前言
关注两个关键问题
- 在线广告中的计算到底是为了解决什么问题？
- 解决这些问题需要什么样的业务描述框架？
1 广告有效性原理
广告从产生用户接触开始是如何产生最终效果的 ?
广告学界提出一个三段式的信息传播模型来描述广告从物理性产生到最终转化为受众行为的全过程：
（1）曝光
这一阶段指广告物理上展现出来的过程，此阶段有效程度主要与广告位的物理属性有关，并无太多技术优化空间。
Q：如何提高此阶段效果？
（2）关注
这一阶段指受众从物理上接触广告，到意识中主要到它的过程。由于人的认知资源有限，曝光并不意味着关注。
Q：如何使得此阶段更有效呢？
A：几个原则：
- 尽量不要打断用户任务；
- 明确传达向用户推送此广告的原因；
- 广告内容要符合用户的兴趣或需求
（3）理解
用户关注到了广告，也不一定能理解其传递出来的信息
因此，要提高理解效果： - 广告内容要在用户能理解的兴趣范围之内；
- 理解门槛要与关注程度相匹配（互联网广告本身关注程度就比较低）
（4）接受
受众理解了广告传达的信息，不一定表示他认可这些信息。
广告的上下文环境对于广告的接受程度有很大的影响。
（5）保持
希望广告传达的信息能给用户留下长久记忆。
（6）决策
商家希望用户进行的转化行为
2 互联网广告技术特点
（1）技术和计算导向：比如更精准的受众定向。
（2）效果的可衡量性：用户与广告的交互行为可以通过日志记录下来，而这些日志又可以作为后续广告优化的基础。
（3）创意和投放方式的标准化：驱动力来自于受众定向和程序化购买
（4）媒体概念的多样化：不同在线媒体与消费者转化行为距离不同，越接近转化行为的媒体上的广告流量越可能达到更高的ROI，但是在吸引潜在用户方面表现较弱。
（5）数据驱动的投放决策。
3 计算广告核心问题
（1）Andrei Broder认为，计算广告的核心挑战在于：
Find the best match between a given user in a give context and a suitable advertisement
（2）本书作者在此基础上，并结合自身体会，认为计算广告的核心问题为：
是为一系列用户与环境的组合找到最合适的广告投放策略以优化整体广告活动的利润
上述问题转化为数学上的优化问题：
其中a、u、c分别代表广告、用户、环境，显然广告的收入和成本都与这三个因素有关。
而广告的成本，即广告主的广告预算通常是一个常数（如合约广告中需要展示一定量）或与收入成比例（如按CPC计费），因此成本部分可以从上面的优化公式中去掉。
4 广告收入的分解
对于一个广告产品来说，我们往往可以优化收入而难以优化成本。
一次广告展示后，通常可能会发生哪些后续行为呢？
1）点击——点击数与展示数的比率称为点击率 CTR
2）查看落地页——落地页成功打开次数与点击次数比称为到达率
3）转化行为——转化次数与到达次数的比例称为转化率 CVR
按这一行为过程对广告收益R进行分解：
eCPM = r(a, u, c) = U(a, u, c) * V(a, u, c)
U表示点击率，V表示点击价值；前者描述媒体上的行为，后者描述广告主网站上的行为。eCPM是定量评估收益的最关键指标。
是根据eCPM还是CTR排序也是区别广告产品和用户产品的重要策略特征。
5 结算方式与eCPM估计的关系
在线广告的计费模式如何产生的？
根据eCPM分解，根据eCPM分解决定哪部分由谁来估计是广告市场各种计费模式产生的根本原因，也是广告市场中的商业逻辑与产品架构衔接的关键一环。
然而，并不是每一种广告产品都可以根据eCPM两步骤作出准确的估计。
我们来分析几种计费模式：
（1）CPM结算：需求方估计和控制风险
（2）CPC结算：点击率交给掌握大量用户行为数据的供给方估计，而点击价值所代表的转化效果交给需求方估计
（3）CPS/CPA/ROI结算：
（4）CPT结算
既然广告有计费需求，那也就需要对效果进行监测。
