Google & Facebook投放变迁

前段时间,听闻Facebook开始了UAC广告的测试,周围的投放小伙伴纷纷表示该转行了。

为何UAC如此凶猛?这些年线上广告行业发生了什么?从业者该何去何从?本文将尝试整理这些年线上广告渠道的两大巨头Google和Facebook的广告产品变迁,来以小见大,剖析这些问题,希望能带给大家一些灵感。由于经验所限,难免会出现谬误,请看官谅解。

感谢@tanlei_cool, @starpm, @cheng-2q在整理这些内容时提供的资料和协助,也感谢@fredzhu1983提供的指导。

为了节约时间,先说结论:

  • 广告平台在不断丰富广告类型和广告位,增加广告展示量
  • 人工操作正在被机器学习取代
  • 广告平台在不断推动广告主优化点击率和转化率,广告创意将是今后最重要甚至唯一的影响因素
  • 广告平台的产品逐渐成熟,更新趋缓,“漏洞”、“技巧”和灰产将慢慢消失

线上广告行业概览

2000年,Google发布Adwords, 线上广告(也称效果买量)正式进入广告主视野。在以前,传统广告或者传统线上广告是这样的:

传统广告通常按照时间段竞标,如电视广告;传统线上广告通常出售固定的广告位,比如当年各大门户网站的主页广告位。

相比传统广告行业来说,线上广告有几个极大的优势:

  • 实时竞价
  • 分拆出售每次广告展示,而不是展示位或时间段
  • 灵活的创意策略和投放周期
  • 精准的效果追踪

这些优势大大降低了广告主的准入门槛。即使是一位个体广告主,也可以花费数十块钱帮自己打个广告,而不需要动辄数十上百万的广告资金。

而随着技术手段的进步,一些传统广告特有的优势,如精准定位,也被线上广告迎头赶上。

那些曾经被封堵的漏洞

漏洞这个词,总是能让大家浮想联翩。在讲述一些相对枯燥的理论之前,我们不妨先来看看这些年Google和Facebook这两大广告巨头出现的一些漏洞或所谓的技巧。毫无疑问,这些都是一些已经过时的东西,而随着广告平台产品越发成熟,出现新漏洞的可能性已经越来越低,追求这些虚无缥缈的东西,不如脚踏实地做好最普通的事情,人间正道是沧桑啊。

  • 2012年Facebook出现黑卡问题,广告主抓住Facebook在第二天才发送账单且广告展示无法“退货”的漏洞,使用盗窃来的信用卡信息支付Facebook买量。2013下半年Facebook要求信用卡开户地、使用IP、注册IP等必须相同后,黑卡情况得到遏制。
  • 2012年,Facebook为每个用户分配了一个用户名@facebook.com的邮箱,所有发往该邮箱的邮件都会同步发送到用户主邮箱,为大批量的邮件营销提供了极其便利的条件。2014年,该服务下线。
  • 2013年,Facebook推出了相似受众的功能,广告主可以通过上传种子用户的信息来获取相似受众。这些可上传的信息中也包括用户的Facebook ID。而Facebook ID其实是可以通过爬虫在用户的主页获取的。广告主可以爬取竞争对手的粉丝页粉丝,进一步获得他们的Facebook ID,这样竞争对手的用户就成了自己的种子用户。2014年,Facebook不再允许上传这个信息来生成种子用户。
  • 2015年下半年,Facebook出现漏洞,oCPM出价情况下的APP Install广告,每个广告组只给$1-$5预算,无限复制广告组,可以做到扰乱Facebook算法,得到超低价CPI成本。晚些时候Facebook限制规定APP Install广告最低$40预算。
  • 2015年Google Display广告审核以人审为主,机审为辅,导致广告主可以用海量的违规广告送审,总是可以有漏网之鱼通过的。2016年Google开始频繁重新审查展示量多的广告,情况得到初步遏制。2017年Google对于严重违规推广的APP实行严格的下架制度,情况得到进一步缓解。

线上广告的基础理论

互联网时代最重要的资源是什么?毫无疑问是流量。从搜索引擎到门户网站,再到聊天工具和手机应用,追求的都是这个终极资源。为何众多独角兽公司努力撒钱,净利润一年比一年低,融资却一轮比一轮多?因为它们正在抢夺用户,和用户能产生的流量。而流量,正是互联网时代变现的基石。

