程序化广告行业（42/89）：预警机制与广告优化全解析

大家好呀！在之前的分享中，我们初步了解了程序化广告投放的一些基础知识。今天，咱们继续深入学习程序化广告行业的关键要点，包括单一DSP账户的预警机制、广告主看不到广告的原因以及广告优化调整的方法。我写这篇博客的目的，就是希望能和大家一起学习进步，把程序化广告这个复杂但又充满机遇的领域研究透彻。

一、单一DSP账户预警机制详解

单一DSP账户预警机制就像是给广告投放装上了"智能监控器"，能帮我们及时发现账户运行中的各种问题，避免出现大的损失。

账户余额预警：账户余额就像我们钱包里的钱，当余额或可用信用额度低于设定的数值X，或者低于前N天的总消耗金额时，系统就会发出警报。比如，我们设定X为5000元，前N天总消耗是8000元，如果账户余额不足5000元，或者可用信用额度不够支付接下来的费用，就该赶紧充值或调整投放策略了。这就跟我们生活中收到余额不足的短信提醒一样，得及时处理，不然就会影响广告投放的正常进行。
流量预警：对广告活动和广告位的流量变化进行监测。如果当前账户日平均消耗大于X的广告活动，当日（或当前小时段）竞价请求数同比或环比上升Y%以上，这意味着广告活动的总流量大幅度上升；反之，如果下降Y%以上，则是总流量大幅度下降。广告位的流量预警规则和DSP全局预警机制里的一样。想象一下，你开了一家店，平时进店的顾客数量比较稳定，突然某一天顾客数量大幅增加或者减少，你肯定得赶紧找找原因，是做了什么宣传吸引了更多顾客，还是附近开了竞争对手的店把顾客都抢走了。广告流量的变化也是这个道理，我们要及时发现并分析原因。
消耗预警：广告活动、AdX/SSP以及广告位的消耗情况都在监控范围内。当最近平均消耗大于X，且当天或前一天同比、环比上升Y%以上，说明消耗大幅度上升；下降Y%以上则是消耗大幅度下降。这就好比我们手机的流量套餐，突然发现某个月流量使用量比平时多了很多，可能就得检查一下是不是有什么软件在后台偷偷跑流量，广告消耗也是同理，消耗异常变化时要找出原因，避免不必要的支出。
价格预警：CPM、CPC、CPA等价格指标一旦出现大幅度波动，系统就会预警。以CPM为例，当最近平均消耗大于X，且当天（或当前小时段）CPM同比、环比上升Y%以上，说明CPM大幅度上升；下降则反之。价格波动会直接影响广告投放的成本，如果成本突然升高，我们就得考虑调整出价策略或者优化投放渠道了。
效果预警：点击率CTR、转化率CVR、点击到达率等效果指标也很重要。比如，当广告主对应账户最近平均消耗大于X，且当天（或当前小时段）CTR同比、环比上升Y%以上，说明CTR大幅度上升；下降则反之。CVR和点击到达率的预警规则类似。这些指标反映了广告的实际效果，如果某个广告位的CTR突然下降，可能是创意不够吸引人，或者目标人群定位不准确，我们就得根据这些预警信息来优化广告。
使用率和站内相关预警：对于广告位的流量使用率，如果最近平均消耗大于X且使用率小于Y%，或者优质广告位使用率小于Y%时，会发出警报。同时，还会监测广告位对应的Landing Page的停留时间和窗口大小是否异常。如果停留时间过短或者窗口大小不符合预期，可能意味着广告页面设计有问题，需要进行优化。

二、广告主看不到广告的原因剖析

广告主花钱投放广告，却看不到自己的广告，这可太让人着急了。一般来说，主要有以下几个原因。

出价过低：出价就像参加拍卖会时的报价，如果出价太低，就没办法在众多竞争对手中赢得展示机会，也就是竞价失败。这时候，我们可以适当提高出价。但又担心出价过高会导致成本上升或者消耗过大，怎么办呢？可以单独建一个Retargeting活动，设置一个较高的出价，比如100元/CPM，然后针对刷广告人员的IP、cookie或者设备号ID进行重定向。这样，系统就只会对特定的刷广告人员出高价，既不会影响整体投放成本，又能让广告主看到自己的广告。
出价过滤：刷广告人员的访问请求不符合我们设置的人群策略，比如不在投放活动的时间、预算、频次、定向设置范围内，系统就不会对这个请求出价。举个例子，我们设置的投放时间是周一到周五的上午9点到下午5点，结果广告主在周六去查看广告，肯定看不到；或者设置的地区定向不包含广告主所在地区，也会出现这种情况。另外，投放预算过低或者投放速度设置成匀速，也可能导致系统出价时基于当前消耗判断不出价。解决办法还是和出价过低类似，通过出高价建单独的Retargeting活动来解决。
不在供应商流量池：这也有两种情况。第一种是某些广告位不包含特定地区的流量，比如广告位不提供北上广地区的流量，那么北上广地区的用户就刷不出广告。遇到这种情况，可以使用代理服务，把IP设置成二三线城市的IP再试试。第二种情况是AdX/SSP的部分流量不会向DSP发起竞价请求，可能是DSP平台在AdX/SSP平台设置了QPS（每秒查询率）或者Pre - Retargeting（预过滤条件），这时候可以考虑放宽条件设置；还有可能是AdX/SSP有动态QPS设置，DSP投放量少，AdX/SSP发送给DSP的竞价请求也少，这种情况就需要DSP和AdX/SSP协商解决办法了。

