电商流量广告和社交流量广告的异同

广告无疑是目前互联网最通用的盈利方式，随着百度逐渐退出互联网公司的第一阵营，目前最为主要两种互联网广告场景就是信息流和电商。有幸我在腾讯主要负责的就是信息流广告，现在跳到了一家蹿升很快的电商公司，开始负责电商广告的业务，可以说对这两种场景都有些认识。今天总结一下这两类广告系统的异同点。

先说相同点，从系统介绍上讲，广告的本质逻辑是没有差异的，都是基本的竞价排序的逻辑。一个请求过来，从广告库中召回一个队列，预估个点击率，和广告主的出价相乘，排下序。然后相关性、频控规则过滤一下，排名第一的获得曝光。这套计算广告的流程是通用的，其中计费方式、预估点击率的特征、相关性的判断都基本一致。

不同点主要是以下几个方面。

一、用户浏览场景

通过上图会非常直观的感受到，信息流广告的展示场景是在用户浏览信息时插入，而这个插入的广告与周围场景的相关性是很难保证的。以朋友圈为例，原本定位的是用户好友的近况信息发布流，突然插入的苹果广告，虽然在产品形态上已经保证了尽量原生，但在内容上会被用户快速识别出这是个广告。广告效果的好坏和受本身的素材质量的影响非常大，定向、排序的因素相对小了些。所以信息流下的场景，点击率不算太高。像朋友圈这样的黄金位置点击率最高也就达到3%左右，稍微差些的广告场景，头条、新闻类的信息流点击率也就1-2%

而电商场景则完全不同，由于广告物料完全取自商品物料，用户浏览的场景也是寻找商品，可以说广告在商品信息流中毫无违和。这种场景下，广告的效果受定向因素相对较大，更表现出了数据驱动的特点，而广告创意的质量被相对削弱。电商广告位一般场景下都可以达到3%的点击率，较为优质的流量，点击率会更高。

二、广告主范围

社交流量下信息流的广告主构成会非常复杂，游戏客户，各类app下载，电商推广活动，大品牌投视频，本地店铺的推广等等，广告的推广标的物会是app、链接、公众号、应用直达等很多种形式，所以广告主的类型、推广诉求都会负责很多，对运营团队的挑战也相对较大，一般都会按照不同大类下不同行业来拆分运营任务。不过，广告主的天花板也更高，市场上所有有推广诉求的广告主，都可以成为社交流量下的客户。

电商场景的广告主则存在一个天然的天花板，只有引入平台的商家才能成为电商的广告主，从这个角度看，广告主的推广目标单一，就是推广电商平台的商品，广告主构成也不复杂，都是各类商家。对于运营团队的挑战也不大，只需要对行业进行拆分，分别运营即可。从广告主招商的角度看，与电商平台的招商很大程度上存在重合，对于大品牌的引入更依赖与平台整体价值。

三、定向结构

从设置推广计划看，社交流量的定向会非常丰富。一般分为三大块：1.用户的基础信息，包括年龄、性别、学历等；2.用户的短期行为，包括最近的购物记录、app下载分类等；3.用户的长期兴趣，包括app付费意愿、购物兴趣偏好等。在设置推广时，可以选择特定定向的流量进行购买，避免对自己无意义的流量浪费推广预算。

电商流量的定向选项则相对简单，只有基于用户浏览行为的定向，在不同维度上进行扩展，比如相似商品、相似类目、相似兴趣点等。定向的购买方式与社交流量差别很大，首先广告主必须购买通投流量，给出一个通投的价格，对不同的定向条件再设置溢价的比例，在原有通投的基础上以溢价价格来竞争定向流量。虽然看起来，有些强买强卖的味道，但就定向的效果来看，精准程度会远高于社交流量的定向。

四、反作弊比例

反作弊这一点，算作是一个比较小的异同点。在社交流量下，比如微信、QQ、空间等官方优质流量，网络的安全性有很大保障，广告反作弊的压力很小，能够过滤掉的作弊点击在1%左右，职业的作弊点击团队在这些流量作弊成本高，但收益很小，没有很大的作弊动机。

但在电商场景下，因为存在商业竞争的情况，即使是淘宝、京东这样的大厂，整体网络的安全性已经很高。但由于作弊利益巨大，存在很多职业作弊团队在电商流量下专营作弊点击这样的灰色产业。从平台角度看，作弊点击的作弊比例会在5%以上。

以上大致是社交流量和电商流量下广告的几点差异性，总体来说，社交流量无论对用户还是对广告主都更开放，但定向效果差强人意；电商流量的业务场景简单且专一，推广效果也更好，但广告主却严重依赖平台招商，有天然天花板。