广告从来都不是一个让人喜欢的东西，自从广告诞生之日起，就注定了它“强奸”用户眼球的使命，当然也催生了商业社会的兴隆。
随着互联网的浪潮席卷而来，广告行业也发生了翻天覆地的变化，从传统媒体的创意驱动型的广告，逐渐向数字媒体的数据驱动型的方向过渡。
何为数据驱动呢？当然是通过大数据、云计算、人工智能尔尔的高级技术了。其实说白了，就是根据你日常浏览信息，购买商品，路经商圈等等信息，预测你更喜欢的广告是什么样子，精准的展示在你的面前。
数据驱动一方面改良了用户看到的广告，实现了千人千面的个性化。另一方面，能够让广告主们也可以精准花费，不花冤枉钱。
原始的媒体广告，土豪广告主们一掷千金。一般直接承保一个时段，或者直接冠名一个节目。至于多少人在这个时段看到了广告，多少人是潜在消费者，又有多少人最终转化为真实客户，这些指标都无法衡量。
而互联网的计算广告则大大不同，它的售卖方式并非强迫广告主购买整个时段，而是精准到每一次曝光进行拍卖。一个用户打开手机，手机中的广告位就会告诉广告系统，这个用户性别男爱好女，偶尔玩下王者荣耀，最近刚买了个篮球。这时，各类感兴趣的广告主们就可以根据这样一个用户纷纷出价，竞争这样一次曝光机会。吃鸡游戏的广告主出价1元，Nike的广告主出价1.2元，最终广告被Nike竞得，拿到广告曝光，以上整个拍卖过程仅需要0.1秒。用户在毫无察觉的0.1秒之后，看到了一条Nike的篮球鞋，毫不犹豫的下单购买了它。
上面的例子看上去很美，仿佛用户都找到了自己需要的商品，广告主也都找到了自己心仪的客户。然而实际情况却并不容易让双方都满意，往往出价高的广告主不一定适合用户，而适合用户的广告主不一定出价最高，每一次广告的曝光都带来一次拍卖，如何让最合适的广告主获得曝光，既得到不错的拍卖价格，又能让用户喜闻乐见。
这就要说到计算广告中行业大佬Google发明的一个伟大的竞价机制，二阶扣费（GSP）。
二阶扣费的规则说起来很简单。就是大家一起来竞价，而出价最高的人竞价成功，不过他只需要支付第二名的竞标价格。这样设置扣费规则的基本原理就是希望在拍卖博弈的过程中达到纳什均衡。
从上表可以看出，在二阶竞价中，所有广告主都可以按照真实意愿出价，不仅符合了广告主的心理预期，也实现了广告平台收益的最大化。
在二阶计费的竞价规则下，还要解决一个用户是否喜欢的问题。如果这个广告的竞价非常高，但与当前用户并不相关，那广告的效果一定也不理想，这时候就要考虑CTR的影响。
CPM（广告曝光价值）= CTR（点击率）*CPC（点击价格）
从这个公式可以看到，广告的曝光价值不仅受价格的影响，同时也收用户对广告的点击率的影响。一个用户喜欢点击，CTR高的广告才能有更高的CPM。
至此，点击计费的广告实际扣费规则也就清晰了：
计费规则公式，pCTR是预测点击率。
广告主实际扣费的价格是下一名出价的广告的预测点击率与出价的乘积，比当前广告的预测点击率，且不高于当前广告的出价。
基于以上的计费方式，不仅权衡了用户的喜好，广告主的竞拍需求，同时保证了广告系统的收益与稳定性。
