インターネット広告の入札モデル - Alliance、RTB、RTA

(パート 1 - 基本的な入札) と (パート 2 - スマート入札モデル) では、入札モデルの「4 つのポイント、3 つのレート、2 つのコントロール、1 つの拡張機能」分析モデルについて説明しました。 「 4つのポイント」とは、入札ポイント、請求ポイント、入札ポイント、評価ポイントのことです。さまざまな入札モードの違いは、主にこれら 4 つのポイントの位置の違いによって生じます。

たとえば、次の図は、CPC と oCPC の 4 つのポイントの位置の違いを示しています。

「 3つのレート」とは、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4つのポイント間の比率です。 （前編）では、「３つのレート」の真の価値と推定値の精度が、大手メディアプラットフォームにおけるメディアプラットフォームや広告主の利益にどのような影響を与えているかを一つずつ分析しました。次の図に示すように:

（第2部）では、「 2つの管理」、すなわち継続入札におけるコスト管理と継続入札における予算管理について説明しました。 oCPX 入札モデルの 2 つの最大の特徴は、(a) 課金ポイントと入札ポイントの分離と (b) 継続入札におけるインテリジェントな入札制御です。

次に、入札ポイント後の比率を正確に推定するにはデータ量が不十分な場合に、利用可能な唯一のデータを使用して、広告主が暗黙的に推定した値を固定値で拡張し、入札ポイント後の行動コストを最適化して効果をさらに向上できる「ワンエンハンスメント」を検討しました。

最後に、完全な「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」分析モデルを使用して、業界の主流メディアの主なスマート入札モデルを分析しました。

この記事では、広告ネットワーク、RTB 広告、RTA 広告を紹介し、関係者全員の利益となるいくつかの変更について説明します。

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1. 広告同盟

大規模なメディア プラットフォームでは、メディアとプラットフォームは同じ利益共同体に属します。大規模メディアプラットフォームは、大規模メディア広告スペース、トラフィック集約および配信プラットフォームの 3 つの部分に分かれていると考えることができます。

しかし、すべてのメディアが広告プラットフォームを構築できる技術的能力を持っているわけではありませんし、多くの広告主とつながる営業能力を持っているわけでもありません。こうした小規模メディアは、広告配信プラットフォームを共有すること、つまり広告提携を結ぶ必要があります。上記で紹介したさまざまな入札モデルは、広告連合の配信プラットフォームでも実装でき、「4 つのポイント、3 つのレート、2 つのコントロール、1 つの拡張機能」も適用されます。

図からわかるように、広告連合プラットフォームと大手メディアプラットフォームの最大の違いは、配信プラットフォームとトラフィック集約によってメディアが利益共同体から切り離されたことです。メディアと配信プラットフォーム間の利益はもはや完全には結びついていません。では、これはどのような変化をもたらすのでしょうか。 「3つの料金」表にどのような変化があったかを見てみましょう。

表では、広告ネットワークを略して「プラットフォーム」と呼んでいます。主要メディア プラットフォームに対応する表との違いはすべて黄色で囲まれています。

同盟は一定の割合でメディアと利益を分配するため、メディアとプラットフォームの利益は基本的に同じです（ただし、両者は利益分配率について自身のチップに基づいて交渉する必要があります）。そのため、上記の表は、主に「メディアプラットフォーム」が「メディア＆プラットフォーム」になり、p（入札ポイント→課金ポイント）とp（課金ポイント→入札ポイント）が元々「メディアプラットフォーム」によって推定されていたが、現在は「プラットフォーム」によって推定される点を除いて、実際には大手メディアプラットフォームの表と基本的に同じです。

アライアンスプラットフォームは、大手メディアにおけるユーザーの行動データ（ユーザーの広告行動データと非広告行動データ）を全て保有しているわけではなく、多数の小規模メディアにおけるユーザーの広告行動データ（非広告行動データなし）のみを保有しているため、大手メディアの配信システムよりも正確な推定ができるかどうかは、この2つのデータのどちらに多くの情報が含まれているかによって決まります。

では、アライアンス モデルではメディアとプラットフォームの間に利益相反がないということでしょうか?あまり。

▶ ある所有トラフィックには oCPM しか設定されていないのに、別の Shanjia では oCPC モデルを選択できるのはなぜですか?

