来源： 作者：太平洋rrti.cn 时间： 浏览： 次
定义：oCPX是什么？
我们看看各大平台对于oCPX的定义是什么样的。
广点通OCPA：
朋友圈oCPM：
facebook oCPM
今日头条OCPC
各平台的定义大同小异，总结以下主要就是这几个点：
本质：怎么样更通俗易懂的oCPX？
oCPX的本质就是广告交易市场中的一种流量分配机制。这个分配机制把流量分配给能够让这部分流量价值变高的用户，使得交易过程涉及到的多方利益得到一个平衡。
这世上所有的交易中，买方和卖方肯定都希望自己的利益能够最大化。
而在广告交易的过程中，对媒体方而言，一方面追求平台产品的C端用户的长期体验，一方面永远追求流量效益的最大化。
而对广告主而言，永远期望的是效果的最大化，他们最朴素直接的追求就是：用最低的流量价格（eCPM）拿到足够多且足够好的量。
怎么样才能广告主和平台的利益博弈达到一个平衡的结果呢？
为了更好的理解广告交易的利益关系，我们用菜市场上的通俗易懂的菜品交易来打个比方。平台方就好卖菜的，广告主就好比买菜的。流量（广告位）就好比菜。
卖菜的希望自己赚更多的钱，买菜的希望自己尽量花更少的钱买够好够多的菜。
媒体广告总收益的公式为：
广告总收益=广告总流量 X 广告填充率 X 每次曝光价格（eCPM）。
卖菜总收益的公式为：
卖菜总收益 = 菜品总数量 X 菜品售出率 X 菜品平均价格。
售出率和价格之间存在相互影响的关系，其他条件一样的情况下，价格较高的话，售出率很可能就会相对较低。
如果单纯提高价格，买菜方的利益就会收到损害，那买菜的人就会变少，买家买菜的数量也会变少，最终也会损害卖方的利益。
同理，如果只是简单的提高广告低价的话最终损害的是广告主和平台方两者的利益。
有什么办法可以让双方共赢呢？
我们先看看卖菜可以有哪些售卖方式。
菜品可以有这么几种售卖方式：按堆统一卖，按菜的品类卖，按特定品类的特定品种卖。
按堆统一卖 ：售卖者无法或者不希望对菜进行分类，决定按堆进行售卖，购买者不能进行挑选，所有菜5元／斤。
按菜的品类卖：售卖者对菜进行分类摆放，决定按照品类进行售卖，其中洋葱6元／斤、玉米 7元／斤。
按特定品类的特定品种卖：售卖者对菜做了更精细的分类，比如白洋葱6元／斤、紫洋葱 7元／斤，这样每样菜的价格都有了不同程度的提升。
假如有一个菜摊子，卖4种菜，白洋葱、紫洋葱、甜玉米、糯玉米。
现在甲乙丙丁四个人去买菜，甲要买白洋葱，乙要买紫洋葱，丙要买甜玉米，丁要买糯玉米。
我们来看看以上三种售卖方式下，各是什么样的情况。
按堆统一卖 ：甲乙丙丁各自要买4斤菜才能买到一斤自己要的菜（假设一堆菜中每个品种的数量是均匀的），得到一斤自己想要的菜每个人都要支付4*5=20元，而这时候每份菜的平均价格为5元。
按菜的品类卖：甲乙各自要买2斤洋葱才能买到一斤自己想要的菜，需要支付6*2=12元。丙丁各自要2斤玉米才能买到一斤自己想要的菜，需要支付2*7=14元，而这时候每份菜的平均价格为（（12+14）*2）/8=6.5元。
按特定品类的特定品种卖：甲乙丙丁各自只需要买一斤菜就可以得到一斤自己想要的菜，各自需要支付6、7、7、8元。这时候每份菜的平均价格为（6+7+7+8）/4=7元。
具体差异如图：
显然，相比前面两种售卖方式，第三种售卖方式，卖家可以卖出更多的钱，而买家可以花更少的钱买得自己想要的东西。很好，双赢！
其中的道理很简单：把商品卖给能让商品真正产生价值的人，那么商品就可以卖出相对更好的价格。
在马克思经济学理论中，商品的价格是价值的外在体现，在供求关系不变的情况下，价格会随着价值的变化而波动。
同理，在广告交易中也是一样的，想提高流量的价格，就把流量卖给那些可以让广告更有价值的人。方案就是用类似的思路，把流量精细化、精准化地售卖。
oCPX就是在这样的环境和思路下诞生了。
以上三种售卖方式分别对应按展示出价、按点击出价、按转化出价。
oCPX做的事情就是把人群细化拆分售卖。
即除了把用户按年龄段，性别，兴趣等分开来售卖给不同需求的广告主
还可以针对单个特定广告主，针对不同用户预估转化率，来识别它的高质量用户和普通用户，并使用高质量用户匹配高价的策略。
对平台方来说，不同的客户面向的目标人群不同，通过用户细分与分层，不同客户匹配对他而言高质量的用户，最终流量都售卖出更高的价格，有效地提高整体的eCPM值，达到最大化收益。
对广告主而言，可以用更低的价格买到更多能达成转化目标的流量。
而对C端用户而言，平台展示给用户的广告，由于精准，所以相对而言都是用户更加愿意看到的广告，提升了用户体验。
nice！不仅仅是双赢，而是三赢。
所以，oCPX，是媒体平台、广告主、平台用户，三方利益博弈后的结果。
原理：oCPX是如何实现智能出价的？
我们以广点通oCPA为例子来看下oCPX的实现原理。理解了oCPA的实现原理，oCPM和oCPC自然就理解了。
oCPA的实现原理大概是这样的：系统通过机器学习的方式建立转化预估模型，实时预估出广告的每次点击对于广告主的转化价值，即预估转化成本（eCPA）和预估转化率（pCVR），然后选出预估转化成本小于或者接近广告目标转化成本并且预估转化率相对较高的那些点击，为这些点击曝光这个广告，最终使得平均成本接近目标出价。
上图举了一个例子，一个目标成本为10元的广告，系统会选择哪些点击呢？
我们已经知道系统的目的有两个：
1）转化成本接近10元
2）在成本达成出价的前提下，尽可能多的转化数
为了达到第一个目的，系统会选择预估转化成本小于或者等于10元的点击，另外同时为了达到第二个目的，系统也会适当的选择一些转化成本高于10元而转化率又还不错的点击（比如上图中第4个点击），然后把不满足要求的点击过滤掉。
到这里，有这么几个问题：
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