在2.2的指標介紹中, 為讀者引入了廣告交易中幾個重要的事件, 此章節重點在交易鏈路中常用的指標介紹, 並為其點出優化人員應該注意的細節在哪。第一段落將從指標的計算方式以及其代表的意義開始做詳情介紹與情節導入, 第二段落開始介紹對應的優化方法。

指標解釋

同樣從John的手機觸發的廣告圖解開始看起

從AD request的發起, adx轉發給dsp, dsp挑選廣告後返回出價及素材信息給adx,只要返回一次即對bid response計數一次, 此處發生了第一個可以做為交易衡量指標的前導指標出價率，出價率越高代表的是競價可能越充分，交易市場的收入可能越高，計算方法如下

DSP出價率: bid responses/bid requests

實際交易中會發現dsp的出價存在大量的低價廣告, 無論廣告主自身是否出價不符合市場價格，僅是DSP為了自身利益也有可能出現此現象, 甚至有出價會探索是否出價低於ADX告知的底價能否成為一個合格的廣告，產生展示。也存在系統出問題導致構建返回時候的信息不合規, 例如廣告本身的包體為空, 或是展示鏈結不合法等等。上述廣告出價對於ADX而言並沒有參考意義，所以, 我們在定前導指標有必要排除掉無效的出價invalid response

有效出價valid bid responses: bid responses-invalid responses

DSP有效出價率:valid bid responses/bid requests
接著往前進一步到ADX接收到Bid response後觀察, ADX往往是對接多家DSP, 為得是提高總體的參與競價程度，競價越充分越激烈, 價格即有可能越高，媒體收益也隨之提高。ADX接了多家DSP後, 在ADX側發現的DSP競價情況是部分展示機會有多家DSP參與競爭，部分展示機會沒有人參與，部分則是單一一家出價。廣告展示機會是固定的，如果只是將所有DSP的出價做簡單的向上計數，出價數量總和可能大於展示機會數量總和，那是不正確的，我們應該對出價的計數做去重處理。每一次廣告展示機會只能計數一次有效出價，那麼我們就能保證出價總和小於展示機會的總和

出價率: 去重後valid bid responses/去重後bid resquests or 去重後valid bid responses/ad resquests

接著由ADX挑出一個最高價的有效出價後，將廣告返回到SDK去進行展示同時，ADX利用DSP出價中攜帶的notification url通知獲勝的DSP, DSP收到獲勝通知即為自己的獲勝win count向上計數一次，為此計算系統層級的獲勝率。部分DSP會要求ADX在自己的廣告出價並未獲勝時，進行失敗通知loss notification, 目的是為了釋放機器資源以及廣告預算鎖的提前解禁，此處不贅述失敗率，失敗與成功為一體兩面

DSP獲勝率: DSP win counts/valid bid responses

聰明的讀者應該發現了廣告交易的拍賣與現實中的物品拍賣存在一個巨大的差別，即bid increment，如果不存在bid increment這個環節，商品價格又如何能夠被抬到一個應有的區間呢? 事實上在廣告交易中由於時間限制，adx與dsp無法實現多次的溝通，抬價的環節無法被實現，但是不代表價格區間就不能被抬到合適的範圍。媒體通過市場調研報表首先進行流量價值的估算(Estimate), 放到市場上後根據出價率，可以決定是否為一個合適的底價，後續的價格波動來自不同的dsp根據自身系統的廣告投放目標與預算消耗情況會進行出價的波動，相當類似於拍賣中的bid increment, 不同的點在於原有的廣告機會已經消失了, 新的bid給得是下一次展示機會。ADX將廣告給到SDK進行展示後, SDK端會上報一次展示impression，服務端收到展示上報後不會做簡易的向上計數，原因是單一廣告可能在原來的廣告展示機會中產生的多次展示，所以在做展示統計時候會對展示進行去重，即單一展示機會最多存在一次展示計數

ADX展示率:去重後total dsp impression/total DSP win counts

DSP展示率:去重後dsp impression/ DSP win counts

收到展示上報後，預算控制budget pacing也能開始計算系統的預算消耗情況, 超成本情況等後續指標。

指標優化方法

以下我們將拆分角色，描述指標低落時候我們應該做的應對方案，拆分兩角色有著絕對的必要性, 原因是兩角色在不同的指標上可能存在不同的利益立場

DSP角色

DSP的角色定位是為了廣告主服務, 一昧提高花費並不合適, 還需考量廣告主的投放目標

DSP出價率低

1. 預算消耗程度是否過高了, 一般來說可能短期內做不了什麼, 待系統的pacing降速後此現象即可緩解
2. 廣告定向與廣告位的信息匹配程度, 是否存在過多無法匹配的維度, 比如廣告想投放Android, 廣告位的來源全是IOS。需要多與ADX合作方溝通自身廣告定向的現狀，讓ADX針對性地發送更多相應的流量
3. 查看廣告請求的底價是否過高，即時與ADX溝通底價情況，避免浪費過多的無效請求
4. 廣告位的歷史表現是否過低，詢問ADX此廣告位的大盤數據表現，是否其他DSP也是如此低落的廣告效果。必要時果斷放棄，要求ADX將此流量屏蔽

獲勝率低

1. 出價是否過低，需與ADX側對接人緊密溝通，快速定位合適的出價區間，避免過度浪費系統的出價，成熟DSP系統容易進一步影響pacing, 導致預算花費受限
2. ADX側是否有除了價格之外的排序條件，導致提高價格也無法競得的情況出現

展示率低

1. 與ADX溝通，是否存在多廣告源在客戶端進行另一次的排序, 排序邏輯以及是否存在其他廣告源的包量情況
2. 與ADX側詢問是否存在客戶端長期緩存, 長週期的緩存可能導致展示追蹤鏈結失效

ADX角色

ADX的角色定位是仲介, 中介追求交易量, 收入, 利潤

出價率

1. 是否發送給了每一家dsp公司合適的流量了, dsp側的流量總量限制是否都有效得被利用了，一定要經常和dsp溝通, 排除掉無效競價請求
2. dsp側的出價是否包含了無效出價, 與RD一同進行dsp的廣告出價的信息排查

DSP獲勝率

1. 檢查競價獲勝者與失敗者的價格差距, 是否存在某些維度下與獲勝者的出價差距較小, 溝通DSP小幅提價後即可競得, 交由DSP與廣告主溝通或是修改自身的系統出價策略
2. 若發現單一DSP優勢過大且媒體端的估價偏差，接著會發生價格立刻塌陷, 甚至低於市場應有的價格，ADX可適時地進行干預，維持公平價值

展示率

1. 與app開發者溝通，是否存在多廣告源在客戶端進行另一次的排序, 排序邏輯以及是否存在其他廣告源的包量情況
2. 與app側詢問是否存在客戶端長期緩存, 長週期的緩存可能導致展示追蹤鏈結失效