去年万圣节前夕，The Trade Desk发布了一则视频广告，其中以万圣节的“trick-or-treat” (给糖或捣蛋)来比喻媒介采买。广告中，广告巨头平台被刻画成”围墙花园“，身处其中的孩子们只能从”围墙花园“中的住户门前讨糖吃，而程序化广告平台，如The Trade Desk，则被刻画成茫茫宇宙任意住户门前的无限可能性。
这是一个有趣的比喻，在一定程度上符合事实。像Facebook这样的“围墙花园“平台尽管可带来可观流量，而另一方面，正如The Trade Desk所述，该流量是有限的，因为他只是一个发行商平台内的流量，仅覆盖其平台内的流量。程序化广告的最大优势之一，恰恰在于，可让广告主触达成百上千个发行商的流量库存，并且具有决定广告投放渠道的真正自主能动性。
这个广告中有一处值得商榷，那就是在广告中The Trade Desk所刻画的世界里，任何DSP都具有触达可观流量的能力。然而在现实中，广告规模这个由来已久的热词才是真正的关键所在——能否触达可观的流量才是移动广告真正的意义所在。
定义“广告规模”
在程序化广告的背景下，广告规模的简单定义直指DSP是否能精准触达大量目标用户的根本能力。值得庆幸的是，行业中对此早有标准的衡量指标，那就是QPS，即每秒查询率。QPS可以明确地告诉我们，一个广告竞价者每秒并发竞价请求的次数。更具体来说，这个衡量指标直接评价了一个DSP的平台架构的技术实力，以及其所集成的SSP伙伴平台的多样化程度。
让我们用一个直观的举例来阐释一下广告规模的概念。
假设一个广告主要选择两家DSP来投放再营销广告，DSP A平台的QPS是每秒200万次竞价请求，而DSP B平台的QPS是每秒330万次竞价请求。这两个平台的QPS都在行业平均水平以上，而且哪个平台的表现更好显而易见。如果你的目标用户是一百万，DSP B平台将有比A平台高50%的可能性会触达这些用户。
当然，这个举例是选择广告平台的简化版决策过程。它并不包含诸如客户经理服务质量、客户体验、广告素材配置等等因素，然而在购买决策过程中这些因素的衡量是有一定难度的。如果我们的决策过程中将以上因素都在考虑范围内度量二三，我们很可能发现，素材定制服务的区别和客户体验的区别可能并无太大差异。因此，广告主在选择DSP时，参考以上提及的两个平台，广告主可能会误选A平台，或者不幸的选择了C平台，而C平台的QPS其实仅有每秒75万次竞价请求。造成这个不幸结果的原因，正是因为各个平台通常都声称其“可触达最可观的流量，拥有最高级的机器学习算法，服务于知名的广告主，并拥有极佳的团队“。广告规模的意义就在这样的模糊描述中被一笔带过，也许被一笔带过的原因正是其QPS并非值得炫耀。
我们如何衡量广告规模？
如果QPS作为衡量其广告规模的指标来看并不是很高，那么我们需要衡量DSP其他方面的指标，以理解其是否可在竞价时触达可观的流量，例如，所集成流量供应平台的多样化以及其平台架构。
以上The Trade Desk广告中所提到的一个核心论点是“围墙花园“所提供的单一平台的流量库存，而程序化DSP们却能触达多样化的发行商流量库存。这个论点看似合理，然而流量平台的多样化并不是二元问题，并不能说，你有还是没有多样化的流量。即使对程序化DSP来说，一个DSP的流量可能也与另一个的大大不同，以至于可带来的广告规模大大优于另外一个平台。
例如，让我们再探讨一下上述提及的选择再营销平台的场景，假设DSP A的QPS是每秒200万次竞价请求，可触达10个流量供应平台，而DSP B的QPS是每秒330万次竞价请求，可触达20个不同流量供应平台，并包含前面说到的10个流量供应平台。抛开QPS不谈，如果目标用户是10万，那么DSP B明显是更佳的选择。
DSP B不仅有重定向到广告主的目标用户的更大可能性，而且有更大的数据点可供其优化广告效果。一个DSP集成了更多的流量供应平台伙伴，就更能基于例如流量平台、发行商、素材修正、素材类型等属性进行优化。它便可为广告主提供基于不同素材类型和发行商渠道的方式来触达用户。