三、广告优化调整策略

企业可以根据数据分析得出的问题，对广告进行优化调整，主要从曝光、点击、转化这些关键触点入手。

曝光优化
- 媒体优化：通过分析媒体人群匹配度、媒体重合度和媒体饱和度来选择最优的媒体组合。媒体匹配度就是媒体能覆盖到广告主目标人群的比例，比如一个时尚类媒体，能覆盖到80%喜欢时尚的目标人群，那匹配度就比较高；媒体重合度是指多个媒体之间目标人群重合的比例，如果两个媒体的目标人群重合度太高，可能就没有必要同时投放；媒体饱和度是指该媒体中已投放覆盖到的目标人群占总目标人群的比例，如果饱和度太高，说明这个媒体的潜力可能已经被挖掘得差不多了，需要寻找新的媒体。
- 创意优化：广告匹配度对投放效果影响很大。广告匹配度就是广告创意贴合广告诉求的程度，比如一个宣传运动鞋的广告，创意展示的是运动鞋的舒适、时尚和高性能，和运动鞋的诉求很贴合，那这个广告匹配度就高，更容易吸引用户的注意。
- 频次调整：不同曝光频次对用户的影响是不一样的。我们要根据不同曝光频次的人群数据找到最优值，设置合理的频次控制。比如，对一个新推出的产品，可能需要适当增加曝光频次，让更多用户了解；但如果曝光频次过高，可能会引起用户的反感，所以要找到一个平衡点。
- 人群调整：根据目标受众的投放量级和转化效果，来增加或减少人群标签的投放。如果某个年龄段的人群转化效果很好，就可以适当增加针对这个年龄段的投放；如果某个特定兴趣标签的人群转化效果不理想，就可以考虑减少相关投放。
点击和转化优化：虽然文档里没有详细说明，但在实际操作中，点击和转化优化也很关键。对于点击优化，可以从广告文案、按钮设计等方面入手，让广告更具吸引力，提高用户的点击欲望。转化优化则涉及到落地页的设计、用户体验等方面，确保用户点击广告后能够顺利完成转化，比如购买产品、填写表单等。

四、代码示例

下面用Python代码来模拟一个简单的广告投放效果监测和预警系统。假设我们有一个广告投放数据的列表，每个元素是一个字典，包含广告位ID、消耗金额、CTR等信息，我们要监测CTR是否异常。

python 复制代码

# 模拟广告投放数据
ad_data = [
    {'ad_slot_id': 'ad1', 'consumption': 1000, 'ctr': 0.05},
    {'ad_slot_id': 'ad2', 'consumption': 1500, 'ctr': 0.03},
    {'ad_slot_id': 'ad3', 'consumption': 800, 'ctr': 0.08}
]

# 设定预警阈值，假设X为1000，Y为30%
X = 1000
Y = 0.3

for ad in ad_data:
    if ad['consumption'] > X:
        # 假设前一天的CTR为0.05（实际应用中需要从历史数据获取）
        previous_ctr = 0.05
        ctr_change = (ad['ctr'] - previous_ctr) / previous_ctr
        if ctr_change > Y or ctr_change < -Y:
            print(f"广告位 {ad['ad_slot_id']} 的CTR出现异常，当前CTR为 {ad['ctr']}")

这段代码只是一个简单的示例，实际的广告投放监测和预警系统会更复杂，需要实时获取数据、处理大量的广告位信息，并且要考虑更多的指标和异常情况。

写作不易，希望这篇文章能帮助大家更好地理解程序化广告行业的相关知识。如果您觉得这篇博客对您有帮助，请点赞、评论支持一下，也请关注我的博客，后续我还会分享更多关于程序化广告的内容，咱们一起在这个领域不断探索、共同进步！