程序化广告产业链中各参与者的利益分配是怎样的?

根据Emarketer的统计,全球程序化广告支出的634亿美元中,消费在Ad Tech(广告技术)中的费用则占据了349亿,超过55%的比例。Agency(代理商)费用是21亿美元,占比5%。而剩下的才是Publisher(开发者)最终得到的流量费用,占比仅仅只有40%,而且是在假设没有广告欺诈的基础上得出来的数据。

根据Emarketer的统计,全球程序化广告支出的634亿美元中,消费在Ad Tech(广告技术)中的费用则占据了349亿,超过55%的比例。Agency(代理商)费用是21亿美元,占比5%。而剩下的才是Publisher(开发者)最终得到的流量费用,占比仅仅只有40%,而且是在假设没有广告欺诈的基础上得出来的数据。

整个广告投放链条的参与者中,各个角色都有作弊的嫌疑。这意味着,广告主消耗的广告费用,除了真实的广告投放和投放服务费用外,还有一部分会被“作弊”吃掉。大部分欺诈会出现在源头,即Publisher端出现欺诈,而且很难被识别出来。如果Ad exchange能够识别出来并进行核减的话就倒还好,假设作弊流量的占比为整体流量的20%并且都能被Ad Exchange识别出来,则Publisher能得到的费用也会相应核减,最终只能拿到40%*(100%-20%)=32%。这种情况下,Ad Exchange能帮广告主避免一部分的广告浪费。但往往事与愿违,Ad Exchange并不能100%识别出Publisher的作弊流量,更何况Ad Exchange也有可能作弊,其它任何一个环节都有可能作弊,这样就很难计算广告主到底有多少费用是直接花费在了广告流量上了。

attachments-2018-10-2XnX7mey5bbf2da3eb58f.png


2017年11月,PHD与RTBAsia联合发布中报告《你遭遇了广告欺诈吗?》中显示,在550个由RTBAsia监测的线上广告推广活动中,至少有14%的流量是无效流量。近40%的线上广告推广活动中,无效流量占比甚至高达20%或更高,而只有6%的线上广告推广活动能将无效流量率控制在10%以内。


其中,Ad Tech又分成了四大块:Trading Desk占比15%、DSP占比10%、Ad Exchange或SSP占比5%、Data targeting & verification(数据定向和验证,统称为Other Ad Tech Service)占比25%。我们转换成一张清晰的图表来看下各方的费用占比。

attachments-2018-10-m3b5LtiO5bbf2e3dee0b0.png

假设广告主的广告预算是100万:

(公式约定:毛利率=毛利/销售额*100%;流量溢价率=毛利/流量成本*100%)

Agency角度:广告主支付100万给Agency,Agency需要承担的Ad Tech费用和Publisher费用共95万,毛利5万,则Agency的毛利率在5/100*100%=5%。此处的毛利一般是通过返点方式获取,返点又分两种情况:一种是Agency付100万给供应商,供应商返回5万给Agency(现金返款或者作为广告费用用于下一次投放);一种是Agency直接扣除供应商应给的5万返点后,直接付款95万给供应商。

Ad Exchange角度:Ad Exchange需要付Publisher的分成费用是40万,并以45万卖给DSP,毛利5万,则Ad Exchange的毛利率在5/45*100%=11.11%,流量溢价率是5/40*100%=12.5%。

DSP角度:DSP需要支付45万给Ad Exchange,并以55万卖给需求方,毛利10万,则DSP的毛利率在10/55*100%=18.19%,流量溢价率是10/45*100%=22.22%。

Trading Desk角度:Trading Desk分为赚取广告差价(运营服务费)和纯提供技术服务(技术服务费)两种,前者是广告主将广告预算付给Trading Desk(分成透明和非透明两种),后者是广告主将广告预算分拆成广告投放费用和技术服务费用(广告投放费用付给媒体方、技术服务费用付给Trading Desk)。怎么理解呢?就是在前者情况下,并且是非透明的状态,如果广告主通过Trading Desk接入DSP进行广告投放,Trading Desk将收到对应的收入为95万,需要承担的成本是80万(DSP的55万加其它Ad Tech的25万),毛利15万,则Trading Desk的毛利率在15/95*100%=15.79%,流量溢价率为15/55*100%=27.27%。不过,在透明的状态下一般收不到这么高的费率。在后者情况下,如果广告主通过Trading Desk接入DSP进行广告投放,则Trading Desk将收到对应的收入为纯技术服务费,即15万,可以理解为毛利率100%。

其它Ad Tech角度:总体占比25%,包含了Creative Tech Supplier、Ad Verification Platform、Measurement & Analytics Platform、DMP-Data Management Platform。其中,DMP分为提供数据和数据平台(提供技术)两种,数据的费用会比较高,一种是提供聚合标签输出人群画像报告,一种是提供数据ID,用于广告定向,数据质量越高、数据标签越多,对应的数据费用也越高。数据平台的费用和其它几类Ad Tech则分别在0.5-5%区间。当然,这些Ad Tech服务有可能是独立的Ad Tech公司供应,也有可能是Trading Desk、DSP等环节的供应商提供。如:提供数据的DMP可能是第三方的,也可能是DSP本身就提供数据用于定向(DSP提供的数据定向的数据来源一方面是广告主的第一方数据,也可能是DSP自己的第二方数据或者是外部采买的第三方数据),这种情况下,DSP供应商收取的溢价率会高于上面的22.22%,因为精准投放与泛投相比,投放量级更低、投放质量更佳(即使DSP收费更高了,但广告主投放效果的提升度,大于使用数据而多支付的额外成本)。特别是当数据量越少/越精准的情况下,能够投放出来的量级就更少了,比如广告主的第一方数据、多个数据标签的交集数据,DSP的溢价率就会相应提升。如果是从外部采购的数据,则数据成本有可能是在固定的1-10块/CPM甚至是1元一个设备号。

attachments-2019-02-gAYrWmfW5c63f3121cc4c.png


  • 发表于 2018-10-11 19:07
  • 阅读 ( 1810 )
  • 分类:业务交流

0 条评论

请先 登录 后评论
梁丽丽

《程序化广告》作者、舜飞科技高级副总裁

19 篇文章

作家榜 »

  1. 梁丽丽 19 文章
  2. 小舜 11 文章
  3. 周逸丹 1 文章

推荐书籍

《程序化广告:个性化精准投放实用手册》

程序化营销领域专业著作,被行业誉为“国内数字广告发展新高度的实录”,旨在帮助程序化广告从业人员全面理解程序化广告生态体系。