全篇分为以下几个部分，阅读需要约30-50分钟。
1）在线广告是什么
2）在线广告的本质是什么
3）在线广告市场是什么样的
4）在线广告产品的演进历程
5）在线广告中的经济学
6）在线广告的出价和计费模式
7) 番外篇：华为为什么要做广告服务
在线广告可以说是互联网最大的商业模式。一般互联网企业中，广告收入可能占到70-90%。互联网凭借在线广告的收费模式为消费者提供免费的主营业务，这完全颠覆了传统行业以主营业务作为主要收入来源的认知。我们可以说如果你想理解互联网的商业模式本质，那么有必要对在线广告业务一探究性。
另一方面，在精细化营销的市场驱动下，广告投放的精度越来越细，数据在广告业务中发挥着越来越重要的作用。可以说大数据（注意是大数据，而非数据）技术的应用场景在广告领域得到了充分的实践检验，并且已经形成规模化营收。
鉴于以上两点，我们有理由相信，了解在线广告业务对于业务人员和技术人员都有着巨大的意义。
在线广告是什么？
放下电脑，稍作休息。打开今日头条，随意翻一番新闻。一则广告出现在眼前，是关于颈椎治疗的，不由得感叹，“嘿，还挺精准...”。
从一则广告被制作，到它被投放到我们眼前，究竟发生了什么事情？我们不妨来一起看看。
首先，我们把投放广告的企业成为广告主，投放广告的地方成为媒体。如果点开“今日头条”—“我的”，会发现一个“广告推广”的入口，在这里你就可以作为广告主，往今日头条这个媒体上投放广告啦。当然前提是，你得通过资质审核。
制作一个广告可能只需要几分钟，简单来说分成四步：1、创建一个广告计划，包括推广目标、预算等；2、创建一个广告任务，包括限定投放人群、出价方式等；3、接着设置你的广告内容，包括产品介绍图文、描述等。4、最后完成创建，确认投放。这时只需要等待广告审核通过，你的广告就会被自动投放出去。
接下来这个广告又是怎么被另一个用户看到的呢？
假设有一个30多岁住在北京的富二代小王，当他打开头条浏览信息的时候，会使媒体端触发一个广告请求：“嘿~ 我这有一个用户正在浏览网页，我们有个给他展示广告的机会，请给我一个合适的广告"。这个请求会被发往一个叫做“广告交易中心（Ad exchange）”的地方，交易中心时刻在接受着来自不同媒体的广告请求。
接下来，广告交易中心会再次把这个请求广播给许许多多的“广告投放平台（DSP）”，这里面就包括存储了之前创建好的那则广告的DSP。
DSP接受到了请求，判断这个人是不是广告主的目标人群，如果恰好保时捷打算投放一则汽车广告，刚好也在寻找北京高收入年轻人这样的群体来投放广告，那么一拍即合，立即回应交易中心：“好的，我愿意出价8块钱来购买这次广告曝光的机会”。与此同时，交易中心也受到了来自其他DSP的报价，有人出5块、有人出3块。
交易中心把这些回应请求的广告主按照价格从高到低的顺序排列，并把出价最高的一方作为此次赢得投放机会的中标者。中标者在确认自己赢得这次投放机会之后，就把事先准备好的广告内容发给交易中心，交易中把广告内容和投放的广告位进行组装，再最终返回给媒体。这样一来，一则保时捷的汽车广告就最终在小王的App上显示了出来。
以上就是广告投放的一个完整链路，当然我进行了大幅简化，省去了很多细节。可以看到，这个过程中有以下几个关键词：
1. 自动化：整个过程完全是自动化的，我们虽然解释了很多，但其实上面整个的投放过程其实发生在100ms以内。
2. 定向：投放是精准化的， 根据从用户那里采集到的一些隐私数据，可以准确地将合适的广告发给合适的人。
3. 竞价：广告与广告之间通过某种竞价机制来争夺投放机会。
4. 频次控制：通过控制广告展示的次数，可以有效平衡消费者、平台和广告主之间的利益。
