互联网广告体系「运营体系搭建」

今天给大家普及一下互联网广告体系「运营体系搭建」相关知识，最近很多在问互联网广告体系「运营体系搭建」，希望能帮助到您。

编辑导语：SSP是媒体广告商业化的核心系统，对于流量变现效果十分重要。只有搭建SSP系统肯定是不够的，还需要搭建商业化团队和建设商业化能力等。本篇文章作者分享了商业化团队建设和商业化能力建设的具体方法和逻辑，一起来学习一下吧，希望对你有帮助。

作为媒体，搭建了SSP系统又如何去进行有效的广告商业化变现呢？只有系统是不够的，媒体还需要搭建商业化团队和建设商业化能力，来提升广告收益。

一、商业化团队建设

广告变现是具有规模效应的，只有规模到达一定程度，商业化团队带来的收益提升才可以覆盖商业化团队本身的成本，因此商业化团队也要根据媒体的规模来做调整。

对于媒体规模的划分并非一成不变，不同类型的媒体本身流量属性不同，也不可以一概而论，这里将日活小于50万划分为小型媒体，日活50万到200万划分为中型媒体，日活200万以上划分为大型媒体。

在实际的工作中，商业化团队规模和能力建设层次取决于媒体对于当前自身流量和市场情况的判断。另外，本身拥有商业化中台的企业不在讨论的范围内。

1. 小型媒体

这里将将日活小于50万媒体的归类为小型媒体。目前市场上在这个级别的小型开发者团队还有很多，一般来说这些团队普遍都不会有专业的商业化运营和商业化团队，增长和变现都依赖于第三方。

当媒体规模较小的时候（日活小于10万），商业化一般不需要专门的团队甚至不需要专业的商业化运营，这个阶段的媒体更多的需要考虑怎样提升自己的用户数，变现的需求优先级低于增长。这个阶段的媒体设置开屏和一些信息流广告位，通过穿山甲或者第三方聚合变现，进行一些成本回收的工作即可。

媒体规模达到DAU10万到50万，有了一定的流量基础，商业化变现就有了实际工作的意义，这个时候，需要一名专业的商业化运营进行变现工作，包括广告位的分布，流量售卖策略调整等都需要商业化运营参与。变现系统依然可以通过穿山甲或者其他第三方的聚合，但流量售卖规则可以灵活多变。这个阶段，商业化的优先级可以提升到与增长相同。

在采用第三方聚合变现系统会面临一些问题，例如，怎样考量聚合SDK的能力，怎样减少第三方SDK带来的合规和隐私的风险问题等等。随着媒体规模的扩大，最终自建聚合变现系统才能有效的应对这些问题。

2. 中型媒体

之前提到过，广告变现市场本身是媒体与上游的博弈，当媒体规模达到DAU50万到100万级别的时候，媒体就开始具有与上游博弈的资本。这个时间段，媒体希望能够进一步提升自身的变现能力时，则可以考虑自建聚合SDK。

自建聚合SDK相比于第三方聚合，缺点在于需要人力去开发和维护，但优点也是明显的。

一方面自建SDK可以将流量售卖策略掌握在自己手中，对上游形成密封拍卖的局面，增加上游获取流量的难度，提升自身议价能力；另一方面，自建聚合SDK，可以将增长端与变现端打通，有利于针对性的配置广告售卖策略，同时可以帮助增长端建设更加细致的LTV/ROI模型，提升增长端决策能力。

如果要自建SDK，那么就需要组建对应的产研团队，商业化产品，客户端研发，服务端研发，测试等都需要，具体的人员配置根据媒体的需求来调整。

自建SDK并不是一项容易的工作，虽然在前文中简单的介绍了系统的架构，但在实际的开发过程中，多SDK耦合，与上游的通信和联调这些工作都是很耗费精力的。因此还是需要一定规模的媒体才建议自建聚合SDK。

当媒体规模达到DAU百万级别的时候，可以建设自己的商务团队。这个规模的媒体，联盟往往会有一些扶持政策，包括返点激励，商业化咨询服务等，这时就需要商务与联盟保持联系，以期获得联盟的支持和政策优惠。

除此以外，商务还可以直接从市场上获取预算，如果是比较垂直的媒体，可以从市场上找到定向自身用户群的预算需求，对于收入的提升会有很大的帮助。

3. 大型媒体

当媒体规模突破DAU200万，这个规模的媒体往往在市场上有一定的知名度，对于各大网盟来说都是KA。这时候的媒体就可以考虑自建整套的广告系统，包括DSP和私有ADX，还需要搭建大数据团队和算法团队，同时商务团队的规模和重要性也需要提升。

搭建自营广告平台，一方面可以绕开广告联盟，直接和市场上的大预算方（例如淘宝和拼多多）进行合作，减少被广告联盟吃差价的损失；另一方面优质的流量售卖的主动权可以掌握在自己手中，可以灵活的选择广告主和交易模式，例如可以选择PDB或者PD的交易模式将优质流量给到高价值广告主，同时也可以更好的把控广告风险，例如广告素材等。

除此以外，自营广告平台，还可以通过对外输出SDK或者API的方式，获取外部的流量来扩充流量池，提升媒体作为渠道的议价能力，有利于商务团队与预算方谈判获取更高的预算。

