参竞过程的3个步骤如何进行广告效果优化( 二 ) _广告效果

定向是对已有用户数据的归纳分类。在分类归纳的方式的优化上，主要有两个方面的性能需要关注。一是定向的效果，即符合该定向方式的流量上高出平均eCPM的水平；二是定向的规模，即这部分流量占整体广告库存流量的比例。
在这个环节的广告优化，如果是针对具体某一个广告的设置上的问题，可以通过收集普遍问题制作投放手册的方式来进行广告主教育，以运营手段促进广告效果的优化往往见效最快，而广告投放平台的功能改进和广告交易平台的策略改进，这种产品功能手段上的改进则是能够实现效益规模化，产品和运营配合才能最大程度优化广告效果。
二、参竞过程这个过程的具体步骤如下。
1. cookie映射当双方能够得到的用户表示不同，特别是在Web环境下根据cookie投放广告时，需要一个预先的映射过程。

从广告主网站向DSP服务器发起cookie映射请求；
DSP与ADX服务器之间通信完成cookie映射。

在此过程中，假如是通过流量联盟例如穿山甲等投放广告的话，该联盟平台产品会制定相应规则过滤联盟内的低质和作弊流量。
在这个过程中，假如规则制定过于宽松，会使得广告主投放的广告曝光多而点击转化少，对cpc结算的广告主来说很不友好；假设反作弊过滤流量过多则会导致广告请求减少，广告消耗不出去。因此合理的反作弊规则与流量排查筛选系统对于整个平台的广告消耗和转化都有重要作用。
2. 广告请求

用户浏览媒体网站。
媒体网站通过JavaScript或SDK向ADX发起广告请求。
ADX向各DSP传送URL和本域名cookie ，发起询价请求。 DSP根据预先做好的cookie映射查出对应的已方cookie ，决策是否参与竞价，如果参与，则返回自己的出价。在等待一个固定的时间片后， ADX选出出价最高的DSP返回给媒体网站。

其中步骤2和步骤3可以合并为一步，即DSP同时返回出价和广告创意地址，由ADX返回给媒体。这样做的好处是减少了一次服务器往返，用户看到的广告延迟也会减少；缺点是ADX可以获得DSP 。
在此竞价过程中，广告交易平台会有粗排和精排两个环节，对参竞广告进行排序，粗排和精排环节的步骤类似，都是：广告召回→广告排序→广告过滤。

广告召回参考步骤3 。
广告排序是计算参竞广告的eCPM值（计算公式eCPM = 广告单价/CPC出价×预估网页点击率×1000）后排列eCPM值粗略确定广告排位。
广告过滤是根据一定的规则，例如过滤同广告素材，过滤该广告位历史曾竞价成功的广告等过滤一部分广告；精排重复以上步骤最后确定竞胜广告，并以第二高价成交该广告。

3. 广告曝光、广告出池广告曝光之后，可以理解为进入了一个流量的小池子，该广告只有在这个小池子中的表现效果好，例如点击高、转化高等，才能被系统匹配到更多的流量，进入更大的流量池子，获得更多的曝光。
这个小池进入大池，流量不断扩大，转化不断提升再数据走向下滑的过程即广告的生命周期。如何分配好广告流量，让每个广告在自然竞争的状态下，在广告生命周期内将收益最大化也是广告分发策略该思考的问题。
【参竞过程的3个步骤如何进行广告效果优化】以上是本人基于电商行业向各大流量媒体投放广告过程中总结方法论，如有不正之处，欢迎指教；如有更多idea ，欢迎在评论区补充。很期待和大家一起交流，共同进步。