对于线上广告平台来说,流量就意味着收入。如何将自己的流量利益最大化呢?我们可以拆解一下,影响广告平台收益的几大因素:

  • 广告展示次数
  • CPM
  • 广告主(客户)

CPM

cost per mille, or cost per thousand impressions, 每千次展示费用

显然,广告平台的收入 = CPM * 展示次数 / 1000。 能否充分利用这些流量,取决于广告平台的客户数量。 而展示次数取决于广告平台的用户数量、用户粘性、产品深度和广告投放频率,这些都是用户相关的产品层面的东西,和我们要讨论的内容相关性不大。

进一步拆解CPM,我们知道:

CPM=1000*CPA*CTR*CVR

CPA

cost per action, 每次成效成本

CTR

click through rate, 点击率,广告点击次数/广告展示次数

CVR

conversion rate, 转化率,广告成效次数/广告点击次数

什么叫做成效?不同广告主有自己的标准。对于游戏来说可能是新用户注册、完成新手引导或进行内购。对于电商来说可能是新用户注册、加入购物车或完成一次付款。

大家可能意识到了,广告主完全不在意CPM,也就是广告平台流量的成本,而只在乎CPA,也就是每次成效的成本。事实上,整个线上广告的发展都是围绕着广告平台和广告主之间的博弈:广告平台希望CPM尽可能高,广告主则希望CPA尽可能低。这在以前几乎是不可调和的矛盾,因为从公式可以看出,只要点击率和转化率不变,CPM和CPA就是正相关的,广告平台和广告主必然有一方要牺牲自己的利益。

那么,有什么办法让双方都满意呢?我们可以看到,点击率(CTR)和转化率(CVR)在这两个成本之间扮演了很重要的角色。对于广告主来说,如果一个广告平台在某个固定时期的CPM一定,那么只要尽量提高点击率和转化率,就能降低CPA;对于广告平台来说,如果在某个固定时期广告主能接受的CPA一定,那么只要尽量提高点击率和转化率,就能获得尽可能高的CPM以提高自己的利润。

说到这,广告平台和广告主之间终于在某些方面达到了一致:提高点击率和转化率才是优化广告的关键。

从它们的定义可以看出,点击率的主要影响因素是:

  • 广告创意对受众的吸引程度
  • 广告创意和受众属性的匹配程度

转化率的主要影响因素是:

  • 从点击广告到产生成效之间用户行为的流畅度
  • 成效落地页的吸引程度
  • 广告创意和实际产品的匹配程度

这就可以解释广告部门做的很多事甚至是骚操作了:

  • 美女、婴儿、野兽图、擦边球:提高广告创意对受众的吸引程度 ,但是降低了广告创意和实际产品的匹配程度
  • 精准定位:提高广告创意和受众的匹配程度
  • 优化网络加载:提高从点击广告到产生成效之间用户行为的流畅度
  • 优化落地页、优化应用商店五图:提高成效落地页的吸引程度
  • ……
擦边球广告
精美的落地页
应用商店五图&描述

这里有一张2011年Facebook广告的截图:

可以看到,8年前,Facebook平台美国地区的CPM大概在$0.3左右。有过海外投放经验的朋友可能了解,2019年的今天,Facebook平台美国地区的CPM在$10左右,涨了30倍。如果把这个涨幅完全加到CPA的头上,相信众多广告商都得破产。事实上,相对8年前来说,CPA的涨幅仅仅在3-10倍之间,其他涨幅大部分都被CTR分摊了。

机器学习

上面我们说到,广告平台和广告主一样,也希望提高广告的CTR和CVR,但是这两个指标受到广告创意、受众属性、落地页质量等多重因素影响。所以我们才说,在多年以前,广告平台和广告主的矛盾难以调和,因为这些因素通常取决于广告主,广告平台几乎无法对它们施加影响。

