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商业化产品和用户产品是产品经理的两个主要方向，两者的产品逻辑明显不同。我有幸在日活近1亿产品的用户端和商业化端工作过。社区已经讨论了一些用户产品的方法论。结合个人工作经验，梳理一下互联网产品商业化的基本逻辑。希望大家看完后有所收获。

一、什么是产品商业化

商业化的本质是流量的变现。一般来说，做产品的最终目的是赚钱。产品提供产品价值来吸引用户快手免费刷500—1000浏览量，同时又希望实现用户流量，这是一种交换关系。很多用户不喜欢商业化，从个人的经验来看是可以理解的，但从可持续性的角度来看是不合理的。只有盈利了，企业才有动力做好产品。

产品商业化的基本模式包括广告、电商、游戏、直播等，其中广告是最主流的商业化模式。

以抖音和快手为例。 2019年，抖音广告收入占比约80%，快手广告收入占比27%。

但是两年过去了。根据快手发布的2021年一季度财报，快手一季度广告收入为86亿元，占比50.3%。这一变化值得关注。

另外一个可能不符合常理的事情是，拼多多的广告收入约占其总收入的 80%，而电子商务的收入不到 20%。

当然，产品的商业化程度与其生命周期和公司的核心战略有关。

一般来说，在导入期和成长期，产品的核心目标是打磨用户体验，快速拉动新的增长点。这个时候不应该过度商业化。但是，在成熟期，产品最重要的指标是变现和留存（变现是增加ARPU值，留存是延长用户生命周期，单用户值=ARPU值*生命周期）。当然，市场上还有一些小而美的成熟公司，商业化程度相对克制（比如豆瓣），比较少见（创始人的态度，加上没有上市压力）。

二、广告基本逻辑

正如我们上面所说，对于大多数互联网产品来说，广告是最重要的商业盈利模式。

这里先简单说一下广告的基本逻辑：

1.广告的基本分类

广告有多个分类维度，如广告目的、展示形式、计费方式等，这里仅从广告的目的来谈品牌广告和效果广告。品牌广告的目的是通过大量的曝光来提升品牌的心智。承载的基本形式是开屏广告和标题图片；效果广告的目的是吸引点击、产生消费或转化，基本的承载形式是信息流广告。

2.互联网广告的发展历程

互联网广告的发展过程大致可以分为三个阶段（一般来说，广告的不同呈现形式是由技术的发展决定的，随着互联网产品的变化而变化），分别是：

门户网站广告，承载的基本形式是banner和文字链接（见网易）。不记名形式的搜索广告、基本查询词购买和联想广告（见百度）。信息流广告，基本的承载形式是图文、视频、顶视图等（见今日头条）。

3.广告计费方式

计费方式也是广告类型分类的一个特点。不同的计费方式往往反映了广告主的不同需求。目前市场上主要的计费方式如下：

按千次展示付费（Cost per Mille，CPM）：即按千次展示计费。通过这种方式，媒体和广告商就千次展示的计费标准达成一致。至于这些印象能否带来相应的收益，还需要广告主来评估。大部分的开场广告、片名广告等，都是这样计费的。每次点击成本（Cost per Click，CPC）：即点击结算，用户产生一次点击，广告主实时扣除。 CPC结算在效果广告市场具有紧密的垄断地位。 Cost-per-Action：根据广告的最终投放效果收费，即响应或激活的次数，而不是投放的广告数量。按转换付费，其中cpd（cost-per-download）是cpa计费的重要方式。每次成本（cost per time）结算是将某广告位独家交给某某广告主，用于某大品牌广告主的特定广告活动，并按独占时间段收费的一种方式。大广告主财大气粗，大部分传统采购都是按日结算（CPD，Cost-per-Day）。 三、现代广告计算广告的基本形式1.广告的主体和计算广告的起源

了解广告的基本概念，与您分享互联网广告计算广告的新形式。

广告是一种自古就有的交易模式。在这种交易模式下，存在三个主体：需求方（广告商）、供应方（媒体方）和受众。这三个科目各有各的要求。 ,三者利益的博弈促进了广告活动的向前发展。

