广告聚合(Ad Mediation)作为一种广告变现的玩法，近来在国内越来越兴起。本文将简单介绍广告聚合是什么、适合哪些媒体、通过聚合提升收入的原理、聚合平台的存在意义、媒体接入聚合的缺点进行分析，希望广告聚合的上下游各方人员看完此文后都能有收获与思考。

广告聚合是什么

广告聚合是一种帮助媒体（流量方）变现的解决方案，媒体通过一个SDK接入多个广告来源（比如广告联盟、ADX等），通过聚合平台同时管理和优化多个广告源。相较于接入单一广告源， 广告聚合的方案能够帮助媒体达到更高的广告填充率，并更方便优化流量分配策略探索更高的eCPM（千次曝光收入）、ARPU（单用户平均收入） 。

广告聚合示意图

广告聚合适合哪些媒体

主要适合通过广告变现的各类中小媒体，iOS、安卓、Unity皆可。

对于尚未搭建起与直客广告系统和团队的媒体，变现主要依赖于将流量直接导给外部的广告联盟。借助聚合平台，媒体可以将已有广告源快速统一管理，追求更多的广告收入。

对于已经有直客广告的媒体而言，在接入聚合平台时，如果要保障已有的直客广告收入，需要接入时进行兼容直客处理，让直客广告的库存能够得到保障，并保证直客广告与聚合平台的流量分配策略能够统一管理。

通过广告聚合提升收入的原理

广告聚合提高收入的关键方向，在于为每次广告请求寻找最高价格的广告填充。

首先我们先按媒体侧的视角将广告收入进行拆解：

媒体侧广告收入 = 广告请求 * 填充率 * 展示率 * eCPM

流量方媒体视角中的广告流量漏斗

在广告请求数一定的情况下，媒体想提升广告收入，需要提升广告的填充率、展示率、eCPM。但eCPM更多受广告平台本身的出价方式、定向能力、算法预估能力、投放策略等决定，媒体侧能优化的有限。媒体最有控制权的在于流量分发策略，即将哪部分流量分配给哪家平台，以在不影响用户留存和使用时长等长期收益的情况下，寻找单次价格最高的广告，追求到更高的广告收入。

聚合常见的流量分配逻辑：

传统瀑布流（Waterfall）

传统瀑布流示意图

顾名思义，将广告源像瀑布一样分层排序，依次请求广告源索要广告，直到将广告请求填充满，或者广告源用尽为止。聚合平台可根据自身能力和需求决定瀑布流排序，一般按照预估CPM排序，媒体也可根据自身用户负面反馈、广告源响应时长等因素灵活调整排序，以平衡商业化和用户体验。相较接入单一广告源，瀑布流已经有了流量分配策略和打底逻辑的雏形，媒体侧能有更精细化运营流量分配的空间。

例如在A/B测试的基础上，将流量按照各种维度组合进行细分（比如地域、App版本、系统版本、设备品牌、星期几、网络类型等），配置不同的瀑布流，寻找细分流量下更高收益的流量分配方式。

瀑布流虽然逻辑简单，但也会存在以下问题：

• 人工运营成本高：每个广告位在每个广告源需要配置对应的参数，广告位多了后调整起来会耗费较大的时间。在瀑布流策略调优、广告源参数增删改查、数据查看等方面都会耗费较大精力。
• 超时问题：由于是按顺序请求，瀑布流中的广告源引起广告总加载时长过长时，会导致用户体验较差，尤其是对于开屏类广告。
• 层级固化：对于靠后的广告源，漏到它的量已经是被前面几个广告源挑剩下的了，所以流量的数量较少且质量较差，eCPM也很可能比前面几层的低了，想让eCPM后续反超前几个很难。例如上面的示意图中广告源4就拿不到量。
• 并行请求时浪费低层广告源的填充：部分媒体为了省请求时间，会并行请求多个广告源，并择高展示。在瀑布流中优先级相对较低的广告源容易成为"陪跑"角色，造成展示率较低，容易被广告源降低填充。比如同时请求广告源1~3，假设100次请求中广告源1~3都填充了100次，那么就会仅展示1的，广告源2、3就无展示，可能会影响填充率。
• 预估的eCPM不准：预估eCPM跟实际的eCPM或多或少会有出入。如果预估的eCPM完全不准，可能过高也可能过低，那么这个预估eCPM就完全沦为了排序比大小用的数值，而不具备任何实际eCPM的参考价值。如果能设置某些广告源的底价的话，那么可以对这些广告源设置不同eCPM的多个参数，从高到低不断“掐尖“，实现近似的实时价格。不过如果层级过多的话，就会出现上文提到的超时问题。如果能知道某些广告源每次广告请求的实时价格的话，就可以引申出下面的 应用内竞价 玩法。

应用内竞价（In-App Bidding）

应用内竞价示意图

顾名思义，就是竞争出价，类似于拍卖，不过是"暗拍"，而且是按一价结算。每次流量来时，支持bidding的广告源，在不知道其他广告源价格的情况下对此次广告请求流量进行出价，聚合平台根据各家eCPM价格重新排序，将顺序列表下发给SDK，SDK依旧根据瀑布流顺序请求即可。

bidding相较传统瀑布流，对媒体有很多好处：

• 缓解超时问题，有利于用户体验：减少整体请求层数：同一广告源仅需配置一个bidding即可，无需配置不同底价的参数细分。并行无压力：广告源的bidding参数就是为并行请求设计的，无需担心瀑布流的陪跑问题。原有的低层广告源能更有可能收到请求，流量填充率更高，广告加载速度更快。但聚合侧对各广告源设置超时时间时仍要注意，不要超过App侧留给聚合侧的时间，防止聚合侧拉回的广告因为超过App限制的超时时间而被抛弃、降低展示率。
• 提高广告收入：价格更加透明，实时竞价环境下，每一次请求都最大化收益，媒体很可能提升总体广告收入。
• 解放人力：免去调整瀑布流的重复工作，充分解放运营人力。