5.原生广告：从最终广告的展现效果来看，它藏于app信息流之中在不经意间把想要传递的信息传递出去。
我们把这些关键词稍作整合，就可以给在线广告下一个定义。
在线广告，其实就是把合适的内容、以合适的方式和合适的程度，高效地投放给合适的人，并根据反馈不断重复。
在线广告的本质是什么？
以上，我们从具象的视角来跟大家一起走查了一遍广告投放的过程，让大家对于"广告是什么”，有个直观的了解。接下来，我们进入抽象领域，进一步追问，在线广告的本质又是什么呢？
为了回答这个问题，我们需要换一个视角来看待广告。
广告中的出价、竞价很容易让人联想到交易行为，如果把广告看做是一种交易行为，那么广告交易的对象，即商品，它是什么呢？这个商品又有什么样的特质？
我给出以下的答案，来跟大家一起探讨：
广告是关于流量的交易，而流量是持续提供触达能力的媒介，而触达是商品使用价值的转移。
1. 【什么是价值】商品的使用价值是指它满足需求的程度。通过商品交换来让渡使用价值，这构成了经济关系。
2. 【什么是触达】触达是使用价值的转移，从商品完成生产，到通过营销曝光给消费者，这之间的过程便是触达的过程。
3. 【什么是流量】流量是持续提供触达能力的媒介。其中持续触达是互联网区别于传统企业的核心能力差异，这也是为什么我们在谈论互联网产品的时候往往离不开谈论流量。触达能力，则强调流量本质上是一种以能力为主导的商品。广告主购买流量不是为了买个管道，而是为了通过管道带来用户和业务。所以如何结合流量商品提供更好的赋能服务于广告主，这是需要考量的。最后媒介体现了流量的依赖性，如果不讨论流量所承载的内容，来单独讨论流量的价值，这样是不妥的。
在线广告市场是什么样的？
流量是商品，广告是关于流量的交易市场，那么我们就来看看这个交易市场有什么规律。
1. 流量的生产过程，总体而言是先扩量、再切分。
我们把媒体生产流量的过程，比作一个老农采摘水果、制作水果篮的过程。一位老农，一开始一天只能采摘一篮子水果。但为了提高收入，老农鼓动了几个人帮他一起，这样一来，一天能采摘4筐水果，收入翻番。但是这样还是不够养家糊口，老农想了好办法。之前，一筐水果里什么样种类的水果都有，而且质量参差不齐，既有特别好的，又有差的。现在，老农把这些水果都分了个类，一筐装苹果、一筐装菠萝、一筐是质量好的葡萄、一筐是质量稍差点的葡萄。这样有些喜欢苹果的顾客就可以只买苹果，有些喜欢菠萝的就只买菠萝，而且可以把质量高的高价卖出去，质量低的也不愁，卖便宜点也能卖出去。
这样虽然卖出去的水果总量没变，但是平均而言，单价提高了不少，收入也得到了提升。
每个水果就像是一笔单位流量，它代表着面向用户的一次触达。作为媒体方而言，总是希望先积累起来足够多的活跃用户，拥有足够多的流量，这样可以吸引广告主来自己的平台采买流量。而为了进一步提升收入，媒体方会将自己平台上的流量进行精细化切分，以便支持广告主的个性化需求，让他们进行精细化的采买。精细化带来了流量质量的提升，同时单价和收入也自然提升了。
2. 流量的售卖过程，总体而言是先批发、再零售。
我们继续以售卖水果为例。在售卖的时候，果农总是希望把尽可能多的水果卖出去，因此一些不太在意质量，而更在意采购总量的买主会得到果农的偏好。果农希望优先把大批量的水果卖给这些也同时希望大批量采购的批发商。
但渐渐地，果农发现市场上也有一些人，他们对于采购数量没有太多要求，反倒特别在意水果的质量，而且往往只买自己喜欢吃的水果。如果把各种各样的水果一篮子卖给他们，反倒没人愿意要。
于是，聪明的果农把批发商采购之后剩下的水果，仔细地分门别类。按照种类和质量分别售卖，很快也都卖出去了。
