一、快手广告投放样式

二、行业广告介绍

三、快手广告的请求与下发

一个广告的投放，在广告创建后要经历N多个环节，才能曝光到C端用户面前：

首先广告主须通过广告投放平台进行广告创编，审核通过后广告素材会进入广告库，在广告库内静静等候被下发

用户在使用APP时，会主动向快手侧发起内容请求，主站侧会根据用户信息进行个性化的内容分发，也就是现在各平台的干人干面的推荐策略；主站侧同步会决策请求下发类型，是自然内容、商业化广告还是电商内容；

如果本次请求主站侧决定下发广告内容，本次请求将会同步至“广告引擎”，广告引擎根据广告库内的存量可用广告物料，经过一系列计算（竞价过程）后，下发竞胜的广告给该C端用户，后续用户刷到了该次广告，本次广告则记为“曝光”成功，且C端用户基于该视频的后续动作会同步被记录，并通过实时数据流返回到广告引擎，作为后续广告引擎或算法模型进行预估逻辑的原料，如C端用户同步产生了转化行为，也会通过实时数据流进行归因；

四、广告竞价流程（竞价漏斗）

竞价流程及环节

收到C端用户请求后，广告引擎需要从广告库内数量庞大到以亿为单位的已过审广告物料内，挑选出一条“最合适”的广告进行下发，整个过程需要经历多个筛选环节，各个环节相互配合，逻辑由浅到深，方能挑选出当前请求下匹配关系最优的快手广告

• 召回环节（初筛环节一入口：干万量级→出口：干量级）：召回环节会通过多个通路从广告库内进行生效广告（有预算且在投放时段等条件）的召回，并结合模型预估、定向、优选、频控及多样性生态等相关因素，筛选出千万量级的广告作为种子选手进行ECPM排序（模型精准度及计算成本较低），并根据排序结果输出干量级的广告进入至粗排环节

• 粗排环节（二筛环节一入口：干量级→出口：百量级）：粗排环节会针对召回输入的候选广告列队再次进行ecpm排序（模型精准度及计算成本为中等），并结合政策爬坡逻辑进行排序，输出百位量级的广告至精排环节

• 精排环节（三筛环节—入口：百量级→出口：十量级）：精排环节会针对粗排输入的候选广告列队再次进行ecpm排序（模型精准度及计算成本为高），并结合ecpm门槛过滤、生态扶持分（HC、bonus）等相关进行最终排序，输送个位数量级的广告至混排环节

• 混排阶段（最终环节）：混排环节会将在精排环节胜出的广告，结合UEQ（用户体验反馈），与电商及自然作品，在统一度量指标后进行PK排序，最终胜出后将进行下发及后续曝光

快手广告竞价公式

（1）ecpm计算逻辑

外部熟知的ECPM计算公式为ecpm=bid*pctr*pcvr*1000

Pctr/Pcvr：在实际场景中ecpm发挥价值的节点在快手广告下发/曝光前，作用在竞价环节中，但是产生ctr、cvr的阶段均在此阶段后，所以此阶段并没有实际的ctr、cvr数值供使用，系统所使用的ctr、cvr值为模型预估值，所以为Pctr/Pcvr（P=Predicted）

（2）曝光计费和转化成本计费之间的转换

举例：

小王最近手机用腻了想换新手机，两个方案：

老手机换个新手机壳，创造下新鲜感；买个全新手机，真正的新鲜感

卖手机壳的商家出价5元预估在小王这的转化率是1%，那么预估分是5*0.01=0.05

卖手机商家出价是300元预估在小王这的转化率是1%。（万分子一）那么预估分是300*0.0001=0.03

手机壳商家胜出，所以卖手机壳的客户能赢得曝光

假设现在平台用户有10000个小王

• 广告卖给手机壳商家，预计能卖出去100个手机壳，平台收入500元；曝光一次收费0.05元（5分），0.05*10000=500

• 广告卖给手机商家，预计能卖出去1个手机，平台收入300元；曝光一次收费0.03（3分），0.03*10000=300

单次转化成本，通过预估转化概率等比分摊到每次曝光上，从而达成“曝光计费”但是“交付转化成本”的逻辑

• 预估的准确性影响：

• 低估：当系统产生低估时，会产生不起量、欠成本等场景

• 高估：当系统产生高估时，会产生超成本、空耗等类似问题

产生高估或者低估后，系统会通过调价系统进行成本调控

举例：

低估场景下——

卖手机壳的商家出价5元预估在小王这的转化率是1%，但是因为手机壳素材剪辑的特别给力，很吸引人，实际转化效率是2%，

计费视角是：【5*0.01=0.05（单次曝光成本）】*10000次曝光=500元；转化情况是：10000*0.02=200个转化

所以低估场景下，用本应拿到100个转化（500/5=100）的钱拿到了200个转化，实际成本压到了2.5元（500/200=2.5元）

理想场景下的两个动作：客户根据实际转化场景下实际转化成本调整出价；或者系统根据后验的实际转化率调整预估转化率（或者出价）提高竞争分，拿到更多量

不理想场景下：最开始因为系统的低估，导致压根没跑出去量（同行也出价5元，但是同行预估分是2%）

高估场景下——

卖手机壳的商家出价5元预估在小王这的转化率是1%，但是因为手机壳素材剪辑的不给力，实际转化效率是0.05%，

计费视角是：【5*0.01=0.05（单次曝光成本）】*10000次曝光=500元；转化情况是：10000*0.005=50个转化

所以高估场景下，用本应拿到100个转化（500/5=100）的钱拿到了50个转化，实际成本提升到了10元（500/50=10元）

导致该广告严重超成本

这个时候系统会通过下压系统出价系数进行补救，下压成本

假设系统将出价系数调整为0.5，那么计费视角是：【5*0.01*0.5=0.025（单次曝光成本）】*20000次曝光=500元，转化情况是：20000*0.005=100个转化，可保证成本为500元/100个转化=5元

但是此刻单次曝光成本已经下降至原来的50%，导致竞争力低下，可能陷入超成本后无曝光的恶性循环

（3）调价和模型之间的关系：

模型预估属于模型策略，调价系统属于算法策略，为两个独立模块

本文全面梳理了快手广告投放样式、各类投放平台、广告下发及竞价全流程。广告投放依托模型预估与动态调价平衡投放成本，唯有适配广告形态、吃透竞价逻辑、依托数据迭代优化，才能实现高效精准投放，最大化投放收益。如果您想做快手广告开户、广告投放的话可以联系我们【巨宣网络】，咨询电话：400-960-2809 / 15210303112（微信号）我们是从开户到运营一体服务的，期待您的来电！