最近工作接触了用户增长（User Growth）领域，深入了解后才意识到：广告投放（Ad Delivery）正是驱动用户增长的核心引擎。

各大互联网公司背后都有一套精密运转的投放体系，每日动辄数千万的预算，就从这里流向海量的广告曝光。

广告投放是连接广告主、媒体平台与用户的核心环节。理解其底层机制，是后续学习 RTA、DPA、归因等核心技术的前提。

本文从参与方、投放链路、关键指标、计费模式四个维度，梳理广告投放的基础知识。

交易参与方

一次广告交易会涉及到多方参与，包括广告主（Advertiser）、媒体平台（Publisher）、用户（User）、数据管理平台（DMP）等。

广告主

广告主（Advertiser）是广告投放的发起方，会花费一定的预算来投放广告，并负责定义要投放的广告的内容、目标、预算和投放位置等。

各大互联网公司不仅是赚取广告费的流量平台，它们本身也是市场上实力最雄厚、预算最庞大的广告主之一。

广告主

在互联网行业，流量就是生命线。即使是拥有亿万用户的巨头，也需要不断通过投放广告来维持增长和开展新业务。

媒体平台

媒体平台（Publisher）会根据广告主的需求，提供广告广告位（Ad Unit）。广告广告位是媒体平台提供的广告展示位置，广告主会根据广告广告位的展示位置，选择要投放的广告。

对大多数媒体平台来说（尤其是内容平台），广告是最早、最稳定、规模最大的收入来源。

Google：提供 Google Ads 等广告广告位，广告主可以在 Google 平告广告位上展示广告。

用户

用户（User）是广告投放的最终目标，会根据广告广告位的展示位置，点击广告，触发广告的展示和点击事件。

数据管理平台

数据管理平台（DMP）是广告投放的辅助工具，会根据广告主的需求，对用户进行标签化，实现广告的定向投放。

通过对人群画像的分析，广告主可以更精准地定位目标受众，实现广告的定向投放。

投放链路

链路角色

在 RTB 竞价过程中，通常会涉及三类核心角色：SSP 代表供给侧，负责承接媒体流量；Ad Exchange 代表交易撮合层，负责组织竞价；DSP 代表需求侧，负责代广告主进行定向、出价和投放决策。

从配合关系上看，SSP、Ad Exchange、DSP 可以理解为一条实时交易链路上的三个关键环节。

  1. 媒体侧通过 SSP 管理广告位；当用户打开 App 或访问页面时，媒体会将这次可售曝光连同广告位信息、设备信息、用户上下文等一起封装成流量请求，发送至 SSP。
  2. SSP 会把这次流量送到 Ad Exchange，由后者作为交易中枢，将请求分发给多个 DSP，并组织一次实时竞价。
  3. 各个 DSP 会根据广告主的定向条件、预算约束、出价策略以及对用户价值的判断，决定是否参与竞价以及出多少价。
  4. Ad Exchange 按照拍卖规则选出获胜方，把结果返回给 SSP，再由 SSP 将最终广告返回给媒体完成展示。

整个过程通常只发生在几十到几百毫秒内，但背后已经完成了一次流量接入、请求分发、广告决策、竞价结算、创意返回的复杂流程。

SSP（Supply-Side Platform）：供给侧平台，主要服务媒体方，负责管理广告位、封装流量，并把可售曝光发送到交易市场。

可以把 SSP 理解为媒体侧的流量管理与变现入口。常见形态包括媒体自建广告平台，或第三方移动广告联盟、媒体变现平台中的供给侧能力，例如穿山甲、优量汇等。

以字节跳动的穿山甲平台为例，开发者接入后，可以将自身 App 的广告位接入交易链路，从而实现流量变现。

穿山甲

Ad Exchange（广告交易平台）：交易撮合平台，连接 SSP 和 DSP，负责接收流量、组织竞价，并按拍卖规则选出获胜广告。

可以把 Ad Exchange 理解为广告库存进入公开或半公开市场后的交易中枢。它一端承接 SSP 发来的可售流量，另一端向多个 DSP 广播竞价请求，并返回最终胜出的广告创意。

DSP（Demand-Side Platform）：需求侧平台，主要服务广告主，负责根据定向、人群、预算和出价策略，决定是否参竞以及出多少钱。

可以把 DSP 理解为广告主侧的自动化投放系统。它会综合用户标签、广告位质量、转化概率和预算约束，实时判断这次曝光值不值得买，以及应该出什么价格。

像巨量引擎、百度营销、腾讯广告这类广告投放平台，通常都带有 DSP 能力，帮助广告主自动完成定向、出价和投放。

需要注意的是，SSP、Ad Exchange、DSP 说的是链路里的不同角色，不一定是一家公司只做其中的一个平台。
现在很多大厂广告平台都会把媒体变现（SSP）、交易撮合（Ad Exchange）、广告主投放（DSP）这些能力放在同一个体系里。
不过从原理上讲，它们在链路中的职责还是不同的，理解时最好分开看。