流量售卖跟卖水果是类似的，也分批发和零售。一些品牌广告主，营销预算充沛，他们为了增强自己品牌的曝光度，吸引潜在客群，往往投入大量预算到品牌广告上，这些品牌广告更加注重广告覆盖的广度，而没有那么在意转化率。这种方式的交易就类似于批发。
而一些中小广告主，往往没有充足的资金来进行大量的广告投放。对于他们而言，如果能用较少的钱获得更高的广告效果，那便是最好的。所以，对于中小广告主，他们更偏爱效果广告——每次投放都期望能够带来转化，比如用户看了广告就下载推广的APP，下单推广的商品。这种方式的交易就类似于零售。
在流量交易的过程中，我们发现：
1. 流量的生产边际成本趋于零。生产越多的流量，则再生产更多流量所需的成本就会越来越小，最终趋于零。流量来自于媒体链接的用户，当一个媒体拥有10个用户时，再去获取100个用户，这不是一件容易的事。但是当一个媒体拥有100万的用户时，再去获取100个用户，所需成本就几乎为零。
2. 流量的库存成本为零。由于单位流量，也就是一则广告的“一次触达”有效期可能只有几秒钟时间，如果用户关注到了广告，那么这次触达产生了价值，如果用户没有关注到，那么这次触达就立刻失效，所以我们无法保存“广告的触达”。对于流量这种商品而言，它的库存成本为零，因为它根本就没法被存下来。
3. 流量越细分，质量越高。细分的流量意味着，广告主可以精准投放自己的广告到自己想要的目标人群上，那么对于广告主而言，这个流量的价值也就更大，质量也就更高。
4. 流量越细分，质量的不确定性越高。流量的质量本质上是个概率事件。如果有一股流量覆盖100个用户，往这个流量上投放广告，最终从概率上统计其中会有50个用户产生转化。那么，我们把这个流量的质量记为50分，并且这个流量质量为50分的概率是100%。但是如果我们把这股流量再拆分成100份，每份对应1个用户，那么每个用户产生转化的不确定性就会更高。也就是说，或许单股流量的质量分会更高，但是实际达到这么高的质量分的概率会更低。
5. 流量越细分保质期越短。对于一个路边广告牌的流量来说，可能每天覆盖1万人，有效期（展示时间）能长达1个月。但是对于一个，响应某个用户前端请求的在线广告来说，它展示的时间或许只有1秒钟。
6. 流量获取的边际效用不会递减。一般的商品买的越多，效用越低。比如，一个饥肠辘辘的人，买了一个包子吃，这个包子带给他的满足感是极大的。但是买第二个的时候，满足感有所降低。再到买第五个的时候，就觉得撑得慌，几乎没什么满足感了，这就是边际效用递减。而对于广告来说，广告主永远不会担心转化的用户太多。采买的流量越多，就有越多可能发生转化的用户，就能带来越多的业务收入。
基于流量所具备的以上特点，可以推测出广告主和媒体在流量交易市场中的利益诉求。
1. 媒体总是期望尽可能地生成更多的流量，售卖更多的流浪来获得收入，而不用考虑生产成本或者卖不出去的库存问题。
2. 广告主总是期望尽可能地采买更多流量，而不用担心流量会贬值。
3. 由于以上两点，交易数量会趋于饱和。在交易数量逐渐饱和的基础之上，媒体和广告主都希望尽可能地提升单位流量的质量。来提升广告主收益或者媒体方利润。
4. 为了提升流量质量，需要不断对流量进行切分。而切分会造成不确定性增加，交易风险增加。因此买卖双方都期望规避风险，并在规避风险的过程中，相互博弈。
这便是广告市场 —— 一个多方角色在追逐高风险、高收益的细分流量过程中，不断进行大规模、多次博弈的交易市场。
在线广告产品的演进历程
聊完了在线广告和在线广告市场，我们接下来看看在线广告产品都有哪些，它们的发展历程是什么样的？
同样地，我们尝试换一种视角来看产品。以往我们把产品看做是一种能够被商业化的价值主张，从用户痛点的视角出发来看待产品。现在不妨换个视角，
如果说，产品本质上是在构建一种交易场景，那么多种多样的产品其实就是对交易场景的演进和改良。
