情報フロー アカウントの設定と最適化に関するアイデア、非常に実用的な内容です。

インターネット広告における入札モデルの発展は、多くの変化を遂げてきました。初期のCPMからCPC入札モデルまで、FacebookのoCPX（oCPM/oCPCなど）がオンラインで普及するにつれて、二重入札、アクティベーションと支払い、FacebookのAEOとVOなどの新世代の入札モデルが次々と登場しました。

このシリーズの記事では、より一般的な「4 つのポイント、3 つのレート、2 つのコントロール、1 つの強化」分析フレームワークを紹介し、それを使用してさまざまな入札モデルを分析します。この一連の記事を読めば、最も人気のある入札モデルについてより包括的な理解が得られると思います。

この連載記事は3部に分かれています。第1部では、 CPM/CPC/CPAなどの基本的な入札モデルの具体的なビジネスロジックを簡単に紹介し、次に「4つのポイント、3つのレート、2つのコントロール、1つの強化」の「4つのポイントと3つのレート」を紹介し、oCPXを紹介します。 中盤では、「4つのポイント、3つの料金、2つのコントロールと1つの強化」のうち「2つのコントロールと1つの強化」を紹介し、oCPX、アクティベーションと支払い、AEO/VOなどのスマート入札モデルを分析します。 次の記事では、アフィリエイト広告やRTB広告の各関係者の利益と、大手メディア配信プラットフォームの利益の違いを中心に分析します。

このシリーズの記事では、以下の問題についても取り上げます。

（１）CPMからCPCへ、メディアプラットフォームと広告主の交渉関係はどのように変化したか？

（２）CPA入札モデルはどのような状況で利用できますか？

（３）広告主がクリックスルー率を下げたいと思うのはなぜでしょうか？

（4）oCPX入札モデルでは、広告主は実際の行動データを送り返す必要がありますか？

（５）なぜ多くの国内oCPX入札モデルには超過コスト補償メカニズムが備わっているのか？

（６）なぜ国内メディアプラットフォームは、oCPX入札モデルの超過費用補償金の支払いを開始する前に、広告の累積行動（アクティベーションなど）の数が一定数に達することを要求しているのでしょうか？

（7）特定の所有トラフィックをoCPCモードからoCPMに変換する理由は何ですか？

（８）ダブル入札とはどのような入札方法ですか？

（9）なぜスマート入札製品が必要なのか？

（10）ある所有トラフィックにはoCPMモデルしか存在しないのに、別のShanjiaにはoCPCモデルがオプションとして残っているのはなぜですか？

（11）DSPにはいくつの収益モデルがありますか？それぞれのモデルにおいて、三者の利益にどのような変化が生じたのでしょうか?

· 記事が来ます ·

Facebook や Google などの大手メディア広告プラットフォームは、通常、独自のトラフィックを収益化するために独自の広告プラットフォームを構築します。このとき、メディアは配信プラットフォームでもあり、この記事では「メディア プラットフォーム」と呼びます。

1. 基礎知識

インターネット広告は通常、以下のプロセスを経ます。情報の流れを例にとると、ユーザーがアプリを開くと、広告を閲覧することがあります（広告表示、略称m）。ユーザーは広告の下にある「詳細を表示」をクリックすることがあります（広告クリック、略称c）。詳細ページで、ユーザーは「今すぐダウンロード」をクリックし続けます（広告ダウンロード、略称i）。その後、アプリストアまたはAndroidアプリストアからゲームをダウンロードして開きます（アクティブ化、略称a）。しばらくプレイした後、ユーザーはお金を使って小道具を購入することがあります（支払い、略称p）。将来的には、より深いユーザー行動が発生する可能性があります。

CPM 広告(Cost Per Mille) は、広告の表示回数に応じて課金されます。1 回の表示あたりのコストは非常に小さいため、1,000 倍、つまり 1,000 回の広告表示にかかるコストで課金されるのが一般的です。

広告主 A の広告の CPM 入札額が 1,000 回あたり 10 人民元で、広告主 B の広告の CPM 入札額が 1,000 回あたり 12 人民元である場合、メディア プラットフォームは CPM 入札額に基づいて広告を並べ替え、1 位の広告 (つまり、広告主 B の広告) を表示します (わかりやすくするために、この広告スロットには 1 つの広告のみが表示されるものとし、以下の説明もこの設定に基づいています)。