特定のプラットフォームでは、特定の無料トラフィックに広告を配置することを選択した場合、oCPM モードのみを選択できます。ただし、特定の広告ネットワークに広告を掲載することを選択した場合は、oCPM または oCPC を選択できます。すべてを統合して oCPM のみを維持したらどうでしょうか?

アライアンス モデルの違いの 1 つは、p (課金ポイント -> 入札ポイント) が高すぎる場合、プラットフォームが広告主に補償することです。これは、複数の入札後の広告主の全体的なコスト (アクティベーション コストなど) が広告主の入札コストを超えるかどうかを確認するため、プラットフォームは補償を特定のメディアに帰属させることができないためです。

さらに、プラットフォームは長期的な利益を考慮する必要があり、p (課金ポイント -> 入札ポイント) を過大評価するインセンティブはありません。しかし、個々のメディアは対価を支払う必要がなく、長期的な利益を考慮する必要がないため、プラットフォームのp（課金ポイント→入札ポイント）の見積もりを積極的に高めようとする動機があります。

例えば、oCPM モデルでは、偽のインプレッションを大量に追加することで、プラットフォーム モデルはしばらく反応せず、短期的にはメディアの p (課金ポイント -> 入札ポイント) を過大評価することになります。 （長期モデルは、このメディアの p（課金ポイント -> 入札ポイント）が低いことを学習し、入札額を減らします）。補償金は必ずしもメディアに帰属するわけではなく、その結果、メディアは虚偽の発表によって多額の不正利益を得ることになる。

しかし、oCPCではメディアがコントロールできるm->cがp（入札ポイント->課金ポイント）となり、その比率が高すぎると見積もられても低すぎると見積もられても、単一メディアの収益に影響するため、単一メディアには虚偽の印象を作り出す動機がなくなります。

残念ながら、c->入札ポイントから、メディアは偽のクリックを作成することによって（偽のインプレッションを作成することよりも困難です）、p（課金ポイント->入札ポイント）を高くする効果を達成し、不正な利益を得ることができます。観察してみると、アライアンスのトラフィックの品質はわずかに劣っていることがわかります。

2. RTB広告

前述のように、広告アライアンスは、配信プラットフォームとトラフィック集約の全体的な関心コミュニティからメディアを切り離します。RTB モデルは、配信プラットフォームをトラフィック集約の関心コミュニティから切り離し、配信プラットフォームを広告主の関心とより密接に一致させることができます。 DSP の 3 つの収益モデルに対応して、利益を組み合わせる主な方法は、裁定取引モデル、サービス料金モデル、消費共有モデルの3 つがあります。以下、順に紹介していきます。

これを実現するための出発点は、広告主により良い選択肢を提供することです。例えば、昔は食材（メディアトラフィック）はすべて1つのレストランにしか供給されず、食べたければこのレストラン（デリバリープラットフォーム1つ）にしか行けず、どんなにサービスが悪くても我慢するしかありませんでした。今では、食材は多くのレストラン（複数のDSP）に同時に供給されるため、最高のサービスを提供するレストランを選択できます。競争があるため、レストランはより消費者の視点に立って、消費者のために物事を考えるようになります。レストランの料理が口に合わないと感じたら、それを買い戻して自分で厨房で調理することもできます（広告主が独自のDSPを運営）。

DSP がデマンドサイドプラットフォームと呼ばれる理由は、より需要側に立ったプラットフォームであり、需要側 (広告主) の利益をより適切に代表し、一部の広告主が安心して配信用のデータをアップロードできるからです。

▶ 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?