RTB 竞价

RTB 竞价的核心，是让每一次广告曝光都能被实时定价，让不同广告主围绕同一次展示机会按人群价值进行竞争，从而提升媒体流量变现效率和广告投放精准度。

典型的实时竞价（Real-Time Bidding）链路如下边所示：

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用户打开 App
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媒体发起广告请求 ──► SSP ──► Ad Exchange
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            ┌───────────────────┼───────────────────┐
            ▼                   ▼                   ▼
          DSP-A               DSP-B               DSP-C
            │                   │                   │
      返回 bid / no-bid   返回 bid / no-bid   返回 bid / no-bid
            │                   │                   │
            └───────────────────┼───────────────────┘
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                     RTB 拍卖（以第二价格为例）
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                      胜出 DSP 返回创意与报价
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                        返回 win notice
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                                ▼
                      媒体渲染广告 → 曝光上报

RTA 竞价

RTA（Real-Time API）是部署在广告主侧的实时决策接口。DSP 在发起竞价前会先请求 RTA，由广告主基于自有数据判定是否参与本次出价，从而实现精细的流量过滤。

比如在用户增长拉新场景下，广告主可以结合自有数据识别用户特征，评估其长期价值，据此决定是否对该次曝光出价。

  • 新用户：提升出价系数，尽可能争取广告曝光，争取新客转化。
  • 已注册老用户：降低出价系数，避免为无增量流量付费。
  • 风控黑名单用户：直接拒绝出价，规避作弊与欺诈风险。

典型的实时竞价（Real-Time API）链路如下边所示：

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用户打开 App
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媒体发起广告请求 ──► SSP ──► Ad Exchange ──► DSP
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                                           ▼
                                      是否启用 RTA？
                           ┌───────────────┴──────────────┐
                           ▼                              ▼
                   DSP（无 RTA）                      DSP（有 RTA）
                           │                              │
                           │                        ① 回调广告主 RTA
                           │                              │
                           │                        ② 判断用户价值、
                           │                          风控与预算约束
                           │                              │
                           │                       ③ 返回是否参竞&系数
                           │                              │
                           │                       false ───→ 拒绝出价
                           │                              │
                           └────────── true / no-RTA ─────┘
                                           │
                                           ▼
                                 召回广告 + 预估 CTR / CVR
                                           │
                                           ▼
                                   按 RTA 系数调价（可选）
                                           │
                                           ▼
                                     参与 RTB 拍卖
                                           │
                                           ▼
                                  胜出后渲染广告 → 曝光上报

两者对比

DSP 平台也有人群定型功能，为什么还需要广告主自建 RTA？

关键指标

漏斗指标

  • Impression（曝光）：广告被展示的次数
  • Click（点击）：用户点击广告的次数
  • Install / Register / Pay：下游转化事件（App 推广常见）

效率指标

指标公式含义
CTRClick / Impression点击率，衡量素材吸引力
CVRConversion / Click转化率，衡量落地页/产品承接力
CPMCost / Impression × 1000千次曝光成本
CPCCost / Click单次点击成本
CPACost / Action单次转化成本
ROIRevenue / Cost投入产出比
ROASRevenue / Ad Spend广告花费回报率

计费模式

不同计费模式体现了 风险分配 的差异：

  • CPM（按曝光）：媒体承担低风险，广告主承担效果风险。适合品牌广告。
  • CPC（按点击）：媒体与广告主共担风险。适合效果广告初期。
  • CPA / oCPM / oCPC（按转化或优化到转化）：媒体承担更多模型风险。目前主流效果投放形态，依赖平台的转化预估模型。

定向能力

投放的精准度取决于 定向（Targeting） 的颗粒度：

  1. 基础定向：地域、性别、年龄、设备、操作系统
  2. 兴趣定向：基于行为日志生成的兴趣标签
  3. 人群包定向：广告主上传的 OAID/IDFA 列表（DMP）
  4. 相似人群（Lookalike）：基于种子人群扩展的相似用户
  5. RTA（Real-Time API）：广告主侧实时判定是否参与竞价，实现最精细的流量过滤

延伸阅读

  • RTB / OpenRTB 协议规范
  • 归因模型：Last-Click / Multi-Touch / MMM
  • 广告反作弊与 IVT 识别
  • RTA 与 DPA 的架构设计

广告投放的链路看似复杂，但核心始终围绕 “在合适的时间、把合适的广告、展示给合适的人”。后续文章将逐步展开 RTA、竞价策略、归因系统等主题。