注: CPM の「m」は実際には 1000 回を意味します。ただし、後に開発された CPC、CPA などのモデルにおける「c」(クリック) と「a」(動作) はすべて動作の種類であるため、後に人々はインプレッションを表すために「m」を使用することに慣れました。

CPC 広告(クリック単価) は、広告がクリックされた回数に基づいて課金されます。これは、1 回のクリックのコストは通常​​十分に大きいため、1000 倍にする必要がないためです。

広告主 A の広告の CPC 入札額が 0.3 元で、広告主 B の広告の CPC 入札額が 0.4 元の場合、2 つの広告のクリックスルー率が同じではない可能性があるため、メディア プラットフォームは CPC 入札額が高い広告主 B の広告を直接販売しません。

このとき、メディアプラットフォームは通常、クリック率予測モデルを使用して各広告のクリック率（CTR）、つまりmからcまでの確率p（m->c）を推定し、

eCPM = クリック率 * クリック単価 * 1000

（CPM は 1000 インプレッションあたりの価格なので、1000 倍にする必要があります）

2 つの広告の eCPM (推定 CPM) を個別に計算します。

広告主Aのクリック率CTR_Aが0.03、広告主Bの広告CTR_Bが0.02と推定されると、次のように計算できます。

eCPM_A = 0.03 * 0.3 * 1000 = 9元

eCPM_B = 0.02 * 0.4 * 1000 = 8元

次に、eCPM で並べ替えて、広告費用が最も高い広告主 A の広告を表示します。

ランキングは eCPM に基づいていますが、課金は eCPM ではなく CPC に基づいていることに注意してください。つまり、この広告がユーザーによってクリックされた場合、メディアプラットフォームは広告主に0.3元を請求します。広告がユーザーによってクリックされなかった場合、メディア プラットフォームは広告主に料金を請求しません。

行動価格変換式：

m->c->i->a->p のプロセスでは、各動作 A の価格は、後続の動作 B の価格に動作 A と動作 B の比率を乗じた値に等しくなります。例えば

CPM=p(m->c) *CPC * 1000

（必要なのはCPMを1000倍にするだけです）

CPC = p(c->a) * CPA

これは広告アルゴリズムで最もよく使われる数式の一つです。異なる行動の価格を変換するために使用できます。この後も頻繁に使用されるので、よく覚えておいてください。

2. 「四つのポイント、三つのレート、二つのコントロール、一つの強化」の「四つのポイント」

1. 入札ポイント：

実際、CPM、CPC、またはそれに続くCPA、OCPM、oCPC、二重入札などの入札モードのいずれであっても、ほとんどのメディア プラットフォームは、最終的に変換式に基づいて入札を eCPM に変換し、eCPM を並べ替えて、eCPM が最も高い広告を選択して表示します。これにより、各メディア露出機会のメリットを直接測定することができ、メディア自身の利益を最大化することができます。この記事で解説する「入札ポイント」はすべてm（インプレッション）です。

2. 請求ポイント:

つまり、メディア プラットフォームは最終的に広告の数に基づいて広告主に料金を請求します。

たとえば、CPM では、料金はインプレッション数に基づいて計算されるため、課金ポイントは m になります。 CPC広告では、eCPMランキングに基づいて表示する広告を決定しますが、表示された広告はクリック数に応じて課金され、課金ポイントはcとなります。

3. 入札ポイント：

つまり、広告主がメディアプラットフォームの配信背景に記入する価格です。

CPM 広告と CPC 広告では、入札ポイントと課金ポイントの動作は同じです。CPM の入札ポイントも m で、これは 1000 インプレッションあたりの価格ですが、CPC 広告の入札ポイントは c で、これはクリックあたりの価格です。 oCPXでは入札ポイントと課金ポイントが分離されています。

4. 評価ポイント:

広告において、広告主が本当に入札したいのは、インプレッションやクリック、あるいはダウンロードや支払いではなく、LTV (Life Time Value)、つまり、広告主の製品を使用するライフサイクル中にユーザーが広告主にもたらすすべての価値です。