DSP には 3 つの収益モデルがあります。

1. 裁定取引モデル

広告主と DSP は、クリック 1 回につき 1 元など、特定のアクション数に対する購入価格について合意します。次に、DSP は ADX を通じてトラフィックを購入します。DSP は技術的な手段を使用して、クリックごとの価格を、たとえば 0.8 元に制御します。このとき、DSP は 0.2 元の差額を稼ぐことができます。 DSP 技術が強力であればあるほど、同じ金額で ADX からクリックを購入するのに使用できるコストが低くなり、たとえばコストが 0.6 元に削減されると、より高い利益が得られます。

アクティベーションやその他のより詳細な行動データは通常、広告主によって収集されるため、DSP は広告主がアクティベーションを隠すことを防ぐことはできません。そのため、広告主と DSP が合意する決済行動は、通常、大手メディア プラットフォームの課金ポイントに類似しており、DSP が完全に制御できる範囲内である必要があります。

広告主と DSP はクリックやインプレッションに基づいてアカウントを決済しますが、大規模なメディア プラットフォームに似た oCPX モデルを実装することもできます。このモデルでは、広告主はアクティベーションや支払いに基づいて DSP プラットフォームに入札できます。

たとえば、広告主と DSP はクリックごとに 1 元で決済しますが、同時にアクティベーションごとに 60 元で入札します。先ほど紹介した oCPX と同様に、DSP は推定 p(c->a) に基づいてアクティベーション入札をクリック入札に変換し、次に p(m->c) に基づいて eCPM に変換します。同時に、コスト管理により、クリックコストを、例えば0.8元に制御できるため、DSPはクリックごとに0.2元を稼ぐことができ、これがアービトラージと呼ばれる理由です。 DSP によるクリックスルー率の推定が正確であればあるほど、同じ品質のクリックを購入するために使用できるコストが低くなり、利益が増加します。

さらに、広告主のアクティベーションコストも60元以下に抑える必要があります。 2014年に中国初のモバイルDSPの入札戦略を設計したとき、私はこのモデルを採用しました。広告主はCPAに基づいて入札し、DSPは技術的な手段を使用してクリック単価が広告主との決済コストよりも低くなるようにし、利益率を確保しました。

裁定モデルでは、DSPの利益の出し方が本来の提携先や大手メディアと異なるため、「3つの料金」表も変化した。この表では、DSP をプラットフォームと呼び、ADX と集約されたメディア トラフィックをメディアと呼びます。

同盟との唯一の違いは、p（入札ポイント -> 課金ポイント）の見積もりが少し高いことです。 DSPの入札ポイントから課金ポイントまでの見積もりが高すぎると、メディアの収益は増加します（入札額が高すぎるため）。ただし、広告主とDSPは課金ポイント数に基づいて決済されるため、ROIには影響しません。この部分の損失はプラットフォーム（つまりDSP）が負担します。

2. 広告主運営型DSP/サービス手数料モデル

一部の業界の広告主、例えば電子商取引の広告主（JD.comやJD.comなど）は、ユーザーデータの価値が大きすぎるため、詳細ページが表示されたタイミングやユーザーが商品を購入したときなど、広告主側で収集したデータをプラットフォーム（大手メディア広告、アライアンス、DSPのいずれであっても）に送信することができません。そのため、oCPX などの製品を使用することはできませんが、トラフィックを購入するために CPC のみを使用することを望まないため、バックエンド リンクはまったく最適化されません。現時点では、セルフ運用 DSP が比較的適切なソリューションです。

一部の DSP は固定サービス料金方式を採用しています。つまり、広告主は一定額の料金を支払い、DSP は広告主へのサービス提供に専念します。DSP の利益は、いかなる行動とも直接関係がありません。このアプローチは、広告主が興味の観点から独自の DSP を構築するモデルに非常に近いですが、他のモデルと同様に、必ずしも広告主のプライベート データをすべて使用するとは限りません。

広告主が独自のDSPを運営する場合でも、DSPが固定のサービス料金を請求する場合でも、広告主とプラットフォームの利益は完全に一致しており、プラットフォームと広告主の間に区別はありません。そのため、上記の表では、「広告主」は両者の共通の利益を直接表すために使用されています。

