编辑导语:商业产品和用户产品是产品经理的两大方向，产品逻辑明显不同。本文结合作者自身的工作经验，以什么是产品商业化的内容为出发点，从中对互联网产品商业化的基本逻辑进行了深入的分析和梳理，与大家分享。
商业化产品和用户产品是产品经理的两大方向，产品逻辑明显不同。我有幸在活了近一亿天的产品的用户端和商业端工作过。社区中有许多用户方法。在这里，我结合个人工作经历，梳理一下互联网产品商业化的基本逻辑。希望你看完之后能有所收获。
一、什么是产品商业化商业化的本质是流量变现。一般来说，做一个产品的最终目的是赚钱。提供产品价值吸引用户，同时实现用户流量，是一种交换关系。很多用户不喜欢商业化，从个人体验的角度可以理解，但从可持续性的角度来看就不合理了。只有有利可图，企业才有动力做出好的产品。
产品商业化的基本模式有广告、电商、游戏、直播等，其中广告是最主流的商业化模式。
以Tik Tok和阿奥特为例。2019年，Tik Tok的广告收入占比约为80%，而Aauto Quicker的广告收入相对较低，占比为27%。
但两年后，根据a auto quickless发布的2021年第一季度财报，a auto quickless第一季度广告收入为86亿元，占比50.3%。这一变化值得关注。
此外，与常识相反，拼多多的广告收入占其总收入的80%左右，而电商收入不到20%。
当然，一个产品的商业化程度与其生命周期和公司的核心战略有关。
一般来说，在导入期和成长期，产品的核心目标是打磨用户体验，快速推动新的增长，不适合过度商业化。但在成熟期，产品最重要的指标是变现和留存(变现是提高ARPU价值，留存是延长用户生命周期，单个用户价值= ARPU价值*生命周期)。当然，市场上还是有一些小而美的成熟公司，商业化程度比较克制(比如豆瓣)，比较少见(创始人的态度，加上没有上市压力)。
二、广告的基本逻辑我们上面说过，对于大多数互联网产品来说，广告是最重要的商业化模式。
在这里，我们简单说一下广告的基本逻辑:
1.广告的基本分类
广告的分类维度有很多，比如广告目的、呈现形式、计费方式等。这里只从广告目的的角度谈品牌广告和效果广告。品牌广告的目的是通过大量的曝光来提升品牌的心智，基本的承载形式有开屏广告和头条；效果广告的目的是吸引点击，产生消费或转化，基本的承载形式是信息流广告。
2.网络广告的发展
互联网广告的发展大致可以分为三个阶段(一般来说，不同的广告形式是由技术的发展决定的，并随着互联网产品的变化而变化)，分别是:
3.广告计费方法
计费方式也是广告类型的一个特征。不同的计费方式往往反映了广告主的不同需求。目前，市场上主要的计费方式如下:
1.广告的参与者与计算广告的起源
了解广告的基本概念，给大家分享一种互联网广告的新形式——计算广告。
广告是一种自古就有的交易模式。在这种交易模式中，有三个主体，即需求方(广告主)、供给方(媒体方)和受众。这三个主体各有诉求，三个主体之间的利益博弈推动了广告活动的向前发展。
因此，用数学的方式来表达，我们的广告活动实际上是期望:
这里，I表示从第1次到第t次的某个广告显示。核心目标是最大化T个展会的总收入(R)与总成本(Q)之差，即广告活动的利润。根据上面提到的三个主体(A-广告主、U-用户和C-广告主)，公式可以进一步细化如下:
这个公式简单而优雅，但是这个最优解的问题在过去很难解决。
随着数据科学的发展，特别是定向技术和计算事务的出现，一切都变得可能。
2.计算广告的基本过程
这里为了方便大家理解，我不直接讲机械的广告计算过程，而是以QQ浏览器为例，讲一个信息流广告是如何产生的全过程。
大家可以看到，我打开QQ浏览器，第一次刷新的第五位是唯品会的广告。碰巧我最近需要买衣服。我点开广告，QQ浏览器就以deeplink的形式拉起了唯品会，我在唯品会浏览消费。
以上过程可见，只是冰山一角。
那么冰山下的整体过程是怎样的呢？
整个招标过程有几个关键点，如下:
1)用户信息
用户拥有的信息越多，就越完整。定位的准确率越高，这也是为什么腾讯的广点通和头条穿山甲这么高效的原因，因为他们拥有海量的用户数据(想想你手机里有多少腾讯的app？)，并整合多个数据源，形成完整的用户标签体系(DMP，数据管理平台)。
2)关于SSP和DSP
SSP和DSP都是平台性质的产品。对于大公司来说，他们控制着很多媒体。为了统一管理流量，提高计算效率，往往会建立供应商平台。对于广告主来说，加入DSP平台也可以获得更多的优质流量，两者的核心目标都是提高效率。
