户关注越高，对于后续的转化越有利，这就是为什么开屏广告往往是媒体价格最高的广告，插屏广告价格一般都高于信息流广告。优化广告素材和落地页，提升用户关注，能有效提升CTR和CVR。比如由拼多多兴起的诱导点击广告，红包裂变活动等，或者是最近流行的试玩广告，本质上都是在抓取用户的关注来提升自己的转化效率。
• 减少转化链路。减少转化链路主要提现在落地交互上，在投放素材设计之初，就要考虑尽可能减少减少落地交互流程，尽快将用户从广告引入到媒体中。
• 把控投放节奏。市场千变万化，把控投放节奏也能有效的降低买量成本。例如电商节期间，电商加大预算买量，这时候对于其他的媒体，买量成本就会提升。但是如果在节点前一两天加大投放力度，不仅可以摊薄电商节期间的流量成本，也可以提前加大自身流量来吃下电商节期间的预算红利。

如图，图中是买量的漏斗模型，从这个漏斗中其实就可以看出以上几点优化所针对的环节和思路。

2. 用户团队

提升留存活跃：

广告本身是反用户体验的，因此任何广告数据的提升都要考虑对留存的影响，广告数据提升但留存数据下降，最终LTV反而下降的情况很容易出现，因此商业化团队在做广告调整时也要充分考虑可能对于用户留存的影响。至于push，唤醒，增加玩法等等更多的是用户团队的工作，这里不赘述了。

降低运营成本：

降本增效是每个公司都在追求的，这里只简单谈谈网赚类。早期网赚类媒体固定给用户积分，但是显然这是不行的，不同的用户看不同的广告价值是不一样的，给高价值用户发抵积分可能会导致用户流失，给低价值用户发高积分可能会导致亏损。

因此在有了私有聚合SDK后，各网赚类媒体可以按照比例向用户发放积分。 不同的积分比例对于用户的影响也是不一样的，需要平衡留存和收益，需要针对不同性质的用户针对性的给出不同的积分比例，有能力的媒体可以用机器算法实时给出每一次积分下发的比例。

除了积分比例还有提现门槛，网赚类媒体还需要设置积分门槛来提高用户提现难度，一般来说会降用户小额提现门槛，但提高用户大额提现门槛，来达到将收益留下来的目的。

国内大部分网赚类媒体的提现门槛都是0.3元，这是微信渠道转账的最低限额。目前支付宝为了抢占下沉市场，向部分媒体推出了0.1元转账甚至更低的转账限额，可以联系支付宝商务获取相关权限。

3. 商业化团队

ADload：

ADload是商业化体系中重要的指标，直接决定了有多少流量可以售卖给广告主。一般来说，越偏向私密的APP，ADload越低，越偏向公开的APP，ADload越高，因此微信朋友圈的ADload只有1%到2%，而知乎微博的ADload明显高于微信，资讯类APP如今日头条的ADload又高于知乎微博。

一般认为ADload的上限是15%到20%，超出这个范围，对用户体验的影响极大，同时广告密度过高，也会影响到广告主对于流量价值的判断，反而会导致广告ecpm降低。因此在广告分布上，广告并非越高越好，对于某些低价值的广告位，可以果断舍弃。

这就要求商业化团队对于广告位的价值有相关的认识。广告ecpm取决于广告主出价和全链路的转化，所以在媒体端，越能够吸引用户注意力的广告位，价值越高。在广告素材上，互动>视频>大图>小图>文字，在广告位上，开屏>首页插屏>首页轮播>首页金刚区>tab页插屏>首页信息流>其他页信息流，在规划广告位时，可以作为广告价值的参考。

从上可以看出激励视频由于是全屏视频素材，且规定时间段内不可跳过，所以ecpm一般会高于图文广告，因此网赚类媒体普遍将激励视频作为主要的变现手段。图文广告中，此前开屏广告由于占据用户第一眼，且是规定时间段内不可跳过全屏大图，因此价格最高，而像微信，如果开启了开屏广告，单开屏广告每年的收入就可以超过100亿。

当然财大气粗的微信为了用户体验和品牌格调，可预见的不会开启开屏广告位。然而2021年下半年新规出台后，限制点击区域等一系列措施使得开屏广告的转化链路受到了极大的影响，ecpm普遍只有新规前的30%，对于IAA媒体来说可谓是当头棒喝。在开屏广告收入下降后，首页各个广告变得更加重要，对于应用内广告运营也提出了更高的要求。

提升填充率：

前文有提到，填充率的目标是达到95%以上，在实际工作中，达到90%就是一个不错的成绩。填充率偏低一般有以下几种处理情况：

• 在穿山甲优量汇平台填充率低，可以检查策略内是否配置无保价兜底层，如果没有配置，可以配置无保价兜底层。
• 如果已经配置了兜底，兜底的广告代码位填充率也低，可以检查其他广告位是否有这样的情况，如果其他广告位没有，可以更换该广告位的广告代码位。
• 如果媒体内许多广告位的兜底层填充率都低，需要检查用户流量是否有问题，是否是某个渠道的用户填充率异常低，如果是，请减少该渠道的用户流量或者为该渠道用户单独配置策略。
• 有能力的情况下，可以向未被售卖的流量投放直客广告，或者有媒体矩阵的媒体，可以进行流量互导，最大化的将流量利用起来。

提升曝光率：

曝光率偏低，排除SDK报错，只有一种情况，就是广告加载时长>用户等待时长，只要让广告加载时长<用户等待时长就可以提高曝光率。那么提升曝光率的方法，就从减少广告加载时长和增加用户等待时长入手。在日常工作中，提升曝光率的方法一般有几种：

