错误KPI背后的数学研究
xiaoyao · 2015-05-08 10:06
【摘要】错误KPI背后的数学研究
数字广告中的需求、供给和欺诈诱因之间的相互作用是一个非常有意思的研究领域。Fraudlogix CEO Hagai Shechter一直坚持认为现在的不平衡局面是由于市场正在从初级阶段逐步走向成熟造成的。
Hagai认为广告主的不均衡KPI将会持续促进展示/点击欺诈的出现，他强调许多细微的诱因需要浮出水面为众人所知晓。下面笔者将借助数学案例的方法应正他的观点。
Hagai所描述的“反常动机（perverse incentives）”是这一数学案例的前提条件。
“行业共同趋势是不断提高流量质量，但是在一定程度上造成了当前的现状。因为广告主的既定成功指标由于一个充满欺诈的市场而出现了偏差。广告主已经习惯于和这样的市场环境打交道。他们希望达到某一数值，他们的目标指标也依此来制定。”
反常指标下的数学案例
设想，一位广告主打算进行一个10000美元的上漏斗型品牌营销计划，广告主制定的首要KPI是达到10000次点击。
广告主打算将这一次的营销计划交给代理商，Trading Desk或是全托DSP来达成这一指标。这个案例的焦点在于一个如此简单的KPI将会在无意间导致计划完全脱离目标，毫不知情的一遍又一遍重复同一个事情。
以下是我们的问题：
根据下面表格中给出的信息，有多少预算浪费在了效果不好的广告展示上，广告主的eCPM和eCPC是多少？
广告主是否给予其托管服务提供商强制性的最大最小约束，例如“最高的真实人群点击数”和“最小的非可视化库存浪费数”。最理想的eCPC和最大真实点击是多少？
Table A: 全托管DSP...
| CPM | % Imp | Assumed CTR | |
| Publisher Segment A | $10.00 | 25% | 0.50% |
| Publisher Segment B | $5.00 | 25% | 0.25% |
| Publisher Segment C | $1.00 | 25% | 0.10% |
| Publisher Segment D | $0.50 | 25% | 0.10% |
Table B: 真实情况...
| Fraud / Non-viewable | Fake clicks | |
| Publisher Segment A | 0% | 0% |
| Publisher Segment B | 10% | 5% |
| Publisher Segment C | 40% | 30% |
| Publisher Segment D | 80% | 50% |
活动的最终报告显示出，825万次曝光实现了1万次点击。未经调整的eCPM为1.21美元($10k /8.25 百万次展示)，eCPC为1美元。这个项目看上去做得很好，交易的双方都觉得很满意。结论数据也正是广告主对他的托管服务商所要求的，双方互相制定的既定目标。
但我们得到的真实情况是eCPM为3.13美元，eCPC为1.50美元，这比起之前最终报告中所说的结果要贵得多。（表C和表D给出调整过的项目结果）
Table C: Results
Table D: 总结
| Good impressions（优良展示） | 3,200,000 |
| eCPM | $3.13 |
| Real clicks（真实点击） | 6,688 |
| eCPC | $1.50 |
| Cost of bad impressions（预算浪费） | $3,250 |
KPI问题的根源
广告主认为他需要为10000次点击制定一个特殊的目标，但他真正需要去做的其实是“最大化真实人群点击和最小化非可视化广告展示”，这样的“极值法（min-max approach）”是一种与众不同的视角，将整个媒体计划改向创造价值而不是与服务供应商通过谈判创造价值。
在“极值法”的目标下，广告主将可以把浪费掉的3250美元的非可视化展示变成点击展示。如果将这一部分的预算按50/50的比例分配给拥有更高的CPMs和更好的库存媒体A和B，那么广告主将可以获得1584次额外点击（增加的点击将减少5%的欺诈浪费），总点击达到8272次，真实的eCPC为1.2美元。
采用极值法，一切都始于最先开始时提出的两个问题：你想要得到的是什么？你将如何实现这一目标？
Morketing编译整理，转载注明来源，译自：adexchanger.com
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