また、広告主とプラットフォーム間で課金行為が行われないため、4つのキーポイントのうち課金ポイントがなくなり、キー比率が3から2に減少します。

p(課金ポイント→入札ポイント)やp(入札ポイント→入札ポイント)は広告主自身がモデルを用いて推定するため、効果の有効性は広告主自身が保有するデータに直接関係します。そのため、このモデルは豊富なデータを持つ広告主（例えば、JD.comやToutiaoなどの大手メディアの広告主でもある）にのみ適しています。これについては後で詳しく分析します。

3. 消費シェアリングモデル

一部の DSP は消費共有モデルを採用しており、合意された比率に従って広告主が費やした予算を共有します。

広告主とプラットフォーム間の行動回数による課金がなくなるため、4つのキーポイントのうち課金ポイントがなくなり、キー比率が3から2に減少します。

消費共有モデルでは、DSP の収益は広告主の消費に比例し、広告主の消費はメディアの収益に比例するため、DSP の利益はメディアと結びつきます。しかし、このモデルがまだ存在しているのは、この表が短期的な関心のみを分析するためです。長期的には、広告主の ROI が低下すると、広告主は DSP との連携を終了し、他の DSP に切り替えることになります。 DSP は提携よりも広告主を代表する必要があるため、短期的には広告主の利益を損なうようなことを行う可能性は低いでしょう。

3. リアルタイム

広告主が自社で運用するDSPのご紹介の際に、自社のユーザーデータの価値が大きすぎるため、広告主が収集した詳細ページ到達や商品購入などのデータをプラットフォーム（大手メディアプラットフォーム、アライアンス、DSP）に返すことができない広告主もいるとお伝えしました。そのため、自社のデータを安全にモデル学習に利用できるよう、自社DSPを立ち上げる広告主もいます。

では、大手メディア プラットフォームやアライアンスからトラフィックを購入する広告主は、データをプラットフォームに送り返すのではなく、広告主独自の DSP のような独自の配信システムを構築できるのでしょうか?答えはイエスです。この方法は、一部のチャネルやウェブサイトでは RTA 広告と呼ばれています。 RTB モデルにおける広告主の自社運用 DSP も、RTA 広告の特殊な形態であると考えられます。次の図は、大手メディアプラットフォーム、アライアンス、RTB（つまり自社運営のDSP）におけるRTA広告の模式図を示しています。

図中のオレンジ色の部分は配送システムの一部であり、モデルを使用してさまざまな比率を推定します。大手メディア プラットフォームやアライアンスでは、配信システムが 2 つの部分に分かれており、1 つは大手メディアまたはアライアンス プラットフォームにあり、もう 1 つは広告主独自の RTA 配信システムにあることがわかります。大規模なメディア プラットフォームまたはアライアンスが十分に収集できる行動がクリックである場合、p(m->c) は大規模なメディアまたはアライアンス プラットフォームの配信システムによって推定され、p(c->bid point) は広告主独自の RTA 配信システムによって推定されることは理解しにくいことではありません。

この区分は課金ポイントに基づいていないため、大手メディアやアライアンスプラットフォームではp（入札ポイント→課金ポイント）（oCPCなど）を推定する場合もあれば、p（課金ポイント→入札ポイント）の一部（oCPMなど）を推定する場合もあります。一方、広告主のRTAシステムではp（課金ポイント→入札ポイント）の全部または一部を推定します。

広告主にとって、広告モードは 6 つあります (通常のモード 3 つと RTA 3 つ)。これらの 6 つのモードのうち、配信効果が優れているのはどれでしょうか?モデルとアルゴリズムの実装は、各企業の技術力に依存します。データソースの観点から、これら 6 つのモデルの本質的な違いを見てみましょう。

上記の表では、大規模なメディア プラットフォームまたはアライアンスが完全に収集できる動作がクリックであると仮定すると、推定する必要があるモデルは 2 つあります。1 つは p(m->c)、もう 1 つは p(c->bid point) です。各モデルのデータ ソースは、機能とラベルに分かれています。特徴データとラベル データの両方が良好な場合にのみ、最終モデルはより適切な推定値を得ることができます。