在交易场景的视角下，我们关注的是交易场景中的要素，包括：交易速度、交易风险、交易触发方式、交易约束条件、交易成本和利润、交易效用、卖方、买方。
如果纵观广告产品的发展历程，可以明显看到各种广告产品的诞生，其本质上是交易要素不断被改良。
让我们回到1994年10月27日,美国通信巨头AT&T在http://hotwired.com(一个无线杂志网站)投下了史上第一个在线banner广告。当时AT&T为该广告支付了$30,000，投放是以CPD(cost per day)的形式，为期3个月。广告的点击率高达44%，从此掀起了互联网广告革命的浪潮。
这算是第一条在线广告，相比传统广告使用传统物料在广告牌、电视、大众媒体等地方，约定时段和版位来买断流量，这时候的在线广告本质上只是把线下广告照搬到了线上。通过在页面上插入一段静态的广告内容HTML来展现广告，并且这时候的广告跟传统广告一样，采用签订合约的方式，广告主买断一段时间的banner广告位，独享这段时间的流量。
随着越来越多的广告主开始尝试在互联网上投放广告，媒体也在琢磨如何能进一步的提升广告收入。这时，广告主的思路发生了第一次重要的变化，他们开始意识到互联网的不同之处。如果网页可以根据用户的不同而展示不同内容的广告，那么不就可以利用一个广告位来收取两份钱。给男性用户，展示飞利浦的剃须刀广告；给女性用户，展示香奈儿的香水广告。利用同一个广告位，同时满足了飞利浦和香奈儿双方广告主的需求。
这时的广告产品，称之为定向广告。
定向广告因为按照人群划分了流量，所以如果继续按照时间来采购，广告主无法专享某个时段的广告，广告主显然不会答应。于是，交易方式发生了变化，从买断时间变成买断曝光数。媒体方跟广告主签订一份合约，约定媒体方会保证广告主所选人群下的广告曝光量达到某一数值，如果曝光量不够，则媒体需要赔偿广告主。
在定向广告的形态下，媒体方承担流量分配的责任，既保证每个广告主的广告能够投放到其所选人群下，又能保证广告主签订的曝光量能够达标。
但是，随着选择定向广告的广告主越来越多，定向越来越细。多个人群覆盖用户交叉的情况也会越来越多，这对于媒体方而言是很大的技术挑战；另一方面，定向虽然越来越细，但是仍然无法满足所有广告主的个性化定向需求，对于媒体方而言，流量切的越细，倒有可能卖不出去。所以一种新的广告产品的诞生，势在必行。
随着互联网搜索引擎的繁荣，在线广告再一次得到飞速发展。而这背后引擎便是——竞价广告。
突破了合约的限制，竞价广告创新式地抛弃了对于流量数量的担保而把精力放到了质量上。也就是说，媒体不再向广告主承诺曝光次数，而是把每个定向人群开放出来，让广告主之间通过竞价的方式来争夺这一个人群的投放机会。对于搜索广告而言，每个搜索关键词其实就是一个定向人群的标签。通过售卖关键词，让各个广告主对关键词出价，来简化媒体方的流量分配问题。媒体只用关注谁最后赢得了投放机会，以及把相应的广告内容投放到对应的广告位即可。
但另一方面，广告交易的复杂度其实并没有减少，只是从媒体端转移到了交易端和投放端。投放端现在开始需要关注如何帮助广告主预估流量质量、合理出价、个性化选择定向人群；交易端需要开始关注如何建立合适的竞价机制、如何对不同出价的广告主进行匹配、筛选和排序。这些都依赖于大数据和算法的应用才得以实现。
广告产品进化到竞价广告阶段时，已经把广告市场带入了全新的领域。得益于流量的不断切分和流量交易场景的开放，越来越多的中小广告主和媒体方也都涌入市场当中，整体上增加了广告市场的规模。竞价广告产品所依赖的精准投放、自动化投放技术都得到了长足发展。
但是，天花板还远远没有达到，广告主的需求还是有很多没有被满足。比如，除了按照已经定义好的用户划分来购买，还要进一步提供广告主自行选择流量和在每次展示上独立出价的能力。竞价广告需要再往前迈进一步。
