Facebook 廣告競拍旨在為廣告主創造最大價值，同時為消費者打造最佳體驗。

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總競價 Total Bid

例如，在情人節前幾周，位于香港中環的一家花店和一家巧克力專賣店可能會相互競爭向相同用戶群投放廣告。

青霞是一名居住在香港中環的25歲女性，假設青霞同時符合花店和巧克力專賣店對各自廣告目標受眾的設定，當她拿起手機，滾動瀏覽 Facebook 動態消息時，花店和巧克力專賣店以及眾多和他們類似的廣告主都將通過「總競價 」來爭奪廣告展示機會。總競價將決定最終向青霞展示哪一條廣告，是以下三個要素的綜合結果：

• 競價 - 廣告主的出價
• 預估操作率 - 系統對目標受眾看見廣告后采取操作的概率的預測
• 廣告質量和相關度 - 系統對廣告與目標受眾的相關度的預測

在《廣告目標》一文中我解釋了不同廣告目標實際上是對不同的成效進行優化，比如轉化量目標會去尋找更容易發生轉化的用戶，應用安裝量目標會去尋找更可能安裝應用的用戶；預估操作率就是指用戶產生這些行動的概率。Facebook 會將所有類型的競價都轉換為有效千次展示費用（eCPM）競價，以便能公平合理地對所有廣告的總競價進行排名。eCPM = 競價 x 預估操作率，這意味著高相關度的優質廣告能夠擊敗競價更高但品質和相關度卻較低的廣告。

針對點擊量優化和付費時，

總競價 = [（CPC 競價）x（預期點擊率 eCTR） * 1000] + 廣告質量和相關度

針對展示次數優化和付費時，

總競價 =（CPM 競價）+ 廣告質量和相關度

針對轉化量優化并且按照展示次數付費，

總競價 = [（oCPM 競價）x（預期點擊率 eCTR x 轉化概率 eCVR）* 1000] + 廣告質量和相關度

針對應用安裝量優化并且按照安裝量付費，

總競價 = [（CPA 競價）x（預期點擊率 eCTR x 轉化概率 eCVR）* 1000] + 廣告質量和相關度

上述例子中，Facebook 會根據青霞以往的操作和廣告歷史表現數據對其預期點擊率做一個評估，如果她之前曾經點贊過同類的花店主頁，那么來自花店的廣告就應該會獲得更高的預期點擊率，在其他情況一致的情況下，花店投放的廣告就會從此次競拍中勝出，出現在青霞的信息流廣告中。

廣告質量和相關度也是決定廣告能否贏得競拍的因素之一。如果廣告獲得大量負面反饋（比如點擊不再顯示此廣告），則其總競價將大打折扣。或者，如果用戶曾表示對你發布的廣告感興趣（比如贊了廣告），就會增加廣告的總競價。當廣告展示次數超過 500 次，廣告就能收到每日相關度分數，分值范圍為 1-10 分，1 分表示相關度不高，10 分表示相關度非常高。

綜上，通過總競價機制，Facebook 確保了：

• 廣告主能根據預期成果的真實價值競價，從而實現最高的廣告投資回報
• 用戶能看到他們感興趣且與其相關的廣告
• 廣告主能面向最有可能對廣告作出正面反映的用戶展示廣告

點擊 此處 訪問官方的關于廣告競拍的幫助文檔。

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贏得競價后的扣費

Facebook 采用變種的 Vickrey–Clarke–Groves（VCG）競價機制，當某條廣告的總競價最高從而贏得競拍后，其需支付的費用將由未能展示廣告的所有廣告主所損失的價值來決定（而不僅僅是由競拍中排名第二的廣告主所給出的競價決定），所以支付的費用是為贏得競拍需要設置的最低競價。多數情況下，支付的費用低于競價的。

關于VCG，不妨參考一下 @趙印 的《Facebook的VCG解讀》，甚好。簡單來說，VCG是一種鼓勵說真話的機制，所以在 Facebook 出價的過程中，大家按照真實價值來出價即可。

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排期機制 Pacing

Facebook 平臺內每天有很多廣告投放機會，其中某些投放機會的花費相對更高。因此，在廣告組的整個投放期間，費用并非一成不變。排期機制考慮到了這樣的變化，通過掌控預算使用速率，尋找最佳的機會以最低的價格向用戶展示廣告，來提高廣告主的價值。

默認情況下，Facebook 會在一天內向目標受眾均勻地展示你的廣告。

點擊 此處 訪問 Facebook 預算使用速率的幫助文檔。

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競價策略 Bid Strategies

最近該字段已經改名為成本控制 Cost Control，顧名思義，廣告主可以通過這個字段設置廣告投放過程中如何控制自己的成本。

當沒有設置成本控制時，系統默認采用的是 LOWEST_COST_WITHOUT_CAP 的方式，也就是以前的自動競價，系統自動出價且沒有成本控制。雖然官方號稱該策略會優先以最低的出價向用戶展示廣告，但是由于存在諸多競價對手，在我們實際使用的過程中該策略會迅速消耗完預算（可以理解為低價的廣告展示機會都被搶光了而該策略依然會不計成本的投放），所以，一般只有剛開始投放需要測試出大概的投放成本的時候才會使用。

Bid cap 的是 LOWEST_COST_WITH_BID_CAP，名稱上可以看出跟默認的方式相比，多了一個出價的上限。只有選擇 Bid cap 時是控制競價 bid，當選擇 Cost cap 和 Target cost 則是控制成本 cost。

一般我們可以理解為 bid 表示你愿意為每個轉化（如安裝）的花費，由于 VCG 緣故，通常支付的費用都是低于出價的。因此，與 Cost Cap 相比，Bid Cap 是更加受限的。假設 Cost Cap 設置為10刀，實際上系統并沒有辦法保持每次的成本都低于10刀，而是長期來看會慢慢的優化到10刀這個平均花費，比如剛開始的時候，系統可能會出價到15刀。而 Bid Cap 顯然是控制得更加嚴格的，當你限制出價的上限為10刀的時候，系統是不可能出價到15刀的。如果你必須限制每一次成本都小于10刀，請使用 Bid cap 策略。

對于 Bid cap 和 Cost Cap 來說，系統仍然會優先尋找最低的出價，即如果發現有5刀的廣告位，都會優先匹配；Target Cost 則不然，該策略追求穩定的花費，系統會把成本控制在 10% 的區間，即把成本控制在9刀 ~ 11刀之間，即使有5刀的機會，也不會考慮。

點擊 此處 訪問關于競價策略的文檔。

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綜上，總競價 Total Value 算法用于計算哪個廣告贏得了一次投放的機會，VCG 則覺得贏得競價的廣告主的花費，而排期 Pacing 和競價策略 Bidding 則決定廣告如何參與投放。

此文更新于2019年10月29日。

（End）