很多人可能会有一个疑惑，流量池中的用户人群可能比较有限，那么在面对N条不同需求的广告时，系统是如何计算，最终给这些广告依次排序的呢？今天我们就来聊聊ecpm的竞价排序标准！
1、cpm公式：cpm=1000*CTR*CVR*CPA
ECPM=1000*ECTR*ECVR*CPA
CPC=CPA*CVR
2、假设同一个人群，面对不同的需求：
标的
ECTR
ECVR
CPA
ECPM
A广告（小程序注册）
3.60%
50%
0.5
9
B广告（APP下载）
1.10%
10%
20
22
C广告（APP付费）
0.90%
0.80%
200
14.4
D广告（小程序付费）
1.81%
1.60%
180
52.128
由上可得，虽然同一个人群，但面对不同的广告时ecpm也会不同，其中D广告的ecpm最高，更容易拿到量。
但系统一般不会按第一名的ecpm收钱，而是一般以第二名的ecpm收钱。
cpm就是真是千展成本，而ecpm是预估千展成本。
3、系统是如何预估ECTR和ECVR的呢？
算法通过收集各类基础信息，通过模型进行预估，然后对比最后的真实数据进行校正，从而获得成长。
特征1：用户特征
人口学属性：性别、年龄、教育、婚恋、消费等
地理学属性：工作地点、居住地点、家乡等
兴趣&行为&爱好&意向（这个腾讯后来给停掉了）
再营销属性：APP安装、广告是否感兴趣等
特征2：广告特征
广告基本属性：优化目标、出价、深度优化出价等
广告数据：广告历史的曝光率、点击率、转化率等
素材相关：创意类型、文案、素材指纹等
商品相关：商品维度的曝光率、点击率、转化率等
特征3：上下文特征
流量和广告位相关：广告位属性
环境相关：设备、系统、联网方式等
说明：
模型就是通过不断地输入以上的3个特征，然后预估，最后和真实数据做比较，进行校正。所以模型每几个小时就会更新一次。
假设：样本中，原本模型的ECVR是2%，但实际用户点击了这条广告，那么就代表是正向的反馈，那么ECVR可能就会高于2%。同理，如果没有点击，则可能会低于2%。ECTR同理。
4、动态调价：
只要预估，就肯定会有偏差，所以成本也会有波动。如果是高估，成本变高。如果是低估，成本变低。这都和目标预期不符，那么系统就会通过调价因子来调价。
ECPM=1000*ECTR*ECVR*CPA，其中CPA就是这个调价因子。成本过高时降低，成本过低时提高，让广告的实际成本更接近目标转化成本。
5、关于OCPX：
在各个平台中，OCPX都不太一样，不过现在主流就是OCPC和OCPM。
也就是说按CPA出价，按点击结算就是OCPC。按曝光结算就是OCPM。
CPC=CVR*CPA，通过ecpm公式，即可算出CPC。
cpm=1000*CTR*CVR*CPA，通过ecpm公式，cpm=ecpm，即可算出cpm。
通过算法我们可以知道，我们要提升CTR和CVR来提升计划的竞争力，并且尽量达成我们的目标成本。
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