为了能满足广告主不断精准的投放需求，广告产品需要从提前按照人群出价，变成询价、出价和竞价在展示时实时进行，这就诞生了RTB实时竞价广告。
实时竞价广告相比一般竞价广告更加得开放、更加得精准。可以面向每一次用户前端请求，单独出价。这也成为了现在在线广告市场上份量越来越重的广告产品。
综上所述，我们可以从各个交易要素的维度，总结出广告产品的宏观变化。注意，当我们说从一个产品形态演进到新的产品形态时，新型广告产品的加入，并不意味着旧的广告产品被完全替代。实际上，当前的广告市场正是一个百花齐放的状态，各种各样的广告产品同时存在于这个市场之中，以满足不同利益相关方的需求。
广告市场在从计划经济走向市场经济。我们可以拿股市作为类比，美国13家证券交易所加起来，每天大约有5000万笔交易。然而，还有另一个每天处理数百亿笔交易的数字市场，它的复杂性让纳斯达克看起来像一个一个水果摊，这个新型数字市场就是——在线广告市场。
在线广告中的经济学
如果说，在线广告是一个多方角色在追逐高风险、高收益的细分流量过程中，不断进行大规模、多次博弈的交易市场。那么，我们有必要探究一下这个交易市场的核心——竞价机制。
2002年，谷歌董事长施密特邀请加州大学伯克利分校信息学院院长范里安加入谷歌出任首席经济学家，你可能会疑惑，当时还是一个不到200人的创业公司谷歌专门请一个经济学家做什么？
事实上，这位杰出的经济学家的一个重要工作就是设计谷歌广告的拍卖机制，在加入谷歌之前，这位经济学教授出版过《信息规则：网络经济的策略指导》一书（强烈推荐），专门研究网络经济行为的影响，他入职谷歌之后，一方面推动谷歌全面向竞价广告转型，一方面开创性地推动了谷歌使用GSP（广义第二价格）作为竞价机制。
谷歌所采用的GSP来源于诺贝尔经济学奖得主——维克利所发明的一种拍卖方式：“第二密封价格竞价”。
在介绍“第二密封价格”之前，先来看看几种典型的拍卖方式。
现在的问题是，什么样的拍卖方式是好的方式，在线广告应该选择什么样的拍卖机制？
一个好的拍卖应该符合两个标准：
1. 帕累托最优:
帕累托最优描述的是一种资源最优化配置的状态。在帕累托最优的条件下，如果想要参与资源分配的其中一方，获得更大的利益，就必然使另一方利益受损。
比如，有A、B两个小朋友。A喜欢吃饺子而讨厌包子；B喜欢吃包子而讨厌饺子，现在有5个包子和5个饺子，那么如何分配才能达到帕累托最优呢？答案是：把5个饺子给A，5个包子给B。其他的情况都无法达到帕累托最优，比如4个饺子+1个包子给A，4个包子+1个饺子给B，那么如果把A的一个包子给B，B的一个饺子给A，对于A和B而言，双方都将获益。显然这就不是一个最优的资源分配方式。
对于广告市场而言，按照帕累托最优的方式来分配资源，可以使得整个市场的利益最大化。
2. 纳什均衡：
在一个策略组合上，当所有其他人都不改变策略时，没有人会改变自己的策略，则该策略组合就是一个纳什均衡。关于这一点，详细的例子可以参考非常有名的「囚徒困境」。
对于广告市场而言，纳什均衡意味着，最合适的广告主始终能竞得最适合的流量。
接下来，我们看看哪种拍卖方式对于在线广告来说，是更好地达成“帕累托最优”和“纳什均衡”的？
英式拍卖和荷兰式拍卖都要求公开出价，但是广告主往往不愿意公开自己的价格，所以这两种方式显然不妥。密封第一价格是我们非常熟悉的方式，外包项目的竞标往往采取这种方式。它的出价并不公开，看起来似乎适用于竞价广告。
如果采用密封第一价格，我们来模拟一下竞价过程。A、B两个广告主都在竞争一个流量。A的心理价位上限是5元，B的心理价位上限是7元。