3)关于ADX竞价机制
不同的广告主在ADX竞价，ADX会计算不同广告的每千次展示的预期成本(ECPM)作为衡量指标。ecpm最高的人有机会展示此广告。
eCPM=预计点击率*点击值
点击价值，即广告产品单次点击的收益。在CPC结算的广告产品中，eCPM可以表示为点击率和出价的乘积:
ecpm = CTR * bidCPC
公式同时考虑了点击率和广告主的竞价，避免了广告主竞价成功，但没人点击，媒体没有收入的尴尬局面。
这种计算方法最早是谷歌发明的。
我们继续拆分，怎么才能准确计算ecpm？
首先，广告主的出价是已知的，问题是如何得到准确的预估点击率——这属于机器学习的预测问题。通过获取广告和用户的特征，进行特征工程和模型训练，最终达到根据具体特征计算出相应的预估点击率的效果。这里可以参考科大讯飞预测点击率的游戏代码，贴上冠军知乎和github的文章:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/47807544
https://github . com/bettenW/2018-科大讯飞-营销-算法-竞赛-决赛-Rank1/blob/master/README.md
四、互联网广告的优化逻辑最后一部分讲互联网广告的优化逻辑，这也是日常工作中涉及最多的部分。大多数情况下，我们不需要从0开始造轮子，而是不断优化现有系统。
广告优化分为两个方面，即广告收入优化和广告体验优化。
不用说，这里值得注意的是体验——只有保证一定的广告体验，才能实现可持续发展，而不是博采众长。
1.广告收入优化
首先要拆收入，以信息流广告为例(其他广告的计算方法与信息流广告类似):
广告收入=广告曝光率*点击率*点击单价继续拆分:
广告曝光量=产品日活跃度*人均刷屏次数*每次刷屏广告数量*pvr(每次刷屏广告请求率)*广告回报率*曝光率综上所述，我们可以得到:
广告收入=产品日活*人均刷次数*每次刷广告数*pvr(每次刷广告的请求率)*广告回报率*曝光率*点击率*点击单价这确实是一个非常复杂的公式。如果要优化收益，就要从公式的每个变量入手，逐个优化整个环节。
明确一点:分裂漏斗的思想是互联网最重要的思想之一，这一点我们和其他人相比有一些体会。
2.优化广告体验
广告是产品商业化必须注意的另一个方面。因为体验往往是一个主观的东西，我们需要先找到可以量化体验的指标，这样后续的优化才可以衡量。
关于广告体验，我们主要关注以下指标:
1)adload
首先是adload。
adload =广告曝光/(广告曝光+内容曝光)
如果adload过高，用户会觉得整个产品都是广告。一般来说，adload保持在10%比较合理。当然也要参考竞品。
2)广告质量
和内容一样，广告素材也要有一套完整的审核体系，从广告主、广告标题、广告文案、广告素材、广告风格等不同指标打分。，将广告分为S、A、B、C等不同等级。通过监测不同等级广告在整体曝光中的曝光比例，可以对整体广告质量心中有数。
3)广告重复
重复广告也是用户经常吐槽的点。想象一下，当你使用一个产品时，所有的广告都是Tik Tok，这肯定会让你发疯。而且，如果用户已经看过一个广告，没有点击，你给他推送很多同样的广告，他大概率不会点击，从效率的角度来说也是不合适的。
关于广告重复的定义，广告重复从高到低有三个维度。第一，同样的广告，也就是广告素材完全一致；其次是类似广告，即同一广告主，但素材不同；最后，同行业的广告，如Tik Tok和阿Aauto Quicker，都属于短视频行业。
一般来说，同一个广告不能出现在一个用户的刷量时间里，相似的广告不能出现在一个会话里。至于同行业的广告，很难控制，因为现在广告主的市场头部效应明显，财大气粗的只有少数。
商业产品需要和算法生合作，基于频率控制策略和相似模型来解决问题。
4)用户负面反馈率
一般来说，广告都会有负面反馈按钮，只有对广告非常不满意的用户才会点击，所以负面反馈率是一个红线指标。对于那些点了负面反馈的用户，要少做广告，甚至一段时间不做广告，否则很容易流失。
以上是互联网产品商业化的一些基本逻辑，包括广告的基本概念，广告的计算流程，广告的优化思路。由于篇幅有限，整体内容比较简单。如果对产品商业化感兴趣，可以详细阅读参考文献中的书籍。
引用:
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