另一个与流量价格相关的程序优化是，一旦可触达更大的流量规模，DSP可通过观察竞价结果和更有效地了解不同流量组成的市场价格，并为广告主的广告活动创造更佳的效果。该能力尤为重要，因为今年流量供应平台都过渡到最高价成交（First Price Auction）的模式。在次高价成交（Second Price Auction）模式下，如果你出价最高，仅需付次高价的价格；而在最高价成交模式下，你可能会最终花费过多广告成本，浪费了广告主的预算。
因此，我们总是信奉“在最佳的广告位，用最适宜的价格，买到最对的用户”，这样看来，流量供应平台伙伴多样化的重要性便不言自明了。流量多样化是一个直观的概念，取得多样化流量的可观规模需要领先的平台架构，这样的平台需要投入大量精力和资金去维护。
现今，相当多的DSP都在AWS上搭建平台和运行竞价。然而面临的挑战在于，随着提高广告规模，使用云架构的成本也更高，所以该DSP如果要提高某个流量平台的触达规模，他们需要付更多的费用。要支撑这样的投资，这些DPS们要么需要更多的广告主客户，要么需要其现有广告主客户支付更多费用才能有所收益。
另外有一些DSP们会构建其自主架构，管理其自由的硬件和网络，并为其业务需求进行自主优化。因此，他们的成本会比使用AWS的那些DSP会低很多，这样的益处也会以更低的流量价格和更低的每转化成本的形式转移给他们的客户。他们可以轻松对接新的流量平台伙伴，提升相应的竞价率，并给其客户带来流量规模的益处
总结来说，自主灵活的平台架构可带来更高的竞价率和更充足的多样化流量触达，进而表现为更高的QPS。由于现今来看QPS并非是一个让广告主足以重视的决定因素，建议各位也可以多关注以上提及的多个因素综合考虑。
为何广告规模在未来会更为重要？
以上提及的内容，可能大家会思考——“今后是否还会适用？”想象即将到来的无法基于设备ID定向iOS用户的场景，使用寻找相似用户画像模型（look-alike model）、设备图鉴、排除已安装用户以及重定向都不可能实现（当然我们无法确切估计未来到底如何，在此我们仅假设大多数用户不会允许被用于广告追踪）。这样的未来情景下，广告规模将成为对广告主最为重要的衡量因素。
在现今的程序化环境中，我们基于手头可用的数据，通过定向特定的IDFA信息来竞价获得想要触达的用户。我们的竞价如此灵活，以至于可以将特定的广告素材展示给特定的用户，并可预估可能达到的转化率和合适的优化方式，我们可以以合理的CPM价格来获得展示广告的机会。而如果一旦无法获得IDFA信息，前面说到的基于用户层面的智能竞价将不复存在，我们面临的是一个充满了不确定性的市场环境。
如果广告主对于展示广告所获得的效果没有确定性的了解的话，那么他可能无法为广告付出超出合理情况的高价格。他需要触达新用户或现有用户，来增长和维持他的业务——和现在情景下的需求相同，但是相应所需的成本可能更低。因此，以低价格来广泛地触达更大规模的用户，对广告主来说可谓裨益良多了。
畅想未来
本文以比喻开篇，那我们也以比喻作结，来描述在越来越不可能获得IDFA信息的条件下广告规模到底意味着什么：想象你今天要买个房子。你可能会从尽可能多的平台上去浏览房屋价格信息，通过这些信息，你再去实地看房，挑选符合你期望的房子。如果你看得多了看得时间长了，最终你可能有幸就找到了负担得起又合意的房子。
现在想象如果这些平台都不复存在了，你会怎样买个房子呢？
你可能会开车出去到处看，看哪些房子是在售状态，直到找到那些你可以实地看房的场所。因为你可以负担的价格限制，可能你要找很长时间才能找到合你意，且你不需付出溢价的房子。
这将是个繁重的任务和过程，但你最终可能还是会找到最合适的房子，比随便找找就买要好。
在无ID的场景下，你其实也是像购买房子一样寻找你的目标用户，但你以合适的价格买到合适的目标用户可能不会像你买到合适房子那么容易了。