第一次竞价，A先出价2元，B没有出价，A获胜。
第二次，A仍然出价2元，但是这次B发现了这个流量也加入了竞价，B出价3元，第二次B获胜。
第三次，A知道有人加入并出了更高的价格，所以这次A打算也抬高价格到4元，这次A又获胜了。
第四次，B也抬高了价格，B再次获胜。
这样，A、B双方不断竞争抬高价格，直到价格达到了A的心理价位上限5元，A不愿意再继续加价了。于是，B以6元成了最终赢家。但是随着时间的推移，B发现每次都是自己胜出，于是开始试探着降低自己的出价。出价4元时，中标。3元、2元都还是中标。中标价格又回到了之前的初始状态。
A看到中标价格又变回了之前的低价状态，于是又开心地加入了这场竞争，最终历史又再次上演。
整个过程，我们看到是一个起起伏伏的过程，中标价格非常不稳定，并且中标者有50%的几率都不是愿意出价最高的B。
这便是「密封第一价格」的弊端，本质上它并非纳什均衡（这已经被数学家证明过）。
「密封第二价格」很好地解决了这个问题。我们再次模拟一下竞价过程。
前面几次的竞价过程没有变化，我们直接跳过。关键来到中标价格峰值，也就是B出价6元的时候。此时B心想，只要我能中标，我实际付出的价格是第二名的价格，而第二名的价格是我决定不了的。如果我降低出价，不会让我的实际付费减少，而且会增加我无法中标的风险，那么我为什么要降价呢？
所以，这里B的策略发生了明显变化，对B而言的最优策略变成了：始终按照自己心里预期的最高价格出价。
「密封第二价格」的聪明之处在于，能够让每个参与竞标的人，始终按照自己真实的心理预期上限来出价，而不会刻意降低价格。
在线广告采取「密封第二价格」很好地解决了交易价格不稳定的问题，并且除了初始竞价阶段，流量资源始终会分配给愿意出价最高的人。
在线广告的出价和计费机制
密封第二价格拍卖在竞价广告中又叫：广义第二价格拍卖（Generalized Second Price auction），简称GSP。
搞清楚了广告竞拍的机制之后，我们来看看，应用GSP之后，广告主具体如何进行出价和结算。
流量拍卖时，出价往往有多种方式，最常见的包括：按照展示出价和按照点击出价。按照展示出价意味着，对于每次广告曝光，广告主愿意花费多少钱来购买这次曝光的机会。按照点击，则是广告主愿意花费多少钱来购买用户的一次点击。两种方式分别被称为CPM（Cost Per Millie，每千次展示成本）和CPC（Cost Per Click，每次点击成本）。
这时出现一个问题，如果同一个流量被两个广告主竞争，但是一个是CPM出价、一个是CPC出价，两者单位都不一样，那么交易平台该如何比价，判断孰高孰低呢？
对于交易平台而言，不论用何种出价方式，都需要根据该出价来估算出这个流量对于广告主而言的千次展示有效成本是多少，也就是eCPM（effective Cost Per Millie）。eCPM代表着，广告想要获得1000次曝光机会，所愿意付出的费用。显然某个广告主的eCPM越高，该广告主在竞价队列的排位就越靠前。最高的eCPM广告主将获得最终的曝光机会。
eCPM通过这种方式将不同的出价拉到同一个起跑线上，公平竞争。以下便是各种出价的eCPM计算方式。
CPC、CPM的出价点和计费点是一致的，即按照曝光计价也就按照曝光收费，按照点击计价也就按照点击收费。如果一个CPC广告主赢得了某次曝光机会，但是用户并没有点击，则该次曝光也不会计算费用。但是，还有一种较为先进的出价方式，即oCPC（optimized Cost Per Click）。这种出价方式，出价点和计费点是分离的，即广告主可以按照转化出价，但是仍然按照点击计费。这样的好处在于，一方面按照转化出价让广告主的转化成本更加可控，另一方面按照点击计费也降低了平台的收入风险。