理想的な世界では、広告主は、たとえば LTV 1 ドルごとに 0.80 ドルで入札できます。すると、広告主の ROI は 1/0.8 = 1.25 > 1 となり、広告主はただ座ってお金を計算すればよいことになります。残念ながら、LTV は通常、計算して定量化するのが困難です。たとえば、ユーザーが小道具にお金を払わなくても、同行するプレーヤーの価値を重視する場合があります。したがって、広告主が広告を掲載する場合、配信オプティマイザーの作業を評価するために、チェーンのさらに上位にある、より定量化可能な指標を探すのが一般的です。

たとえば、有料ユーザーのコストや 7 日間の ROI を評価する場合、この点を評価ポイントと呼びます。以下の分析では、評価ポイントは支払い（p と略記）であると仮定します。実際には、別のポイントである場合もありますが、議論の結論には影響しません。

図に示すように、CPM入札モードでは、入札ポイント/課金ポイント/入札ポイントがm、評価ポイントがpであるとします。 CPC 入札モデルの場合、入札ポイントは m、課金ポイント/入札ポイントは c、評価ポイントは p と想定されます。

4 つのポイントに対応するのは、p(入札ポイント -> 請求ポイント)、p(請求ポイント -> 入札ポイント)、p(入札ポイント -> 評価ポイント) の 3 つの比率です。

CPM/CPC と、この記事の後半で説明するすべての入札モデルとの大きな違いは、これら 4 つの重要なポイントの位置の違いにあります。これら 4 つの重要なポイントとそれらの間の 3 つの比率が 3 者の利益に与える影響を明確に分析すれば、それをすべての入札モデルに拡張できます。

次に、各比率を段階的に紹介し、3者の利益に与える影響を分析します。

また、ユーザー（インターネットユーザー）も実は参加型の役割を担っているのですが、各メディアがユーザーの要求（ユーザーエクスペリエンス）を異なる程度、異なる方法で考慮しているため、この記事ではメディア、プラットフォーム、広告主の間の駆け引きについてのみ論じます。

3. 「3つの料金」p（価格ポイント -> 評価ポイント）

広告主が CPM と CPC で入札ポイントを設定する方法を見てみましょう。

CPM入札モデル:

ゲームを宣伝していて、計算により有料ユーザーを獲得するコストが 80 元未満であることがわかった場合、利益を上げることができます。言い換えれば、広告主（または配信最適化担当者）は、有料ユーザーに対する暗黙の入札（つまり、暗黙の CPP = 80 元）を念頭に置いており、これは将来的には有料入札と呼ばれるようになります。次に、広告主は前回の配信データに基づいてp(m->p)の確率を推定します。推定クリック率CTR p(m->c)が約0.03、p(c->i)が約0.1、p(i->a)が約0.4、p(a->p)が約0.1と仮定すると、全体のp(m->p)は0.03*0.1*0.4*0.1=0.00012となり、

cpm = p(m->p)*暗黙の入札額*1000

cpm = 0.00012 * 80 * 1000 = 9.6元

したがって、広告主の CPM 入札は 9.6 元に設定されます。

広告を掲載したことがある読者の中には、「広告を掲載するときにこのように計算したことはなかった」と言う人もいるかもしれません。はい、実際には、広告主は必ずしもこれを明示的に行うわけではありません。通常は、まず経験的な CPM を設定し、次にレポートで有料ユーザー コストを確認します。有料コストが 80 を超える場合は価格を下げ、80 を下回る場合は価格を上げます。最終的に達成される実際の効果は、上記と同じです。

つまり、広告主の入札には、固定値（CPM では p (m->p)）で推定された p（入札ポイント -> 評価ポイント）が暗黙的に含まれるため、評価ポイントの入札（有料入札）は入札ポイントの入札（つまり CPM 入札）に変換されます。

CPC入札モード:

同様に、広告主の CPC 入札には、固定値で推定された p (入札ポイント -> テスト ポイント) が暗黙的に含まれます。これは CPC では p (c->p) であり、テスト ポイントの入札 (有料入札) は入札ポイントの入札 (つまり CPC 入札) に変換されます。

CPM と CPC (実際には他の入札モードにも適用されます) では、入札ポイント (CPM の場合は m、CPC の場合は c) から評価ポイント (p) までの比率、つまり入札ポイント -> 評価ポイントの比率 p が設計されていることがわかりました。次に、この比率の真の値と推定値の精度、そしてそれがゲームの両当事者（メディア プラットフォームと広告主）の利益に与える影響について見てみましょう。結論を先に述べ、それから一つずつ分析します。

p（入札ポイント→評価ポイント）比率の真の値がメディアや広告主に与える影響

比率 p (入札ポイント -> 評価ポイント) の真の値を増やすことで、ボリュームを求める広告主は、同じ支払いユーザー コストでより高い入札ポイント価格を獲得できます。

