商业化入门手册：抖音如何赚到2000亿？( 三 ) _抖音

预估点击率（p-CTR）与转化率（p-CTR）很好理解，就是广告实际下发前，平台并不知道推给用户后有多少人会点击、转化，只能用模型估算，广告下发后再基于实际数据返回模型学习，不断提高预估准确度。
预估出价（p-Bid）主要是因为广告平台通常采用GSP（广义第二价格）模式，即：广告被展示后，广告主所需支付的价格并非自己出具的价格，而是为下一位出价者的价格+Δ（字节为0.01元）。这里就涉及到广告系统需要预估最终的bid price，并在产生实际值后带回模型进行学习。

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字节跳动巨量引擎oCPM的GSP计费介绍
直观感受，采用GSP（第二价格）计费增加了系统预估的参数量（p-Bid），会让预估变得更难，为什么不直接使用广告竞得者的出价（第一价格）？
这里主要考虑了使用“第一价格”带来的出价波动问题，如果广告竞得者支付他的竞价价格，则广告主为了获得展现，他会不断提高价格，在获得广告展现后，他又会开始不断减少出价以降低成本，这个博弈过程，容易使得出价不稳定，影响eCPM的预估准确度。谷歌2002年开始将GSP引入搜索引擎，并成为主流的在线广告计费模式。
3. 字节跳动的天花板与挑战
毫无疑问，字节跳动已经成为比肩阿里、腾讯的顶级互联网企业，单纯从商业化的角度，它的想象力也是独角兽里最大的。

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2020年中美主要的互联网企业里：
阿里、Amazon为代表的电商公司，广告是重要的收入来源，尤其阿里依靠电商广告成为中国第一大在线广告媒体，年收入超过2000亿+ 。【简称「电商广告」】
Google、Facebook主要营收同样来自广告业务（年收入800~1500亿美金），他们的广告主要是将流量导给APP、网站等广告主，用户在点击广告后进入广告主的产品体系，成为其用户；后续的付费、活跃数据就与Google、Facebook无关了。【简称「非电商广告」】

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「电商广告」与「非电商广告」主要区别在于“用户被广告转化后，核心数据是否留在广告平台”，包括在广告主侧的行为数据、付费数据、偏好数据等等。
以天猫为例，Skechers旗舰店在天猫投放“运动鞋”的搜索词广告，其投放目标ROI=用户的成交金额（GMV）*利润率/广告成本。当用户被搜索广告影响进入Skechers店铺，并发生了关注店铺、购买商品（GMV）等行为时，相关数据均被天猫APP记录，广告全流程实现了数据闭环，阿里可以利用这些数据更高效地优化模型，提高商家的变现效率。

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而非电商广告，例如Facebook推广游戏【皇室战争】，其投放目标ROI=用户在皇室战争的付费金额/广告成本。但当用户下载皇室战争APP之后，其注册、付费行为Facebook是无法掌握的，只能通过与Facebook的回传机制（oCPM）让广告主告诉平台谁注册了、谁的付费水平更高，平台基于回传数据进行模型学习，持续优化广告主的ROI 。

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【商业化入门手册：抖音如何赚到2000亿？】字节跳动巨量引擎APP转化回传对接方案
考虑到用户付费很可能是长周期的行为，并且回传模式难以监测更多维的用户特征，使得非电商广告受制于数据隔离问题，很难像电商广告系统那样实时+全量化地将用户转化数据用于广告系统的训练，有效提高电商广告主的ROI 。
但字节跳动强就强在，同时兼具了【电商广告】与【非电商广告】两大业务（内容+电商），这在过去所有中美互联网巨头里都是没有过的。
抖音非电商广告年收入已经做到了1000~2000亿；而抖音电商2021年GMV目标是1万亿，按3%的货币化率计算，电商广告有机会做到300亿以上。随着直播带货大趋势的推动，未来抖音电商还有成倍的增长空间，字节跳动的商业化天花板远没有见顶。
当然，字节也在面对很多新的挑战。在过往的电商广告、Feeds广告都是向用户推送「广告素材（视频、图文）」，广告主可以使用大量差异化的素材/投放人群做AB测试，找到最优人群和素材。但直播电商的实时性很强，罗永浩周日18:00~21:00点直播，广告系统也只能调度相关时段的流量，并且直播过程也是难以预测的，这也给广告系统提出了更高的要求。