因此，用数学术语表示，我们的广告活动实际上是期望值：

这里的 i 代表从第 1 次到第 T 次的广告展示。核心目标是最大化总收入 (r) 和总成本 (q) 之间的 T 印象差，即广告活动的利润。根据我们上面提到的三个主体（a-advertiser、u-user、c-advertiser），公式可以进一步细化如下：

这个公式简单而优雅，但这个最优解问题在过去很难解决。

随着数据科学的发展，特别是定向技术和计算交易的出现，一切皆有可能。

2.计算广告的基本流程

为了方便大家理解，我不直接讲机械广告的计算过程，而是以QQ浏览器为例，描述一个信息流广告是如何产生的全过程。

可以看到，当我打开QQ浏览器时，第一次刷新的第五位是唯品会的广告。正好最近有买衣服的需求，点开广告，QQ浏览器以深度链接的形式拉了出来。我创办了唯品会，在唯品会浏览和消费。

以上过程可见，只是冰山一角。

那么冰山下的整体流程是怎样的？

首先，当我浏览QQ浏览器时，QQ浏览器的客户端会向其广告服务器发起广告请求。当发起广告请求时，会携带大量的用户信息参数（主要包括用户画像数据和设备信息）。 、用户行为数据、场景数据、广告位数据等）。广告服务器将上述数据透传给SSP（SSP就是所谓的供应商平台，ssp对接不同的媒体进行统一的流量分配），SSP将数据上传到ADX平台（ADX就是所谓的广告交易平台))。 ADX平台是供方（SSP）和需求方（DSP，需求方平台，大大小小的广告主所在的平台）的交易平台。匹配SSP发起的广告展示请求和DSP发起的广告竞价请求，完成竞价。 竞价完成后，将中标广告主素材及相关信息参数发送至QQ浏览器服务器，由服务器透传至客户端，完成广告展示。当用户点击时，客户端对广告监控链接中的一些参数进行宏替换，作为监控支付的依据。

整个投标过程有几个关键点，如下：

1）用户信息

用户信息越多，就越全面。定位的准确度越高，这就是为什么腾讯的广电通和今日头条的穿山甲效率如此之高，因为它们拥有海量的用户数据（想想你手机里有多少腾讯应用？）并且整合了多方。数据源形成一套完整的用户标注系统（DMP，数据管理平台）。

2）关于SSP和DSP

SSP 和 DSP 都是平台产品。对于大公司来说，他们拥有大量的媒体。为了统一管理流量，提高计算效率，他们往往会建立一个供给侧平台；对于广告主来说，增加一个DSP平台，也有机会获得更多的优质流量。两者的核心目标都是提高效率。

3）关于ADX竞价机制

不同的广告客户对 ADX 出价，其中 ADX 计算不同广告的预期每千次展示费用 (eCPM) 作为衡量指标。那些具有高 ecpm 的人有机会获得此广告曝光。

eCPM=估计点击率*点击价值

点击价值（click value），即单次点击给广告产品带来的收入。在以 CPC 结算的广告产品中，eCPM 可以表示为点击率和出价的乘积：

ecpm = CTR * bidCPC

这个公式同时考虑了点击率和广告主的出价，避免了广告主高出价中标，却无人点击，媒体没有收入的尴尬。

这种计算方法最早是由谷歌发明的。

我们继续分裂，如何准确计算ecpm？

首先，广告主的出价是一个已知的东西，问题是如何准确估计点击率——这是机器学习的预测问题。通过获取广告特征和用户特征，进行特征工程和模型训练，最终可以达到根据具体特征计算出相应估计点击率的效果。这里大家可以参考科大讯飞的比赛代码预测科大点击率，贴上冠军知乎的文章和github：

