漫谈广告流量分发策略：Waterfall Header Bidding

编辑导语：流量，作为广告变现的基础，如何让其价值发挥最大化，这应该是每个广告从业人员都需要思考的问题。作者从 ADX 的角度出发，探讨 Waterfall & Header Bidding 的流量分发机制，与你分享。

流量，作为广告变现的基础，如何合理利用流量，充分发挥其最大价值，是每个广告从业者都会面临的问题。本文从ADX的角度，探讨流量流转中的分发机制，合理的分发机制可最大化流量利益，希望读者能从本文获取一些启发。

一、流量流转机制

ADX（AD Exchange），广告交易市场，在流量流转流程中起承上启下作用，向上对接DSP，向下对SSP/媒体负责，借助其工作流程来了解广告流量流转机制，有助于我们更好的去理解流量过分发过程中可能存在的优化点。广告流量流转机制如下：

当前端App触发广告流量机会时，会将本次流量下发给其对接的ADX，流量属性中通常会带有广告位和用户信息等相关属性；

ADX在接收到流量请求时，首先会校验流量的合法性，最简单的就是参数校验，然后校验订单/DSP的预设值，最终将该流量下发给哪些DSP；

DSP接收到本次流量时，根据流量中携带的相关属性决定是否参与竞价，如果流量合适，则返回参竞价格（或者dealId）及广告元素给ADX；

ADX接收各家DSP竞价信息，在经过一系列的有效性判断之后根据价格竞价排序，价高者得之，将获胜的广告信息下发给媒体，同时通知DSP其广告获胜了（这一步非必需，但建议有）；

媒体在收到广告信息后，对广告进行渲染展示。

当产生用户行为时，需通过监测链接回传ADX和DSP相关行为数据，主要的行为曝光曝光、点击、下载、唤醒等。

针对通过监测链接回传行为数据，有C2S（Client to Server）和S2S（Serverto Server）两种模式，目前大多数客户都投放时都要求C2S的上报方式。

其中关于ADX涉及的各关键指标在上篇《商化广告角色大盘点》中的ADX部分有所提及，本文旨在探讨流量分发机制，对指标不做过多的解释，感兴趣的读者可移步阅读。

通过上述流量流转流程可以发现，广告流量主要在ADX侧进行转发，如果ADX对接了多家DSP，合理的流量分发机制可以提升填充率及ecpm，使得流量收益最大化。

二、Waterfall

当ADX对接了多个DSP时，在请求不同的DSP时，是该串行请求还是该并行请求呢？这里面就涉及不同的策略。

首先来说说串行请求，即Waterfall。Waterfall，中文翻译为“瀑布流”，字面意思理解就是“从上往下流”，但“从上到下”这四个字该如何理解？

在广告行业中，Waterfall指的是“在无法实时评估每次流量的价值时，基于历史eCPM数据，从上到下请求DSP，分发流量”。这就是所说的广告串行请求。

通过一个实际例子来看Waterfall的使用场景。假设ADX对接了三个平台，三个平台的eCPM和填充料分别如下：

假如有1000个广告请求，则有以下广告请求方案：

方案1：全部请求DSP1

收益 = 1000 * 20 / 1000 * 30% = 6

方案2：全部请求DSP广告源

收益 = 1000 * 15 / 1000 * 50% = 7.5

方案3：全部请求DSP3

收益 = 1000 * 25 / 1000 *20% = 5

从上述的三个方案来看，虽然方案的eCPM最低，但其填充率最高，最终的总收益最高。那是否说方案2是最佳方案，答案肯定是不是的，因为其只利用了50%的流量，剩下50%的流量被浪费了，于是引申出了方案4。

方案4：先把1000个广告请求全部请求 DSP3 ，把未填充的部分请求 DSP1，最后未填充的部分请求DSP2，具体流量分发流程图如下。

收益 = 1000 * 25 / 1000 * 20% + 800 * 20 / 1000 * 30%+560 *15/ 1000 *50% = 14

方案4最终的收益14元，填充率为72%，相对于前三种方案，既提升了收益，又提升了填充率。

那既然看着收益和填充率都上去了，是不是采用Waterfall就可以解决流量分发问题了呢，现实总会让你啪啪打脸。Waterfall的方案主要存在以下几个问题点：

Waterfall的核心点在于“历史eCPM的数据”，那么如何去衡量一个dsp的历史eCPM数据，这个历史是多久？

串行请求会增大广告展示耗时，平均请求一次至少在100ms以上，多次请求会造成前端展示延迟，用户体验感较差。由于不同广告位的环境不同，用户可接受程度也不一样，需要分广告位设置整体请求次数/超时时间。