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程序化广告行业(45/89):RTB竞价后续流程、结算规则及相关要点解读

2025/4/2 20:58:27 来源:https://blog.csdn.net/yyy173611/article/details/146888661  浏览:    关键词:程序化广告行业(45/89):RTB竞价后续流程、结算规则及相关要点解读

程序化广告行业(45/89):RTB竞价后续流程、结算规则及相关要点解读

大家好!一直以来,我都希望能和大家一起在程序化广告这个领域不断探索、共同成长,这也是我写这系列博客的初衷。之前我们了解了程序化广告执行部门的岗位职责以及RTB竞价的部分流程,今天咱们接着深入剖析RTB竞价的后续流程、AdX/SSP竞价结算规则等重要内容,帮助大家更全面地理解程序化广告的运作机制。

一、RTB竞价的完整流程解析

  1. 竞价成功后的广告展示与物料传输:当AdX/SSP接收到所有DSP的出价响应后,会由竞价决策服务进行竞拍,遵循“价高者得,次高价结算”的规则。出价最高的DSP赢得本次展示机会,并以第二高的投标价格(通常比第二高多1分钱)与AdX/SSP结算。之后,Web浏览器会向DSP请求广告物料的展示。不过部分AdX/SSP平台提供物料服务,这种情况下,Web浏览器是向AdX/SSP请求广告物料。DSP的物料管理服务会返回对应的广告物料,而且广告物料必须先经过CDN服务,以确保传输和加载更快更稳定,让用户能快速看到广告内容。当用户看到广告时,当前竞价流程结束,AdX/SSP方和DSP方会进行广告费用统计,一般AdX/SSP会给DSP提供1 - 2个月的账期,双方在次月初对账,正常差异值范围在3%以内,DSP需要密切关注这个差异值,减少网络损耗。
  2. 竞价过滤机制:在AdX/SSP发过来的竞价请求中,DSP可不是来者不拒的。它会根据广告主设置的投放条件、KPI要求以及流量质量等进行过滤。比如说,广告主设定只针对特定地区、特定年龄段的用户投放广告,如果某个竞价请求中的用户不符合这些条件,DSP就会过滤掉这个流量,不应答出价。而且,有反作弊能力的需求方平台还会对作弊流量进行过滤,这样可以保障投放效果,避免广告费用的浪费。

二、AdX/SSP竞价结算规则详解

  1. 广义第二价格(GSP)结算模式:DSP会从内部挑选出最高的价格与外部DSP竞争,AdX/SSP综合各家DSP提交的价格进行拍卖,把广告展示给出价最高的DSP。按照IAB的RTB标准协议规定,RTB竞价模式一般采用广义第二价格(GSP)结算,也就是出价最高的DSP赢得竞价,但用比第二高出价多0.01元的价格进行结算。假设有DSP A、DSP B、DSP C参与竞价,DSP A里面最高价是广告主A.1的3元,次高价是广告主A.2的2.5元,而AdX/SSP收到DSP A出价3元、DSP B出价2元、DSP C出价1.9元,那么此次广告展示由DSP A竞得,展示广告主A.1的广告,DSP A以2.01元(比次高价多1分)的价格与AdX/SSP结算,而不是用DSP A内部的次高价2.5元结算。
  2. 多个竞价流量的出价与结算:有些竞价请求会同时携带多个竞价流量,像60s的视频贴片可能切割成4个15s的竞价请求,信息流位置随着用户刷新或滚动屏幕也会请求相应广告展示。在这种情况下,DSP可以针对一个请求进行多个出价响应(一般会对创意进行排重)。结算时,Top1的位置以Top2的价格结算,Top2的位置以Top3的价格结算,以此类推。
  3. 与广义第一价格(GFP)的对比:互联网广告竞价模式中还有广义第一价格(GFP),即出价最高的买家赢得竞价,并以First Price结算。但在RTB竞价环境里,“出价即定输赢”,和传统公开拍卖不同,每个买家都想用最合适的价格赢得流量,不想让对方知道自己的真实出价。最合适的价格意味着起码还有另外一个买家愿意出基本相同的价格来购买,所以RTB竞价规则采用GSP模式的Second Price结算,而不是GFP模式的First Price结算。

三、代码示例:模拟RTB竞价结算过程

下面用Python代码模拟一个简单的RTB竞价结算过程,假设有多个DSP参与竞价,计算最终的竞得者和结算价格。

# 模拟各个DSP的出价
dsp_bids = {"DSP_A": 3,"DSP_B": 2,"DSP_C": 1.9
}# 找出出价最高的DSP
highest_bid_dsp = max(dsp_bids, key=dsp_bids.get)
highest_bid = dsp_bids[highest_bid_dsp]# 移除出价最高的DSP,找出次高价
del dsp_bids[highest_bid_dsp]
second_highest_bid = max(dsp_bids.values()) if dsp_bids else 0# 计算结算价格
settlement_price = second_highest_bid + 0.01print(f"竞得者为: {highest_bid_dsp},出价为: {highest_bid}元")
print(f"结算价格为: {settlement_price}元")

在这个示例中,我们简单模拟了根据出价情况确定竞得者和结算价格的过程,实际的RTB竞价结算会涉及更复杂的业务逻辑和数据处理。

写作这篇博客真的花费了我很多心血,从知识点的梳理到代码示例的编写,每一步都希望能让大家更好地理解程序化广告行业。如果这篇文章对你有所帮助,希望你能点赞、评论支持一下,也请关注我的博客,后续我还会继续分享更多程序化广告相关的知识,咱们一起在这个领域深耕,共同进步!

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