たとえば、CPM モデルの CPM 価格 (cpm = p(m->p)* 支払済み入札額 * 1000 であるため)。これにより、メディア プラットフォームは、他の方法では獲得できなかった表示機会をさらに獲得し、より多くのボリュームを獲得できるため、収益も増加します。予算が限られており、ボリューム要件がない広告主の場合、入札ポイントを変更しないことで、より多くの有料ユーザーを獲得し、ROI を向上させることができます。

したがって、p（入札ポイント→評価ポイント）の実際の価値を向上させることに関しては、メディアプラットフォームと広告主の利益はまったく同じです。たとえば、CPMモデルでは、メディアプラットフォームは広告スロットの位置を最適化してクリック率を高めることでp（入札ポイント→評価ポイント）を向上させます。利益が一致しているため、広告主はこの点に関してメディア プラットフォームが提供するアドバイスやツールを信頼できます。

p（入札ポイント -> 評価ポイント）比率推定の精度がメディアと広告主に与える影響

広告主は、任意のユーザーに対して、明示的または暗黙的に固定値（調整される場合もありますが、同時に異なるトラフィックに対して固定されます）を使用して p（入札ポイント -> 評価ポイント）を推定し、それによって支払われた入札を入札ポイント入札に変換します。当然ながら、この比率はユーザーごとに異なります。したがって、この見積りが高すぎると、入札ポイントが高くなりすぎて、広告主の ROI が低下し、メディア プラットフォームの収益が増加する可能性があります。また、見積りが低すぎると、入札ポイントの CPM 値が低くなりすぎて、不利な入札が行われ、十分なボリュームを獲得できず、メディア プラットフォームの収益が減少する可能性があります。

広告主が固定値で推定したp（入札ポイント→評価ポイント）が高すぎたり低すぎたりすると、広告主自身の利益が損なわれます。そのため、広告主は入札を調整することでこの推定値を調整し、精度を高めようとする動機があります。

4. 「3つの料金」p（入札ポイント→請求ポイント）

CPC の場合、CPM との違いは、課金ポイントと入札ポイントが両方とも c であるのに対し、入札ポイントは常に m である点です。したがって、p(入札ポイント->課金ポイント)のレートが存在します。次に、この比率の真の値と推定値の正確性、そしてそれがゲームの両当事者（メディア プラットフォームと広告主）の利益にどのように影響するかについて説明します。結論を先に述べ、それから一つずつ分析します。

p（入札ポイント -> 課金ポイント）比率の真の値がメディアと広告主に与える影響

入札ポイント (m) から課金ポイント (たとえば、CPC 入札モデルの c) までの実際の値を増やすことで、ボリュームを求める広告主は同じ支払いポイントでより高い CPM を得ることができます。 （たとえば、CPC 入札モデルでは、CPM = CTR * CPC * 1000）、当初獲得できなかった表示機会をさらに獲得し、ボリュームを増やすことができます。 CPM が増加したため、メディアの収益も増加しました。

ただし、ボリュームを求めていない広告主の場合はそうではないかもしれません。ここで言う量を追求しない広告主とは、一定の量を獲得した後は、それ以上購買量を拡大しようとしない広告主を指します。

このとき、実際の有料ユーザーコストが、ユーザー LTV に基づいて推定される許容可能な最大有料ユーザーコストよりも低い限り、広告主は可能な限り多く支払うべきであり、そうすれば総利益が高くなるだろう、と疑問に思う人もいるかもしれません。なぜ量を追求しない広告主がいるのでしょうか?

一定のレベルに達するとボリュームの需要が増加しなくなる典型的な広告主のタイプは 2 つあります。

1 つのタイプは、小規模なエージェントまたは CP 自身です。広告に投資したお金は短期間で回収できるものではなく、サイクルが必要です。例えば、ヘビーなゲームなら数か月かかることもありますが、カジュアルゲームなら数週間かかることもあります。資金が十分でない小規模な広告代理店や、自社で広告を出稿するCPの場合、ROIが1を超えていても予算が限られています。

2 番目のカテゴリは、サービス機能が制限されている広告主です。購入量が増えると、当社のサービス能力が追いつかなくなります。ただし、インターネット業界では、サービス機能の増強にかかる限界費用が非常に低いため、このような状況は通常まれです。

▶ 広告主がクリックスルー率を下げたいと思うのはなぜでしょうか?