また、青色の背景は、このモデルが大手メディア、アライアンス、または非自社運営 DSP によって推定されていることを示しており、オレンジ色の背景は、このモデルが広告主独自の RTA 配信システムまたは自社運営 DSP によって推定されていることを示しています。また、上記の表の参加者はすべてサードパーティのデータを購入できるため、サードパーティのデータは表に個別に表示されなくなりました。

大手メディア vs アライアンス:アライアンスが取得できるデータはユーザーの広告行動に限られますが、より多くのメディアからのデータがあります。したがって、アライアンスが十分に大きくなく、メディアの数の利点が多様性の欠如を補うことができない場合は、2 つのモデルの推定値は大手メディアほど正確ではありません。

DSP vs Alliance:まず、ADX は DSP にローカル リクエストのみを送信するため、機能ディメンションの観点から、DSP は一部の小規模メディアのユーザー広告行動しか取得できません。さらに、p(m->c) モデルの場合、DSP は入札に成功したインプレッションがその後クリックされたかどうかのフィードバックしか取得できないため、ラベルはアライアンスのものよりもはるかに悪くなります。

そのため、DSPが自らの優位性を発揮したいのであれば、広告主がより詳細なデータ（アクティベーション、支払いなど）を送信する意思があるかどうかに頼らなければなりません。それは広告主自身（自社運営DSP）であるか、または大手メディア（百度のDSP、テンセントのDSPなど）でもあります。データなしでサードパーティの DSP を維持することは困難です。

「大手メディアと提携企業」対「大手メディア + RTA と提携企業 + RTA」: RTA 広告では、大手メディアと提携企業は、ユーザー特性を広告主の RTA 配信システムに完全に自発的に送信し、広告主は送信される量を制御できません。大手メディアや提携企業の中には、特性データをまったく送信しないところもあります。 p(c->bid point) モデルではラベル データが RTA に絶対的な利点をもたらしますが、広告主が独自のユーザー機能を多数持っていない場合、このモデルをトレーニングすることはできません。

広告主が現在のユーザーの特性を持っている場合、そのユーザーはすでに広告主の製品の​​ユーザーであることを意味します。そのため、RTA は新規ユーザーの獲得には適しておらず、広告主傘下のある商品 A のユーザーに対して、広告主の別商品 B の広告を掲載するのに適しています。したがって、RTA は、ほとんどのユーザーが実際に e コマース広告主から商品を購入しているため、e コマース広告に特に適しています。e コマース広告主は、これらのユーザーの特性データをすでに所有しており、これらのユーザーに購入していない新製品の広告を推奨できます。 RTA はゲーム広告にはあまり適していません。ゲーム広告主は通常、自社のゲームを一度も使用したことのない新規ユーザーを獲得する必要があるためです。これらの新規ユーザーについては、広告主は特性データを持っていません。

まとめると、大量のデータを蓄積し、ユーザーにさまざまな商品を繰り返し推奨する広告主（eコマース広告主など）、または何らかの特別な配慮によりプラットフォームにデータを絶対に送信できない広告主は、RTAを介して大手メディアまたはアライアンスからトラフィックを購入するか、自社運営のDSPを介してADXからトラフィックを購入することを検討できます。実際、これら 2 つの方法は、市場の e コマース企業 (JD.com など) でより一般的に使用されています。他の広告主にとっては、トラフィックを購入するために大手メディアや提携先にデータを送り返すのが最善かもしれません。

【まとめ】

この連載記事では、「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」の分析モデルを紹介し、大手メディア、アライアンス、RTB広告という3つの異なるDSP収益モデルにおけるRTB広告（およびRTA）における複数の当事者の利益を分析します。この分析モデルは、市場における主流の入札パターンを分析するためにも使用されます。

3 つの記事はかなり長いので、コンピュテーショナル広告に本当に情熱を持ち、忍耐強くすべてを読んでくださった読者の皆様に感謝の意を表したいと思います。この記事は数人の友人からもレビューの協力をいただきました。改めて感謝申し上げます。読者の中にはWeChatを追加してフィードバックや肯定を送ってくれた人もおり、ここで感謝したいと思います。

著者: シェンタンシェ

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