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凤翔网站seo如何优化

作者:habao 来源:未知 日期:2020-11-27 10:13:10 人气: 标签:seo怎么去优化
导读:凤翔网站seo如何优化对于头部竞价(HeaderBidding)以及它在降低广告投放需求方碎片化、使投放更加透明、有效增加开发者收益等方面的优势,你或许已有所耳闻。那么…

  凤翔网站seo如何优化对于头部竞价(Header Bidding)以及它在降低广告投放需求方碎片化、使投放更加透明、有效增加开发者收益等方面的优势,你或许已有所耳闻。那么,头部竞价究竟是什么,它是如何做到提高开发者收入的?在迎来新的一年之际,让我们赶紧一起来了解一下。

  头部竞价是一种针对卖方或移动应用开发者的程序化广告解决方案,其同时向多个需求方发起竞价请求,从而展开公平竞价,出价者赢得这次展现机会。

  此技术起源于网页端广告头部竞价,网页开发者通过在页面的头部嵌入代码而发出竞价需求。近年来,随着技术的不断发展,类似模式在移动应用领域得以应用,也就是应用内头部竞价的由来。

  对于有变现需求的开发者,选择合适的广告平台至关重要,而为了平衡风险,多数开发者都会对接一个以上的广告平台用以变现。当对接更多的平台后,开发者就需要考虑如何去分控不同平台的相关流量,瀑布流便由此诞生。

  瀑布流在不同Ad Neork之间设定优先竞拍顺序,通常按照权重从上到下依次进行请求。对于开发者来说,瀑布流增加了将展示机会售卖给eCPM高的Ad Neork的机率。

  另外,瀑布流能提高广告填充率 (Fill Rate)。举个简单的例子:某开发者想要每个展示机会都尽可能得到填充,那么瀑布流可以使之实现,因为当高层级广告无法填充时,还能依次向下传导得到低层级的广告来填充。

  广告服务谭维维整容器和Ad Neork并不完美,在瀑布流中有很多原因可能导致回传时无广告返回,例如网络延迟,或者广告服务器正在运行中进一步降低反应速度等。在任一阶段,额外的延迟都可能导致广告返回失败,而这在各步骤中又几乎无法避免。瀑布流中的Ad Neork越多,广告返回失败的可能性也会越大。

  瀑布流的问题可能在于,通常eCPM是不固定的,Ad Neork中eCPM通常为动态设置。解决这一问题的方法是使用历史价格进行预估。

  实际上,从一次投放到另一次投放,实际的eCPM大相径庭。使用历史价格预估可能导致在瀑布流中层级较低的Ad Neork虽然拥有出价较高的广告主却无法买到展示机会。

  瀑布流经常造成出价者赢得广告展示的机会受限,开发者不能获得应有的收益。头部竞价恰好解决了这一问题,与瀑布流不同,开发者运用头部竞价将广告资源同时提供给不同的Ad Neork,允许无差别的实时竞价,每次竞拍均为价高者得,从而使开发者增加收益。

  头部竞价是一种卖方技术,可使需求方访问更多所需的广告库存。有些需求方以固定价格预留广告展示机会,其他则根据用户属性实时决定出价。现在通过头部竞价,需求方可以对有价值的展示机会进行竞价。

  开发者的广告服务器需要提前从所有需求方了解此次竞价信息,从而在选择展示哪家的广告时做出正确的决定。目前,广告服务器已能智能地将每次展示机会分配到合适的需求方。

  以前,Ad Neork对每个展示机会都提交竞价是不可能的,这造成开发者不得不依靠瀑布流这类方法去尽可能地从每个广告主那里获得收益。头部竞价为开发者带来了一种更有效的方式,每一个展示机会都被所有的Ad Neork统一竞价。

  开发者可在自身搭建的聚合里添加Prebid代码,实现头部竞价。与的需求方合作是头部竞价带来更高营收的重要条件。对于已经和一些需求方存在合作关系的开发者,在头部竞价上继续合作会相对容易。而对于没有任何RTB(实时竞价)合作伙伴的开发者来说,找到一些具备优势的程序化购买需求方则成为关键。

  头部竞价让多个需求方同时对展示机会提供出价,这意味着多个竞价行为几乎在同一时间进行,因此开发者需要有足够能力去超时问题。

  作为亚太地区领先的移动广告聚合平台,AdTiming实时竞价平台拥有众多效果出的需求方合作伙伴,因此拥有真正的大规模且能加速提升应用内广告竞价的优势能力。

  更高的营收。头部竞价与瀑布流分控流量的方式不同,每一次所有需求方都可参与竞价,价高者胜,因此可以激励需求方为赢得展示机会而出更高的价格。

  AdTiming的头部竞价解决方案现在可以提供更高的效率,提高填充率,增加开发者收入,让开发者有更多精力放到产品本身上。

  值得一提的是,当前并不是所有的Ad Neork均支持头部竞价模式。在使用固定价格广告的情况下,瀑布流仍然是可行的选择之一。将两种技术的优势结合起来帮助开发者进行变现,将是趋势和有效的解决方案。

  本文来自于目前本人所在的创业项目广告平台AdTiming旨在降低开发者变现认知鸿沟的项目I-Timing,作者为AdTiming 高级媒介经理 黄侃。

  

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