但是随着近年来机器学习技术和算法的进步和普及,广告平台在这方面的话语权和影响力逐渐增加。

首先,广告平台对自家流量的属性越来越了解,并且随着匹配算法的进步,可以通过很小的代价快速找到适合广告主的受众。

其次,通过广告质量分、账户历史数据等标签,给予高CTR和高CVR广告更高的权重,以鼓励广告主优化CTR和CVR。

此外,基于机器学习的功能,比如UAC、自动优化创意格式和封面等,一方面证明了广告平台对自己算法的信心,另一方面也大大降低了广告主的准入门槛,为广告平台吸引了更多的客户。

UAC

Universal App Campaigns,通用应用广告系列,是谷歌于2015年推出的一种广告形式,只需要添加一些基础素材,进行一些基础设置,便可由UAC自动设计面向各种广告网络的多种格式的广告。

前面提到广告平台和广告主在CPM和CPA上的矛盾,其具体表现就在于,不管是Google还是Facebook广告的前期,广告主都只能为每次展示付费,即传统的CPM出价方式,这是广告平台最愿意使用的收费模式,不用在乎广告主投放的广告CTR和CVR。

但这显然是广告主最不喜欢的收费模式,一旦CTR和CVR崩掉,则血本无归。

在这之后还出现了CPC(Cost Per Click,每次点击成本)的出价方式 。

直到2007年,Google才推出了CPA的出价方式,允许广告主为每次成效付费。显然,这个时候Google已经对自己的算法有足够的信心,才会彻底转向对广告主有利的付费模式。

Google广告产品变迁

我们再次对广告平台的收入做一个总结。广告平台的收入受如下因素影响:

  • 广告展示次数
  • CPM
  • CTR
  • CVR
  • CPA
  • 客户数

有了这个认知,我们再来回顾这些年两大广告平台的重要广告产品更新,就能更好地理解这些变动后面的逻辑了。

定位投放网站 – 2005

广告主可选择定向投放到特定网站,如目标受众一致的产品或者上下链产品的网站,更具针对性。

通过精准投放,提高CTR和CVR

定位人群特征 – 2006

广告主可选择针对性别、年龄等特征来细分定位。

通过精准投放,提高CTR和CVR

Target CPA上线 – 2007

即上文提到的CPA付费模式,机器学习的成效开始崭露头角。

使用CPA付费模式吸引广告主,增加客户基数

引入质量分,并将页面加载速度纳入考核 – 2008

Google开始鼓励广告主通过优化从点击广告到产生成效之间用户行为的流畅度来提高CVR

提高CVR

在搜索结果中增加Sitelink – 2009

广告主可以为搜索广告配置额外的链接,以扩大搜索广告的展示范围。

提高CTR

增加Product Listing Ads广告 – 2009

广告主可以设置此类广告,当用户在Google搜索特定关键词时,直接为用户展示商品图片、价格和信息。一方面,Google增加了新的流量入口;另一方面,这种广告形式比普通的搜索广告更容易吸引用户。

扩充版位以增加展示数

提高CTR和CVR

Dynamic Search Ads上线 – 2011

展示形式和普通搜索广告一致。如果有人在 Google上使用的搜索字词与广告主网站上的标题和常用词组密切相关,那么 Google将使用这些标题和词组从广告主的网站中为广告选择着陆页,并生成明确且具有相关性的标题。这极大地提高了搜索用户和广告的相关性,同时也显著降低了广告生成的复杂度。

通过精准投放,提高CTR和CVR

降低广告投放难度,吸引客户

新增搜索页底部的广告位 – 2011

在搜索页底部新增了广告位

扩充版位以增加展示数

UAC广告上线 – 2015

上文已经有所阐述,此处不再详述。

广告完全自动化,借助机器学习提高CTR和CVR

降低投放门槛,吸引更多客户

Gmail广告上线 – 2015

在Gmail邮箱中新增了广告位

扩充版位以增加展示数

Expanded Text Ads上线 – 2016

广告字数从95增加到140,有效内容曝光增加,提高CTR。

通过增加展示字数和范围来提高CTR

购物广告在图片搜索中出现 – 2016

扩充版位以增加展示数

OutStream广告上线 – 2018

继续拓展广告位渠道

扩充版位以增加展示数

转化价值最大化(Maximize Conversion Value)上线 – 2019

通过这种出价方式,Google将为广告主带来最可能产生高价值的用户。类似我们常说的AEO(App Event Optimization)。

AEO,包括Google的Maximize Conversion、Maximize Conversion Value、FB的VO(Value Optimization),其实都是类似的。一方面,满足了广告商希望能最大化利润的心理,通过算法尽可能为广告商获得最多的应用内转化。另一方面,也提高了广告商对CPM的心理预期价格,因为他们期望获得的是用户更深层的动作,比如付款。