同时，还可以通过低买高卖，折扣返点的形式获取差价，进一步获得收益。再者，更多的流量交易可以更好的优化自身的算法，提升算法的能力和效率，反哺本身的商业化能力。

实际上到这一步，整套广告系统已经初步成为了一个广告联盟。国内市场上主流的广告联盟基本都是以这样的路线一步步做大做强。

广告市场也具有马太效应，流量越多的联盟可以获得更多的预算，反之预算越多的联盟也容易获得更多的流量。国内市场上主流的广告联盟基本都是以这样的路线一步步做大做强。

二、商业化工作

商业化团队主要有商务、运营、产品三种角色，各司其职，但一些规模较小的商业化团队也会有职能交叉，比如运营承担一部分拓展上游和对接联盟的工作，产品承担一些商业化方案输出的工作等。

1. 商务

商务团队是整个商业化团队最接近市场第一线的，一般有专职商务乃至商务团队的媒体，都具有一定的流量规模。对于商务来说，主要的工作有以下几点：

第一点是上游市场开发，这里的上游包括DSP，大型预算方、直客广告主以及品牌广告主等。商务在这里承担的是流量销售工作，找到预算方，向预算方推荐媒体流量，制订交易方案，最终促成交易。第二点是维护与联盟的关系，对于大媒体，尤其是自建了广告平台的大媒体，虽然有意愿也有能力绕开广告联盟去直接面对预算方，但是广告联盟有存在的意义和市场地位，广告联盟成熟的算法和海量的数据，是一般媒体无法达到的，所以虽然预算方和媒体方都希望能够直接交易，减少中间商赚差价，但还是不得不和广告联盟打交道。在这种情况下需要商务保持与联盟的沟通，维护与联盟的关系，从联盟获得更好的政策扶持，及时获取联盟内部的预算方向和变现建议，可以为媒体带来更好的收益。第三点是研究市场，获取市场信息，同步内部部门及时地跟进市场。市场信息主要包括当前和未来的预算情况，竞品分析，新的玩法，政策变化等。例如淘系今年减少了在穿山甲的投放，那么在获取淘系预算时需要调整流量分配策略。再例如在监管收紧的背景下，某工信部安全方案供应商也成为了市场的香饽饽，这时候也需要商务联系对方获取合规咨询。

对于商务本身来说，最基础的就是需要有外向的性格和积极拓展的态度，同时还需要有较高的情商来维护良好的合作关系，此外还需要善于思考，能够敏锐的感知市场的变化。

2. 运营

运营团队日常的工作实际上就是在不断的进行A/B测试，探索出当下最优解，来获得更高的收益。流量售卖策略怎样配置，流量售卖给哪些上游，用户怎样去区分，ADLoad怎样调整等等，这些工作都需要商业化运营去完成。

虽然现在各联盟都支持了Header Bidding模式，但是由于联盟后端的模型还不完善， 因此在未来的一到两年内，bidding waterfall的模式依然是市场主流，商业化运营依然需要投入大量的精力在流量售卖策略调整工作中。

商业化运营还需要深入到APP团队，参与到APP的工作中。首先在APP选品立项时就要参与，从商业化的角度判断APP选品是否能够有效变现，给出变现建议。

那么如何判断APP能否有效变现，主要考虑adload和目标用户群，ADload决定了APP能否提供有价值的广告位，能否提供更多的广告库存，目标用户群决定了能否从市场获得高价预算。

后期APP上线后，在日常的每一次更新迭代版本中，都需要从商业化的视角来提供需求或者建议，并且明确APP的调整对于商业化变现的影响，在此基础上调整广告策略。

除此以外，商业化运营还需要与投放团队配合，根据投放节奏和投放渠道实时的调整策略。

现在投放端往往都支持双重出价和关键行为，使媒体在投放时对目标用户就可以有所筛选，那么从商业化的角度来说可以给出商业化所需要的目标用户，归根结底广告策略是根据用户来配置的。

所以增长端和变现端打通是一件非常重要且有意义事情。同样投放节奏也会影响到商业化工作。

扩大买量范围会自然而然的导致单用户价格的提升，最终会影响到整体ROI；如果增长端规划近期加大买量力度，那么商业化可以提前与上游沟通寻求更多的广告预算；同样，如果近期预算端会有较大的提升（例如电商节），那么商业化也可以同步增长端，提前加大买量力度屯量。

对于商业化运营来说，最基础最核心的就是数据分析能力，实际上很多商业化运营同学在大学期间学习的都是数据分析相关的专业。

除此以外，商业化运营还需要有较好的沟通能力和协调能力。在以上两个能力的基础上，就需要时间去快速学习广告商业化相关知识，去了解市场积累经验。一般来说一名优秀的的商业化运营至少需要三年左右的时间去积累相关的经验，才能独当一面。

3. 产品

产品的工作主要还是围绕在广告系统，主要包括以下三点：

第一点是广告系统的建设，包括前期广告系统的搭建以及不断的获取运营的需求来优化系统，使系统更加好用。同时，媒体DAU越高，对系统的要求也越高。第二点是广告形态的创新，常规的广告形态主要是开屏插屏信息流banner激励视频，部分广告实际上是可以由媒体自行渲染广告样式的，那么商业化产品就可以在此基础上进行样式和交互的优化，提升转化效果。这一点在品牌广告产品上尤其突出。第三点是策略优化，怎样通过机器学习的方法自动化调整广告策略减少人力成本，怎样在交易规则中探索获利空间提升收益，怎样通过算法来提升广告与用户的匹配程度，这些是商业化产品在策略优化方向所需要做的工作。

从以上三点工作可以看出，对于商业化产品的能力要求也分不同的方向，第一点更多的是中后台产品能力要求，第二点更多的是前台产品，第三点则是策略产品，所以也经常出现非商业化产品出身的产品同学转行来做商业化，或者商业化产品同学转行做SaaS等。

作者：rorain；公众号：rorain的思考笔记；

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