当然，bidding的前提是媒体能开通bidding的权限。

聚合平台的存在意义

虽然聚合平台可以通过收取服务费方式盈利，也是一种自负盈亏的方案，但不能仅局限在这点钱上。一方面这会导致入驻的媒体减少，而且使用聚合的多是中小媒体，无论是按收入比例收服务费或是按时间收服务费，对中小媒体而言都是一笔需要考虑的支出。

对于不收服务费的免费聚合平台，要考虑该聚合平台想染指哪些业务，或者是被哪些业务染指。尤其是不透明的聚合平台，以及诱导媒体将其他广告源的数据上传到该平台的聚合平台。

当媒体开始自己做聚合平台

媒体A自己做聚合平台，首先是想满足自身使用的。将聚合能力外放，媒体A通过宣传自身应用案例吸引其他媒体B入驻聚合平台后，A就可以监测其他媒体的广告变现策略和数据，对于赚钱的媒体B，媒体A就可以自行研究媒体B的聚合策略、流量特征，甚至对一些低门槛的媒体打造竞品后直接竞争。在扩充流量和数据后，对媒体A发展自己的广告平台也是益处。

当广告平台自己开始做聚合平台

广告平台自己做了聚合平台后，肯定会将自家的广告平台广告源接入自家的聚合平台，引进更多媒体流量、吸引广告主预算、提升广告预算消耗这几点是基本的好处。

帮助媒体在该广告源买量时更好评估ROI：进一步获取媒体在其他广告源的变现水平，结合自己平台数据和媒体内购数据，更加完善评估媒体在自家买量时以ROI打正为目的算法模型优化。

让媒体留在自己的变现平台上：对于中小媒体，广告平台通过某些独有的特权，（比如专业变现团队辅导/驻场调优，仅自家聚合平台才能支持的bidding特权，部分数据披露特权等）。拉高媒体自建或更换聚合平台的门槛与沉没成本，让媒体很难找到完美替代的聚合平台。

压价与抢量：能既当裁判员又当运动员，广告平台能够根据聚合平台上的聚合策略，针对性调整实时价格。一方面可以通过压价以增加平台利润或降低广告转化成本，另一方面又可以通过提价以增加平台抢量并*压打**竞品广告平台。比如上图中聚合平台如果是广告源5的，那么压价后可如下图所示：

假设聚合平台是广告源5的

广告源5原打算eCPM报价22元，但因为知道其他广告源最高价格才20元，于是只报了20.01元。平台省了1.99元/千次曝光，无论是平台自己收入囊中，或是为广告主省下来皆可。媒体相较使用独立的聚合平台，少赚了的这部分钱。如果媒体不从广告源5的聚合平台中脱离出来，是无法意识到的。

下面我们假设聚合平台是广告源6的，那么如下图所示：

假设聚合平台是广告源6的

广告源6原打算出18元，但因为知道其他广告源最高价格为死敌广告源5的22元，这是聚合平台和广告源6将自己的一部分利润让利给媒体，把价格提升到22.01。让广告源5拿不到量，让其广告预算花不出去、拿不到用户与广告的互动数据。如果广告源6有广告源5的所有流量，那么极端情况下广告源5在媒体上再也拿不到量，而且理由是因为比价比不过。这对广告源5来说就是灾难，因此有些广告源是不愿被竞品广告源的聚合平台聚合的。

媒体接入聚合平台后有哪些缺点？

更频繁更新SDK：通过聚合平台，媒体们通常会接入更多的广告源，不同的广告源更新后，聚合SDK内各个广告源会更频繁更新，这就依赖媒体配合频繁更新。

排查链路加长，独立对接能力弱化：媒体独立对接广告源时，广告源会提供直接对应的文档与技术支持。如果是被聚合了一层，媒体可能会先与聚合平台的文档和技术支持沟通，聚合平台再与自有或其他的广告源沟通，这就拉长了排查链路。而且媒体逐渐失去独立对接各个广告源平台的能力，对一些聚合SDK已经帮踩过的坑，媒体想独立对接广告源时可能需要自己再踩一遍。

用户的广告体验更加不一致：某媒体从独立接入广告源变为通过聚合平台接入后，如果该聚合平台支持的广告样式版本与线上样式不同，或是新接入的广告源的广告样式上与线上原有样式有较大变化，这可能导致用户对广告样式变换更加反感，比如关闭按钮的位置与交互，素材质量的高低，广告布局方式的改变。

直客广告发展易受阻：在已经搭建了直客系统销售体系的媒体，接入聚合平台后，如果直客价格被联盟压制，为追求短期内更高收益可能冲击部分直客库存。一旦直客被联盟广告长期大幅度占量，直客跑不出量或价值不如联盟的话，对于想靠独立直客广告存活的中小媒体，就会陷入泥潭。而且用户在被联盟广告倾销后，在以后面对同一个广告主的直客广告时，用户对该广告能有不低于原来的兴趣么？到那时直客广告系统还能有足够精准的数据和算法、足够高的广告出价么？媒体到那时能够忍受收入下降的阵痛将部分联盟广告的流量优先分给直客么？

文章转自本人公众号：互联网广告港(id:iadport)