从上面公式可以看到，CPC在计算eCPM时需要预估点击率，而oCPC和oCPM不仅需要预估点击率还需要预估转化率，如果点击率和转化率预估的不准将会直接影响竞价排名的结果，最终也会影响到广告平台的收入，所以点击率和转化率的预估一直是广告系统的核心技术之一。
除了CPM、CPC、oCPM、oCPC，还有CPI、CPA等各种各样的出价和计费方式。之所以广告产品有如此众多的出价、计费方式，其实是因为之前提到的，流量交易本质是一种有风险的期货交易，交易发生在流量生产之前。所以买卖双方为了规避这种风险，便在其中不断博弈产生了各种各样的交易方式。
总的来说，从CPM到CPC、oCPC再到CPI、CPA，出价和计费点越靠近转化，对于广告主而言成本越可控、风险越低。从发展趋势来看，广告市场像其他绝大部分市场一样，也逐渐从卖方市场变成买房市场。交易风险越来越多地被广告平台所承担，广告主不用再像以前那样忧心忡忡——“我知道有一般预算浪费了，可是却不知道是哪一半”，现在广告平台利用大数据和算法，承担起了绝大部分转化效果预估的职责。
未来可见的是，广告主在投放时会变得越来越便利、越来越简单，不用再去测算转化成本、甚至不用再去测试定向人群，只要给出资金预算和期望转化成本，剩下的一切就交给算法吧。
结语
至此，我们已经基本聊到在线广告的商业本质、产品形态、交易模式等最核心的问题。我一直在尝试用市场的视角来解释在线广告而没有拘泥于具体的，比如DSP、Ad Exchange、SSP、DMP之类的广告技术产品的细节，是为了跟大家一起探讨在线广告的本质。
在线广告是一个年轻的领域，其中的技术和产品日异月新，我试图在这不断的变化之中找到相对稳定不变的本质。
这篇文章或许对于正在从事广告领域的产品项目，没有直接的指导意义，但是还是希望能：1、点燃大家对于在线广告的兴趣；2、帮助大家从其他领域看到在线广告的影子。
番外篇：华为为什么要做在线广告服务
*注：以下内容皆来自华为对外公开信息。
这要从华为提出的HMS生态战略说起。
在2020年的开发者大会上，华为CBG总裁余承东提出了软硬件齐驱，构筑全场景智慧生态的战略。其中，软件应用生态HMS（Huawei Mobile Service）包括了以下几个部分：
简单来说，HMS通过向生态中的开发者提供软硬件开发能力，来帮助他们低成本、快速地构建自己的应用，上架到华为应用市场当中。
如何理解生态？《什么是生态思维》这篇文章里面很形象地解释了生态思维的内涵。我在这里再稍加总结，在我看来：
生态思维——是构建网络经济的一种思维方式
它通过多元化、连接流通、价值共享、编排引导、开放共创的方式来构建新的网络经济模式。
所以 Huawei Ads 就是华为将自身广告服务能力提炼并对外开放，帮助网络中的其他开发者们进行商业变现。对于华为而言，广告服务本身带来的收入并非核心要素，毕竟广告只占了华为收入的很小一部分。更多的在于，通过广告服务可以链接广告主、App开发者和用户，形成网络价值链，帮助实现生态战略。
华为HMS生态中约有180万开发者，9.6万个三方应用。如何更好地服务于这些开发者们，如何吸引更多的企业加入联盟，如何让更多的第三方应用可以上架到华为应用市场，这些是华为生态战略需要关注的。
一个企业在选择加入新的网络时，会考虑两方面因素：转移成本和网络价值。
从以往的GMS（Google Mobile Service）转移到HMS，这并不是一件容易的事。华为通过类似像Ads kit的快速集成技术，大幅降低开发者的开发成本。只要简单集成Ads kit，开发者的App就可以承载广告主投放的广告内容。除了广告服务之外，华为还提出了地图服务、支付服务、搜索服务、浏览器服务，并将这些服务称之为五大根服务引擎。通过这五大根服务引擎，最大程度上开放开发者所需的核心能力，降低开发者接入HMS网络的成本。