有些人会有这样的误解:自动推出了AEO/VO之后,高质量用户都被放进AEO/VO里面了,普通广告买不到高质量用户。这在我看来是没有依据的。事实上,AEO/VO只是一种优化方式,而不是付费方式。付费方式依然是CPC或CPM,对于广告平台来说,只要CPM能满足,没有道理把高质量用户限制在AEO/VO的广告里。

对于一些用户,广告平台认为他们的CPM远高于其他用户,当使用普通广告时,广告商能承受的成本有限,无法满足广告平台的CPM预期,一旦发现CPM过高,就会停掉广告,自然无法触达这些用户。而使用AEO/VO时,广告商知道会有很高的获客成本,但是回报也很丰富,因此可以忍受更高的CPM。如果跑普通广告时广告商也能承受数倍的CPM,理论上也能获得和AEO/VO类似的高价值用户。

因此,AEO/VO这种功能的出现,其实是广告平台通过提高广告商对CPM的承受度,来直接拉高CPM,并借此提高收入的一个办法。

通过提高广告商对CPM的承受度来直接提高CPM

满足广告商的出价方式要求,吸引客户

Facebook广告产品变迁

Facebook虽然现在已经发展成了除Google以外的另一个广告巨头,但其实从2007年才开始开展广告业务。并且在2010年之前,其广告业务还一直处于懵懂发展期,直到2011年上线移动广告后,才开始崭露头角。

作为一个社交媒体,Facebook相对于Google来说有一个巨大的优势:更了解用户属性。用户在Facebook网络中所产生的任何行为,从注册到交友到发帖,都能让Facebook对该用户的属性添加精确的标签。我们来看这样一个用户:

注册信息:性别女性,生日1990年

详细信息:居住地美国洛杉矶,公司Google,婚姻状态已婚,xx大学研究生毕业

有几个朋友都关注了某理财产品

关注过一个母婴类产品的粉丝页

发表过一篇贴文,内容大致是晒护肤品

通过这些,Facebook可以很容易地对该用户贴上标签:

#女性 #美国 #年龄25-34 #已婚 #有小孩 #研究生 #高收入 #护肤品 #理财

有了这些标签,Facebook就可以把对应广告主的广告推送给该用户,比如护肤品广告,母婴类产品广告,汽车、房子的广告等。

这个优势使得Facebook在广告投放前期明显优于Google,因为它能为广告主找到最匹配的用户。也正是因为如此,现在很多广告主在测试阶段都倾向于使用Facebook,用最小的代价、最短的时间找到核心用户。

接下来,让我们从2011年开始,看一下Facebook广告产品的更新。

Mobile App Install Ads上线 – 2011

在此之前,Facebook的广告业务仅限于网页端,可以跳转到站内的粉丝页或者游戏页,也可以跳转到站外。2010年左右,随着iPhone逐渐开始改变全球移动市场,网页端转移动端的趋势愈演愈烈,Facebook也顺势推出了移动应用安装广告,及时吸引了一大波移动端广告主,成功上位。

吸引移动端客户

oCPM功能上线 – 2012

Optimized CPM本质上还是CPM的出价方式,不过Facebook会根据广告主的投放目标自动优化广告。

通过算法自动寻找合适的客户,提高CTR和CVR

广告尺寸加大,字符减少 – 2013

无论从直觉还是数据我们都能知道,图片素材的吸引程度远高于文字。这个更新的逻辑不言而喻。

提高CTR

Lookalike Audience功能上线 – 2013

所谓的Lookalike Audience,就是广告主上传一些核心用户(或称种子用户)的信息,Facebook在自己的用户中匹配到这些用户,并进一步分析他们的属性,为广告主找到可能的其他类似用户。这个功能一方面解决了广告主扩充核心用户的痛点,另一方面也方便了广告主寻找更多用户进行精准定位。