では、ボリュームを求めない広告主にとって、p の実際の値 (入札ポイント -> 課金ポイント) を増やすことがなぜ有益ではないのでしょうか?簡単に考えられる理由としては、広告は課金ポイントでの行動数に応じて課金されるからです。例えば、課金ポイントはクリックcであり、クリックがなければ広告主には課金されません。

広告プラットフォームが 100 インプレッション中 2 クリックをもたらすか、10 インプレッション中 2 クリックをもたらすかは、広告主にとっては同じクリック数をもたらすために支払う金額は同じであり、クリック率の増加は広告主に直接利益をもたらすものではありません。また、場合によっては、p（入札ポイント -> 課金ポイント）比率が低いほど、ボリュームを求めていない広告主にとって有利になります。これは、広告業界以外の事例である通信詐欺を見れば、より明らかになります。

類推質問: 詐欺のテキストメッセージの中には、なぜあんなに下手に書かれているものがあるのでしょうか?

ある通信詐欺会社は、まず広範囲に網を張り、詐欺のテキストメッセージを大量に送信します。誰かがその餌に引っかかったら、テキストメッセージや電話で返信し、専門家の一連のレトリックを使って詐欺を実行します。大量のテキストメッセージを送信するコストは非常に低く、基本的に無視できます。これは、CPC モデルの表示 m に似ています。一方、専門家とのコミュニケーションによるさらなる詐欺には、専門家の時間と労力が必要になり、これは CPC モデルのクリック c に似ており、コストがかかります。しかし、詐欺会社の人員は限られており、専門的な「サービス」を必要とする人の数を制限しなければ、電話の数に対応できません。したがって、この例えでは、詐欺会社とは、ボリュームを求めない広告主のことです。

詐欺テキストメッセージがあまりにも欺瞞的で「クリック率」が高い場合、簡単に騙されない人の中には、しばらくは反応しないものの、専門家に相談の電話をかけてくる人もいるかもしれません。専門家の人員は限られており、たとえば 1 日に 1,000 件の電話に応答するとなると、最終的に「変換」できるのは比較的少数のユーザーだけです。一方、テキスト メッセージが画像のように粗雑で、「クリック率」が非常に低い場合、専門家に電話をかけるのは非常に騙されやすい人だけになります。その場合、専門家が 1,000 件の電話を受けたとしても、ユーザーを「変換」できる可能性が高くなります。

インターネット広告業界に戻ると、同様に、p(入札ポイント->請求ポイント)はp(請求ポイント->評価ポイント)と負の相関関係にある場合があります。このため、ボリュームを追求しない広告主にとって、p (入札ポイント -> 課金ポイント) を増やすことは必ずしも有益ではなく、むしろ有害となる可能性があります。メディアプラットフォームとしては、インターネットの限界サービスコストが非常に低く、ボリュームを求める広告主が大多数を占めるため、影響は一般的にそれほど大きくありません。

p（入札ポイント -> 課金ポイント）比率推定の精度がメディアと広告主に与える影響

CPMとは異なり、mからc、つまりp（入札ポイント→課金ポイント）までの推定は、メディアプラットフォームが機械学習を通じて推定します。異なるコンテキストにおける各ユーザーおよび各広告の推定価値は通常異なります。

ある広告の推定値が高すぎる場合、入札時点での広告のCPMが相対的に高くなります（CPM=p（入札時点→課金時点）* p（課金時点→入札時点）*入札時点での入札額のため）。そのため、他の広告の表示機会を占有してしまいます。しかし、実際の課金額は少なくなり、広告プラットフォームの収益が減少します。広告主にとっては、請求件数が少なければ請求額も比例して少なくなり、最終的な ROI は大きく変わりません。

ある広告の推定値が低すぎる場合、入札時点での広告の CPM は相対的に低くなり、入札キュー内で最適ではない広告が上位に配置され、広告プラットフォームの収益が低下します。広告主にとっては、得られる金額は少なくなります。

したがって、メディア プラットフォームの p (入札ポイント -> 課金ポイント) の推定値が正確であればあるほど、収益が高くなることがわかります。広告主にとって、主な影響は獲得できる広告収入の額であり、これは比較的小さいものです。

▶ CPM から CPC へ、メディア プラットフォームと広告主の交渉関係にはどのような変化が起こったのでしょうか?

