單Campaign視頻PDB_下【業務類】

接《中篇》：

6. 退回量的紅線

大家有的時候可能會問：媒體的退回多了一點點沒啥問題的吧。

視頻PDB項目媒體退回閥值這個紅線是一定不能踩的，之前也從演算法的特殊性角度介紹了如何從技術上確保按一定比例來控制退量比來應對部分媒體（「沖高保底」）的流量波動。

但有的時候存在一種情況是大家預先可能無法預知的情況，那就是「瞬時高並發」的情況，這種情況很多時候會出現，因為媒體的流量的波動性，尤其對於一些移動端信息流等等的點位，會存在瞬時高並發達到上萬QPS的情況。經常有踩過這個坑的PDB產品及技術同學來問我這個問題如何處理？基本上也沒有太好的辦法。能做的一個辦法就是對於信息流及可能出現類似「瞬時高並發」的媒體（一般能出現這種現象的肯定是大（流量）媒體）的流量對接處理伺服器做一定的冗餘，同時在PDB服務端針對性緩存一些素材，一旦負載均衡及最前端的伺服器發現後面的伺服器處理不過來了，可以對於超出後端伺服器處理能力的廣告請求，返回這些緩存的素材，盡量降低因此造成的高退量。還有另一個可能的辦法是通過整體流程機制上，在項目上線前讓媒體設置好打底素材。打底素材的目的是為了確保在PDB服務超時、停止服務、超負荷時，確保廣告的正常播放，確保媒體不會因為增加了PDB環節導致流量的浪費而少收了錢。

7. 視頻PDB案例

下面選取幾個典型的實際案例為大家展示一下PDB是如何優化廣告效果的，幫助大家建立一些感性認識。

案例1 某國際知名汽車集團

l 項目時間：2014年-2016年數十波投放

l 媒體資源：廣告主自采媒體視頻PDB

l 投放目標：經PDB服務優化投放，降低CPUV

l 視頻媒體投放項目：CPM採買、媒體允許流量退回、單Campaign跨媒體頻控（各Campaign單獨採買媒體流量不共用）

l KPI：跨媒體By Campaign聯合頻控3次，CPUV下降20%-30%。

l 執行效果：

如下表所示，從真實項目執行的數據可以看出整體退回25%以上（這些在傳統採買投放中都是超頻的過度曝光），意味著對於廣告主在相同的廣告預算下，多覆蓋了25%的人群。

表： PDB真實項目執行的數據示例

案例2 某國際知名食品品牌

l 項目背景：「某跨國食品品牌廣告主」自採的視頻廣告資源流量，由PDB進行整合優化，提升廣告投放效率。

l 優化目標：跨媒體頻控、4次UV的佔比提升等

l 優化時間：2015年

l 執行效果：

如下圖所示，從PDB執行數據顯示4次曝光的佔比遠高於傳統採買投放的佔比，同時1次曝光的佔比也大大低於傳統採買投放的佔比。大大節省了預算，且確保了廣告曝光的強度。（」圖8-5」中展示的是各頻次UV在整體UV中的佔比，左列數據是PDB執行數據、右列數據為傳統採買投放的數據。）

如下圖所展示的是隨著PDB項目進展，整體曝光量增加而表現出的優化趨勢：

a) 4次曝光UV佔比的逐漸增加；

b) 1次曝光UV佔比的逐漸降低；

c) 4次曝光強度佔比增加的同時，廣告CTR也隨之增加。

（下圖中橫軸刻度是項目進程的累計曝光數，左邊的縱軸刻度是各曝光頻次UV在整體UV中的佔比。右邊的縱軸刻度是CTR數。數據折線從上到下分別是：「CTR」、「頻次1」、「頻次4」、「頻次2」、「頻次3」.）

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本系列文章部分摘自作者新書《程序化廣告實戰》，網上文章較零散，可參考書籍系統學習，各大電商網站（如：《程序化廣告實戰》(吳俊)【摘要 書評 試讀】- 京東圖書）均有售。

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