• 减少waterfall层级和限制bidding超时时长，以降低填充时长，提高填充效率。注意在调整时不要影响到填充率。
• 优化SDK性能，减少SDK渲染时间。
• 在用户等待时长比较短的广告位，例如信息流广告，或者广告素材比较大加载较慢的广告位，例如激励视频广告，可以开启缓存和预加载逻辑，提前请求和加载广告。但这里要注意，各上游对于广告缓存的许可度不同，需要提前与上游确认。预加载广告需要注意提前时长，尤其是信息流，很容易出现广告加载了但是用户并没有继续向下滑的情况。
• 在一些容易被用户跳过的广告位，可以从APP设计上留住用户的注意力等待广告加载完成，尤其是网赚类媒体，因为激励视频广告普遍加载时间较长，更需要做一些巧妙的设计减少用户离开。

提升CTR：

联盟广告，从加载类型上看，分为模板广告和自渲染广告。模板广告指的是广告填充后的渲染曝光上报由联盟SDK来完成，媒体只提供容器和数据上报的通信，这种情况下广告的尺寸，展示的样式，交互的形式都由联盟来控制。而自渲染广告，指的是联盟在广告填充时，将所有的元素给到媒体，由媒体自行渲染广告展示的样式和交互的形式，多用于插屏广告和信息流广告。

这种情况下，媒体就可以通过广告样式的设计来增加点击率。例如原生信息流广告，将广告样式渲染成和信息流资讯样式相同，这样可以诱导用户点击广告。再比如一些媒体使用的跑马灯，诱导手势，将点击区域设置在点击热区等等都是提升点击率的手段。

提升CVR：

媒体端在提升CVR上能做的事情很少，意义也不大，在这里不多赘述。做的比较多的是优化deeplink链路或者优化下载弹窗跳转。

提升pBid：

提升pBid其实很好理解，前面说了那么多，那我直接找到出价高的广告主不就好了。提升pBid就是这个思路。

一般来说，规模较大，和联盟关系良好的媒体，往往都可以从联盟获得近期的预算情况：是否有高价广告主，高价广告主投放哪一类型的媒体和广告位，需要怎样的流量。根据以上情报及时调整流量售卖策略，来承接高价广告主的预算。

如果是有自己广告系统的媒体，那么就是商务直接去找到高价广告主。如果有能力承接投放，那么绕开代理商直接与广告主对接投放，如果没有能力投放，那么即使是同一广告主，不同的代理商给到媒体的价格也是不一样的，这就依赖商务的谈判能力和信息获取能力。

如图，图中是变现的漏斗模型，从这个漏斗中其实就可以看出以上几点优化所针对的环节和思路。

4. 分享广告策略优化方法

既然提到了广告策略优化，那么在这里分享一些日常工作中常见的优化思路和方法。

广告策略模型主要考量几个参数：价格分布、填充率、曝光率，ECPM，最终目标是达到收益最大化。模型内部层级数和价格的区间分布都会影响到以上的参数。

在价格分布上，最优的结果是价格分布呈正态分布，将大部分成交价格落在中间段。如果头部填充偏多，意味着价格可以再往上探，可以设置更高保价的广告代码位。如果底部填充偏多，意味着最后一层保价和兜底之间可以再细分出新的层级。

填充率指标上，一般认为填充率达到95%才是一个优秀的广告售卖体系，允许系统存在一定的错误和一定的低质量流量。在广告填充上，一般的媒体遵循头部流量售卖给高价品牌广告，中部流量售卖给联盟效果广告，尾部流量售卖给直客效果广告的形式，具体的交易需要根据取决于媒体的性质和商务能力。95%的填充率是一个优秀的商业化团队的体现。

曝光率指标体现了系统的性能。曝光率理论上应该是100%，但实际环境中是不可能达到这种曝光率的。曝光率的问题一般两点，第一点是系统bug，获取到广告素材但是没能正常的展现，可以通过错误码来分析。

第二点是系统性能，获取到广告素材，但是渲染时间过长，用户离开了广告展现区域，这一点在下沉渠道，信息流类广告比较常见，这个问题一般通过优化系统性能，开启缓存和预加载，特定人群减减少策略层级等方法去优化曝光率。

在具体的广告策略优化实施层面，可以采用以下几个方法优化：

• 新媒体/新代码位可以搏高价，因为在新媒体/新代码位上线初期，联盟对于该流量的评价需要一定的学习时间，在这个时间段内，联盟会出相对更高的价格以期获得更多的流量，这个红利期一般在2到3天。但请不要频繁更换代码位，联盟不傻。
• 新老用户分别配置策略，联盟对于媒体的新用户会比较友好，一般新用户的ecpm会比老用户高出30%到50%，这就需要我们对新老用户分别配置策略，更细致的还可以分为第一次用户，首日用户，次日用户，三到七日用户等；
• 瀑布流层级建议在10层以内，可以根据高低价区间和超时情况做调整，一般来说下沉渠道瀑布流层级相对较少，这是由于下沉渠道整体价格偏低，以及下沉渠道的设备和网络状况所导致的。相邻价格层级差价50%，对于填充较少的层级可以合并，对于填充较多的层级可以拆分。
• 如果采用bidding+waterfall混合的形式，参考《怎样搭建媒体广告商业化体系（一）》中的逻辑，可以采用bidding+高价waterfall+低价waterfall形式，在初期，正常的设置并调优waterfall层级，在获得bidding的价格分布后，取消与bidding主要价格分布区间重合的waterfall层级，保留高价和低价部分，以减少系统负担和重复请求。

《怎样搭建媒体广告商业化体系（一）到（三）》，基本上概括了媒体商业化体系搭建的初步情况，后续的文章，会分享有关广告市场，数据系统，广告平台，以及一些高阶的玩法。

作者：rorain；公众号：rorain的思考笔记；

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