CPM から CPC への変更が広告主に与える影響:

評価ポイントがc以降、CPMからCPCへ移行すれば、広告主の利益は大きく保証されます。広告主が固定値を使用して p(m->c) を推定すると、非常に不正確になり、高すぎても低すぎても、広告主の ROI やボリュームに悪影響を与えることがわかります。

CPC では、p(m->c) は入札ポイントから課金ポイントまでのセクションに属します。この値（クリック率）は、ユーザーの特性やラベル（つまりc）を理解する機械学習モデルを使用してメディアプラットフォームによって推定されます。これは、広告主が固定値を使用して推定するよりもはるかに正確であり、推定値が高すぎる場合でも、広告主のROIに大きな影響はありません。したがって、広告主にとって、CPM ではなく CPC を使用することにはほとんど利点しかなく、欠点はありません。

m のみを評価し、c を評価しない一部のブランド広告主の場合、評価ポイントは m であり、上記の分析は適用されません。このような広告主は CPC を使用しませんし、使用する必要もありません。

CPM から CPC へのメディア プラットフォームへの影響:

広告主の評価ポイントがcまたはc以降の場合、CPMからCPCへの変更は、メディアにとってデメリットよりもメリットが多くなります。

CPM では、p(m->c) は広告主がすべての広告に対して見積もった固定値です。広告主の見積りが非常に正確であると仮定すると、すべての広告の平均が固定値として使用されます。そうすると、広告のほぼ半分は過大評価され、半分は過小評価されることになります。しばらくすると、広告主は、見積額が低い入札の多くは失敗し、見積額が高い入札は成功する可能性が高いことに気付くでしょう。したがって、レポートを見ると、配信された広告の平均コストは入札額よりも大幅に高くなります。

このとき、目標コストを達成するためには、見積りに使用した固定値を下げる（つまり入札ポイントを下げる）必要があり、その結果、ほとんどの見積りが低くなり、メディアプラットフォームの収益が主に減少することを意味します。

CPC モデルの実際の配信データを見ると、メディア プラットフォームは不正確な p(m->c) 見積りの結果 (高すぎても低すぎてもメディア プラットフォームが支払うため) を負担しますが、見積りが正確すぎるため、損失は、広告主の CPM の見積りが明らかに低かったためにメディア プラットフォームの収益が減少したことで生じた損失よりも小さくなります。したがって、全体として、CPC モデルではメディア プラットフォームの収益も増加します。

また、比率の実際の値に関しては、CPCモデルでは、予算が限られている広告主は、m->c比率を高めるかどうかという点で、関心やメディアプラットフォームが異なります。幸いなことに、この部分の影響は比較的小さく、実際の配信では、メディアプラットフォームにとってCPCは依然としてデメリットよりもメリットの方が多いです。

▶ CPA モデルはいつ使用できますか?

CPC の成功により、人々は同じ方法に従って、課金ポイントと入札ポイントを CPA モデルに移行することが可能であるかどうかという疑問について考えるようになりました。

行動 a のデータがメディア プラットフォームによって完全に制御され、収集されている場合、問題はなく、CPA モデルは有効です。たとえば、メディア プラットフォームが Taobao であり、広告主が Taobao 上で商品を宣伝する場合、Taobao はユーザーの行動を完全に制御できるため、CPA (または CPS) を実行できます。

行動 a のデータが広告主によって収集され、広告主自身によってメディア プラットフォームに送り返される場合、課金ポイントが a に移動されると問題が発生します。たとえば、広告主がアクション a に 80 元で入札した場合、広告主にはアクション a のデータを送り返さない、またはアクション a のデータの一部をメディア プラットフォームに差し控えるインセンティブがあり、その結果、メディア プラットフォームは広告主からより少ない金額を徴収できるようになります。

したがって、次のようなルールが得られます。

支払いポイントは通常、メディア プラットフォームによって完全に制御される行動ポイントを超えることはできず、広告主が収集する行動ポイントに達することはできません。

5. 「3つの料金」p（請求ポイント→入札ポイント）

上記の分析によると、行動 a が広告主によって収集された場合、CPA に基づいて直接入札および課金することはできません。p(c->a) セグメントの推定は、広告主が固定値を使用して推定することしかできません。上記の分析によると、これは広告主とメディア プラットフォームの両方にとって不利です。