四、互联网广告的优化逻辑

最后一部分，我们来谈谈互联网广告的优化逻辑。这也是我们日常工作中涉及最多的部分。大多数情况下，我们不需要从零开始构建轮子，而是在现有系统上继续优化。

广告优化分为广告收入优化和广告体验两个方面。

收入不用说，这里值得一提的是体验——只有保证一定的广告体验，才能可持续发展，而不仅仅是钓鱼。

1.广告收入优化

首先要拆解收入。下面是一个信息流广告的例子（其他广告的计算方法与信息流广告类似）：

广告收入=广告曝光率*点击率*点击单价

继续拆分：

广告曝光率=产品日活动*人均广告数*每次广告数*pvr（每条广告请求率）*广告回访率*曝光率

总结起来，我们可以得到：

广告收入=产品日活跃度*人均广告数量*pvr（每条广告请求率）*广告回访率*曝光率*点击率*每次点击单价

这确实是一个非常复杂的公式。要想优化收益，就必须从公式的各个变量入手，一一优化整个环节。

我想说明一下：拆分漏斗的思维是网上最重要的思维之一，比大家都更有经验。

我们先来看看产品日活跃度和人均营业额。这就需要在产品端不断优化，提升日本产品和用户的消费数据。我不会在这里详细介绍。这是用户产品的主题。每次刷新的广告数量是指用户一次最多可以刷新的广告数量。这个值直接决定了产品的adload，需要媒体方和商业方达成一致。 PVR和投标回报率。 PVR 是每次刷新的广告请求率。该值应尽可能接近 100%。如果 PVR 较低，则可能是广告请求的时间安排有问题。出价返还率是指媒体侧发送广告请求后，媒体侧能够成功获得广告返还的概率。出价回报率由媒体端的流量价值和广告主数量决定。一般来说，流量价值在短时间内不太可能发生变化，因此需要引入更多的广告主并接入第三方DSP。曝光率。曝光率是指有多少成功返回的广告被成功曝光。曝光率与广告素材的加载时间和广告的位置有关。一种更常见的技术是预加载创意，尤其是视频创意，或者增加广告的位置。点击率，点击率反映了创意对用户的吸引力程度。除了提高定位的精准度，创意也需要优化，创新的广告形式（如按钮动画、顶视图形式）等，有单独的创意优化领域。 CPC，CPC 是广告商的出价。广告主的出价是产品的黑匣子，但可以明确关联到后向转化链接，即广告“曝光→点击→下载→安装→激活”的完整链接。反向转化率越高快手免费刷500—1000浏览量，广告商的出价就越好。比如对于下载成功率的优化，可以先分析下载错误代码，确定失败原因，优化可续传下载，预约解决网络问题；引导用户清理空间，解决空间不足的问题；减少安装包体，双wifi加速等解决方案解决下载时间过长的问题。 2.广告体验优化

广告体验也是产品商业化必须关注的另一个方面。因为体验往往是一个主观的东西，首先要找到可以量化体验的指标，以便后续的优化可以衡量。

关于广告体验，我们主要关注以下几个指标：

1）广告加载

首先是广告加载。

adload = 广告曝光率 /（广告曝光率 + 内容曝光率）

如果adload太高，用户会觉得整个产品充满了广告。一般来说，将adload保持在10%比较合理。当然，您也应该参考竞争产品。

2）广告质量

和内容一样，必须有一个完整的创意审核体系，可以从广告主、广告标题、广告文案、创意、广告风格等不同指标进行评分。广告分为S级、A级，针对B级、C级等不同级别，监控不同级别广告在整体曝光中的曝光率，可以很好地了解整体广告质量。

3）广告重复度

重复的广告也是用户经常抱怨的一个点。想象一下，当你使用一个产品时，所有的广告都是抖音，这肯定会让你抓狂。而如果用户已经看到了一个广告却没有点击，那么你推他很多，你可能不会点击同一个广告，这在效率上也是不合适的。

关于重复广告的定义，广告重复从高到低分为三个维度。第一个是同一个广告，即创意素材完全一样；二是相似广告，即同一个广告主，但内容不同；最后是同行业的广告。 ，如抖音、快手，属于短视频行业。

一般来说，同一个广告不能出现在用户的滑动中，相似的广告不能出现在同一个会话中。对于同行业的广告来说，现在广告主的市场头部效应非常明显，只有最有钱的才是财力雄厚的。更难控制。

商业化产品需要配合算法同学解决基于频率控制策略和相似性模型的问题