杂货店里的程序化广告？奇怪的知识增加了
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实际上，在广告投放中台投广告，首先要填写的就是广告预算，在预算的上线以下，去采买最优质的流量（当然，流量的质量情况和预算出价息息相关），一旦达到设置上线，这个广告计划就会自动停投。也有例外，如果是中台保障效果类广告的下载、激活，一个周期下来，可能会超一些广告主预算，但是不用太担心，一方面是超出的预算能够带来正向的效果，另一方面如果效果不显著，投放平台会做赔偿。 回到最开始的故事里，委托人C出完价拿下生意以后，需要根据顾客大汉的反应，来判定出的价是不是合适、下次要怎么出。比如要是好几个长髯大汉最后都没买这款刮胡刀，那么基本可以认定这类顾客对刮胡刀并不感冒，下次再遇到，C可以考虑不参加竞拍。 对应在程序化广告中，DSP需要拿到媒体回传的用户安装、激活数据，来评估效果并调整下一阶段的出价策略。 但是有些杂货店十分严格，尤其是老板姓i名OS的那家，根本不愿意在商品里加数据统计SDK，这就导致了数据回传线路被卡断，委托人拿不到足够的下游数据，只能当闭眼玩家。 这个问题引得无数英雄竞折腰，下面介绍解决方案。 论功行赏的依据——S2S对接S2S除了能够解决数据回传的问题，还能回答另外一个问题——货是谁帮忙卖出去的？ 杂货店帮忙货商把刮胡刀卖给大汉，假如用户用了以后觉得好用，隔了几个月又到货商那给兄弟也买了一把，也就是产生了回购行为，此时杂货店卖货的意义才算真正达成，因此杂货店有相当充分的理由向货商额外收取一部分钱作为辛苦费。货商一盘点：糟糕，这款刮胡刀同时委托了3个委托经理A1、A2、A3去卖，最后也确实卖出去不少，不清楚他哥仨分别卖出去多少。这就有点尴尬了。 “论功行赏”之前，首先要解决一个问题，那就是 “货究竟是谁帮忙卖出去的？”。 对应在程序化广告上，问题变成了，广告在下游用户处产生了收益，广告主该奖励哪条渠道。这时候就是S2S（server to server，服务器对服务器）归因大显身手的时候了。
S2S主要建立在广告商（以DSP为例）和广告主之间。 核心思路并不复杂咋，每个委托人代理的货品都打上独家标记，等顾客带着货品来复购时，按照标记就知道这次复购是哪个委托人带来的。顺带的，数据回传问题迎刃而解。 当然，具体实行起来并没有上面说的这么简单，流程图如下：
图片来自《程序化广告》 程序化广告的反作弊程序化广告完全依托模型，给不少心术不正的作弊分子留下了广阔的操作空间。 经过一段时间的观察，杂货店主把作弊分子的作弊行为分为两类。 第一类作弊分子拿钱不干事，这发生在一些鸡贼的委托人身上：反正我帮货商竞拍拿的是辛苦费，竞拍时举个牌子随便出个价就有钱拿，卖不卖得出去、卖不卖得好通通与我无关，名声坏了就换了马甲继续这么搞。 第二类作弊分子办事，办事的主要精力花在骗钱上。前一类随着监管加严弄不出太大的水花，倒是这类坏家伙成了主要危害。 主要在3个广告环节：曝光、点击、转化上作弊。打个比方：
可见，在广告转化漏斗上，投机分子可谓无孔不入。此外，以下作弊策略作弊策略可能更加难以招架：
长此以往，货商肯定不愿意了：难怪钱花得多效果还差，敢情都让你们揣进兜了啊。 正因为上述这些作弊手法大行其道，一段时间里程序化广告招致了非常多非议。 为了恢复杂货店风清气正的交易环境，杂货店店主决定展开“五月人倍忙——一白杂货店反作弊专项整改活动”。 专项活动从三个方面开展：用户标识、用户行为、广告来源 1）用户标识 给用户发放专有“身份证”，发放依据是用户的IP、cookie（或设备ID），统计某些用户是否存在高频次或高频率曝光或点击。 为了防止机器人自动变换IP蒙混过关，把浏览器型号、分辨率、用户窗口大小、操作系统版本号、设备品牌也纳入到作弊判别模型里。 2）用户行为 这时候前端回传的数据埋点也就派上用场了。根据埋点，构筑用户的站内交互轨迹图，包括点击、滚动、输入等操作，如果这些操作过分单调，判定该用户有很高的作弊可能性。同样，可以解析出点击的区域、次数、频率，利用这些指标去伪存真。 此外，如果出现广告曝光数和点击数在某个时间点暴涨、同一用户的广告浏览或点击时间间隔过于规律、转化漏斗出现顺序对调，需要格外注意这些疑似作弊的行为，进一步验证。 3）广告来源
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