比率p(c->a)によって推定される特性データ（ユーザー特性と広告特性）はメディアプラットフォームが管理しますが、ラベルは広告主が管理します。したがって、p(c->a) を推定する場合、一方の当事者が譲歩して、もう一方の当事者にデータを提供する必要があります。

通常、メディアプラットフォームは個々の広告主よりも優れたデータ分析能力を持っています。広告主はメディアプラットフォームにラベルデータを提供し（以下では、広告主がそうする動機を分析します）、メディアプラットフォームはp(c->a)に基づいて推定を行います。この時、入札ポイントと課金ポイントを分離し、課金ポイントを m (または c)、入札ポイントを a にした FB の革新的な oCPX が登場しました。

oCPXは次のように理解できます: oCPX = 課金ポイントと入札ポイントの分離 + 継続入札におけるインテリジェントな入札制御

つまり、広告主はメディアプラットフォームに行動データを積極的に提供し、メディアプラットフォームは広告主に入札ポイント価格を課金ポイント価格に変換する無料の入札変換サービス（p(c->a)を推定して）を提供します。さらに、メディア プラットフォームは、継続的な入札によるインテリジェントな入札制御サービスも提供します。継続入札におけるスマート入札制御サービスについては、後ほど詳しく説明します。

p（課金ポイント -> 入札ポイント）比率の実質値がメディアと広告主に与える影響

p（課金ポイント -> 入札ポイント）が高くなるほど、広告主の入札ポイントから課金ポイント入札、そして入札ポイントに変換される CPM 入札が高くなり、広告プラットフォームの収益が増加します。ボリュームを求める広告主にとって、この比率が高いほど、変換された CPM 入札額が高くなり、ボリュームを獲得しやすくなります。ボリュームを求めていない広告主の場合、ペイパーポイント入札を変更しないことで、より多くの入札ポイント行動が得られ、ROI を向上させることができます。

メディア プラットフォームと広告主の関心は、p (課金ポイント -> 入札ポイント) 比率の真の価値を高めることに一致していることがわかります。

p（課金ポイント -> 入札ポイント）比率推定の精度がメディアと広告主に与える影響

モデルを使用してメディア プラットフォームが予測した推定値が高すぎる場合、課金ポイントでの広告主の入札額が高くなりすぎて、ROI が低下します。低すぎると入札ポイントに変換された CPM が低くなりすぎて、ボリュームが得られなくなります。メディア プラットフォームの場合、推定値が高くなると、課金ポイント入札と入札ポイント CPM 入札が高くなり、収益が増加します。見積りが低すぎると、入札ポイントから変換される CPM が低くなり、広告キューでの競争が十分に激しくなくなり、メディア プラットフォームの収益が低下します。

ここで問題が出てきます。メディアプラットフォームが見積もったp（課金ポイント→入札ポイント）が高すぎると、メディアプラットフォーム自身は利益を得られますが、広告主にとっては不利益になります。メディア プラットフォームは、短期的にはこの比率を過大評価する傾向があります。この問題はどうすれば解決できるでしょうか?これについては次の記事で詳しく説明します。

これまで、大型メディアプラットフォームにおける4つの重要ポイントの3つの比率がゲーム双方に与える影響は十分に分析されています。基本入札モードとスマート入札モードにはさまざまな種類がありますが、大きな違いはこれら 4 つの重要なポイントの位置の違いにあります。これらの入札パターンを理解するための鍵の 1 つは、これら 4 つの重要なポイントとそれらの間の 3 つの比率が 3 者の利益に与える影響を明確に分析することです。

【まとめ】

この記事では、「四つのポイントと三つのレート、二つのコントロールと一つの強化」における「四つのポイントと三つのレート」と、CPM/CPC/CPAなどの基本的な入札モードについて紹介します。このシリーズの次の記事では、「4つのポイント、3つのレート、2つのコントロール、1つの強化」の中の「2つのコントロール、1つの強化」を引き続き紹介するとともに、oCPX、ダブル入札、アクティベーションと支払い、AEO、VOなどのさまざまなスマート入札モードを分析します。見逃さないでくださいね。

著者: 乾き物の山の中で暮らす

出典: Baidu Industry Exchange