除了接入成本，开发者也会关注新网络所能带来的价值。以广告服务为例，华为在初期为了吸引开发者入驻，提出了1:9分成模式。也就是说，开发者App通过展示广告主的广告可以获得收入，其中90%为自己所有，华为只分成10%，这相比GMS 3:7的分成模式，可以说大大让利于开发者。
另外华为作为媒体方，通过1+8+N的终端设备，连接了3.8亿的国内、海外消费者。这对于广告主而言意味着巨大的流量，吸引外部广告主来到Huawei Ads上来投放广告。广告主越多，广告业务越大，对于App开发者而言，平台的变现能力也就越强。这也成为吸引开发者加入网络的重要因素。
一个好的网络平台，需要充分权衡网络成员之间的利益关系。华为Ads的品牌定位是“all about quality”，不单一以广告主、开发者、消费者利益为驱动，而是充分考虑三者利益间的权衡。以用户体验为核心，共同打造一个更健康、更有品质的广告生态。
综上所述，广告服务是每一个互联网App开发者所依赖服务，依靠广告服务开发者才能实现商业变现。所以华为需要开放自己的广告服务能力提供给开发者们，以此来吸引开发者的加入，打造HMS生态。
以上我们解释了为什么华为要大力发展广告服务平台。其中的核心逻辑在于华为要打造HMS生态。生态战略最近已经成为炙手可热的概念。那么不禁要追问，为什么不论是传统企业还是互联网企业都对网络经济趋之若鹜呢？
我们来看一组数据——「2019年中美互联网巨头的主要收入来源」。可以看到这些企业具备这样的特点，最大收入来源主要集中在——广告、增值服务、佣金。这些收入依赖于流量，而非主营业务本身。这些企业本身持有巨大流量，同时仍然都在持续不断地、快速地、大规模地抢夺新的流量。
对流量的不遗余力的争取，在于这些企业的本质以及成功的原因都包含一种元素——网络经济效应。
1. 需求侧的规模效应
经济学美特卡夫发现，类比于传统经济模式的供给侧规模效应，网络经济在需求侧也具备规模效应。一个网络中的用户越多，则这个网络对于外部用户的价值越大。比如，网络游戏，参与游戏的玩家越多，这个游戏对于其他人来说就越好玩。在使用外卖时，某个平台的外卖员越多，意味着我能更快的拿到外卖。在使用社交产品时，有越多的用户使用，这个产品就越吸引人。网络中的参与者越多，这个网络对于外部的角色来说就越大。
2. 正反馈效应
另外一方面，除了需求侧规模效应（有时也叫正外部性），网络也存在正反馈效应。一个用户选择加入某个网络，往往产品和体验本身只是占了一部分因素，另外一部分主要因素是使用这个产品的人数。没有用户会愿意同时使用两个不同的通讯产品来和别人沟通，如果身边的人都在使用其中一种产品，那么该用户也自然会放弃另外一种产品。
用户是否加入网略，似乎取决于用户对于该网络中人数增长的预期。如果用户预期一个产品会普及而加入，那么该产品就会成为流行，从而形成良性循环，用户的预期最终将被证明是正确的。
如果用户预期一个产品会惨败，便不会加入。那么该产品的用户就会逐渐流失，从而形成恶性循环，用户的预期最终，再次被证明是争取的。
处于网络经济生态中的商业体会面临强者愈强、弱者愈弱的局面。这便是正反馈效应，它也解释了互联网企业容易形成垄断的原因。
以上对网络效应的解释，相信让大家理解了网络经济的强大之处。作为消费者的我们，每个人最终都会被卷入某个网络之中，只是说，卷入哪个网络？
华为和其他传统企业，不遗余力地构建网络，无非是想跟互联网企业争夺网络的入口。当然，也是为了能够在市场中某个主导性网络（GMS）对其孤立和拒绝时，能够活下去。
最后用一幅图来串联解释，华为为什么要做广告服务。