精准投放,提高CTR和CVR

满足客户需求,吸引更多客户

限制文字范围不超过图片或视频的20% – 2013

这个更新和加大广告尺寸类似,就是希望尽可能增加图案的比例,减少文字类广告,以提高广告的吸引力

提高CTR

视频广告上线 – 2013

图片广告比文字广告更具有吸引力,视频广告当然也比图片广告更具有吸引力。

提高CTR

CPA付费模式上线 – 2013

我们已经在Google的篇幅中详细介绍了这种付费模式,在此不再赘述

通过提高广告商对CPM的承受度来直接提高CPM

满足广告商的出价方式要求,吸引客户

更改广告账户结构 – 2014

Facebook最初的广告结构只有两层,即广告系列(Campaign)和广告(Ad)。在这次更新中,Facebook效仿了Google的三层广告结构,将诸如预算、受众定位等设定都挪到了新的广告组(Ad Set)层级,以推动广告主进行更精准的广告定位。

通过精准投放提高CTR和CVR

视频广告自动播放 – 2014

在初期的视频广告中,用户需要手动点击才能播放视频广告。这一步操作显然会降低视频广告的吸引力。随着移动网络技术的进步和移动流量价格的降低,推出这个功能也算是大势所趋了。

减少点击播放视频的操作提高视频广告的吸引力,提高CTR

Instagram广告上线 – 2015

2012年,Facebook花费十亿美金收购图片分享平台Instagram,现在看来是一笔十分划算的买卖。2015年,Facebook将其广告模式复制到Instagram,并将该平台的广告位整合进了自家的广告系统。如今,Instagram的广告收入能占据Facebook整个广告系统收入的将近20%,当初的十亿美金也只是洒洒水啦

扩充版位以增加展示数

Audience Network广告上线 – 2015

在上线Instagram广告的同年,Facebook将自己搭建的广告联盟也整合进了广告系统。这可以说是Google广告联盟的一个翻版,在经历了上线初期的各种混乱之后,如今也撑起了Facebook广告业务的小半边天,占据了整个业务将近1/4的收入。

扩充版位以增加展示数

轮播广告上线 – 2015

轮播广告允许广告主上传多张图片,当用户滑动屏幕时,可以看到一张完整的大图或是一个故事剧情。这种广告形式相对于普通图片广告来说更吸引用户。

提高CTR

自动扩展受众 – 2016

现在在Facebook投放广告时,该选项是默认开启的。从字面意思来理解,如果广告主设定了很具体的受众属性,Facebook会自动给有意愿看广告但不在广告主设定的受众之内的用户推送广告。这是一个很难去量化其是否有效的功能,但是对于一些对成本没那么敏感、希望获取更多用户的广告主来说,至少也是一个心理安慰吧。

自动扩充受众以充分利用流量带来的展示数

AEO功能上线 – 2016

类似Google的Maximize Conversion Value,我们已经在Google的篇幅中分析过,不再赘述。

通过提高广告商对CPM的承受度来直接提高CPM

满足广告商的出价方式要求,吸引客户

Messenger广告上线 – 2017

Messenger本来是内置在Facebook中的一个聊天工具,2011年才推出了移动端版本。2014年,Facebook强制将Messenger从中剥离,成为了一个独立的应用,当然也将其流量从Facebook本体中抽离了出来。这些流量显然不能被浪费,于是2017年,Messenger广告顺理成章地上线了。不过时至今日,Messenger广告也只占了Facebook整个广告业务收入的3%不到,可谓任重而道远。

扩充版位以增加展示数

总结

我们可以很明显地看到,在最近几年,广告平台将更多精力放在了拓展广告位和机器学习这两件事上。Facebook作为一个后来者,其广告产品更新轨迹和Google非常相似。所以文章开篇所讲的Facebook UAC,其实是早晚的事,我甚至觉得它来的有点晚了。

我们应该很清晰地认识到,广告投放这一行业也将和众多传统行业一样,逐渐被自动化所取代。当所有的人工操作都失去了用武之地,只有精彩的广告创意才暂时不会被机器所取代。当然,若干年后机器是否在创意方面也能超过人类,就是另外一个话题了。

所以,作为从业者,是时候将更多精力关注到创意挖掘和市场分析上来了。

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