广告，从一般意义上讲，顾名思义，就是广而告之，向社会广大公众告知某件事物。从商业的角度看，广告是一种效果或是品牌的营销。那我们要怎么利用广告，去做好产品或是服务的营销呢？
要掌握广告优化的技能，首先我们肯定需要了解广告的曝光基本逻辑，让投放的广告获得更好的曝光，那我们今天一起来看下，一条广告的曝光，需要经历哪些过程才能最终展示给用户吧~
实际竞价广告竞争中，可能会有一个广告位有几千上万条广告同时在投放，也有成百上千上万个用户同时在浏览广告位，为了便于更加清晰简单的理解整个广告流程，这里我们以一个用户请求拉取广告为例，来讲述广告曝光的基本原理。
我们简单将广告曝光流程分为以下五步，广告请求-标签匹配-广告粗排-广告精排-广告胜出，接下来我们具体看下，系统在广告竞争的每一步上都做了什么~
1.广告请求
1个用户打开媒体，系统实时收到一个广告拉取的请求，需要给用户拉取一条广告展示。那系统怎么在保障平台收益的同时，从众多广告中挑选出一条用户喜欢想要的广告呢？接下来需要进入用户画像检索和广告定向的匹配环节。
举例：用户打开微信，刷开朋友圈，系统会收到拉取一条朋友圈广告的请求，系统需要在投放中的多条广告中，筛选出一条符合用户标签，用户体验的广告去曝光。
2.标签匹配：
系统会拉取请求广告用户的人群画像，利用用户身上的这些标签，从上线的海量广告池中检索出投放对应用户标签的所有广告。
举例：系统用户画像中，浏览广告位的用户是35岁女性，常驻北京，那系统会根据这些标签去拉取符合的所有广告。
那这里用户画像又是怎么来的呢？
通过我们日常使用广告平台相关app或是网页留下的浏览、点击、购买行为，系统可以对用户进行标签标记，比如：一个用户经常搜索浏览日本旅游类的文章，点击旅游类促销的广告，支付过一些机票等行为，那么系统可能会判定该用户有日本旅游的意向，兴趣爱好喜欢旅游等。各个平台常用的标签包括但不限于以下维度：性别、年龄、地域、教育水平、兴趣爱好、消费水平等等。
3.广告粗排：
如果投放到相同标签用户的广告有多条，这就产生了广告的竞争，多条同定向的广告需要首先通过广告的粗排，也就是广告竞争力的初步排序筛选，通过粗排后，胜出TOPN广告进入到精排。
粗排主要考察广告的竞争力，拿智能出价ocpx广告来说，竞争力ecpm=出价*pctr*pcvr*1000*广告质量得分，拿cpc广告来说，ecpm=cpc*pctr*1000*广告质量得分，pctr为根据广告历史数据及系统模型进行预估的点击率，pcvr为根据广告历史数据及系统模型进行预估的转化率，ecpm越高意味着广告的曝光竞争力就高，赢得曝光的机会就越大。
基于以上总结影响粗排竞争的影响因素有以下几点：
①广告的出价，出价越高，拿到更多曝光的可能性越大
②素材的新鲜度，多个相同广告相同素材等都会被系统过滤掉，所以这里需要及时更新素材，减少因新鲜度被粗排过滤。
③负反馈，也就是我们常看到广告可以点击的不感兴趣，投诉等，都会影响到广告的质量得分，从而影响广告的竞争力。
④其他业务或体验层面的过滤，如某流量位限制一个用户在一天内最多查看电商行业的一条广告，以及同品类的商品的过滤等等。
举例：定向到35岁女性，常驻北京用户的广告有1k条，ABC广告因为用的同一套素材，且BC广告的负反馈较多，系统会粗排过滤掉BC两条广告，留下A广告和其他广告竞争。
4.广告精排：
来到了精排的广告都是已经经历了一番竞争，相对优质的广告了，这里需要考察的维度跟广告粗排是大体相似的，不同的是pctr、pcvr的预估模型需要学习的维度更精细更多更复杂，通过多维度的过滤筛选，ecpm竞争力最高的广告会赢得这次竞争。
举例：定向到35岁女性，常驻北京用户的广告有1k条，进入到精排的广告有3条，其中D广告ecpm=100*2%*3%*1000*1=60，E广告ecpm=80*2%*3%*1000*1=48，F广告ecpm=70*2%*5%*1000*1=70，那么能从这次精排胜出的就是F广告。
5.广告胜出：胜出的广告赢地本次广告曝光的机会。
了解了基础广告曝光原理以后，大家是不是对广告有了进一步的认知了，对广告优化也更有方向了呢？
