在本文中，我将解释如果要对整个推广计划最大化利润，决定是否应该出价的应该是期望回本率(ROI)，而不是期望利润，这与我们以前介绍的有所不同。在Datacratic，我们已经在2012年底切到了基于ROI的策略。

Too Little of a Good Thing

推广计划的全部利润可以表达为：

通过这个公式，看起来似乎是最大化每个竞价的期望利润，就是最大化整个推广计划的。但事实上不是，因为它有一个约束条件：所有的消耗加起来要等于预算。如果要最大化期望利润，是要每个请求需要更高的出价，那么你的竞价次数就会少，结果就是你可能整体的利润下降了。然而这并不意味着你应该在期望利润低时竞价，我的意思是你应该去权衡利润和消耗。

这个问题在很久之前就被经济学者注意到了，我们要使用的衡量标准是ROI，它是计算投资回报率。

如果你将每个请求都视为一次投资，你的反馈控制系统会告诉你现在是超速消耗或是次速消耗，你可以提高或是降低最小期望ROI阈值。你通过这个阈值决定是否竞价，而不是用最小期望利润阈值。在金融领域，这个阈值称为最低可接受的回报率(minimum acceptable rate of return (MARR))或门槛收益率(Hurdle Rate)。

A Thought Experiment

下面是一个假设的实验，我们通过它来说明基于ROI的策略是优于基于利润的。

假设一个推方计划预算是$1000，一次动作的扣费(CPA)是$1，动作可以是展示后的事件，比如点击或是转化或是看视频。假设A和B都有无限量的相同请求，所不同的是它们的响应率(比如关注点击，响应率就是点击率，关注转化，响应率就是转化率)和价格。我们进一步假设我们有很准确的响应率预估和消耗预测算法。我们设在A和B中曝光期望价值都高于市场价值，那么胜出概率是1。

	Response Rate	Value	Cost	Surplus	ROI	Spend	Imps	Actions	CPA
A	0.1%	u$1000	u$750	u$250	33%	$1000	1.333M	1333	$0.75
B	0.05%	u$500	u$250	u$250	100%	$1000	4M	2000	$0.50

在A和B中利润是一样的，但在B中，有更高的ROI，所以它有着更低的CPA。

现在再假设一个实验：如果在A和B的请求是混合的，还有一个CTR特别低价格高的X流量，那我们的两种策略会如何呢？

Pacing Strategy	A Imps	B Imps	X imps	Actions	CPA
surplus-based	1M	1M	0	1500	$0.66
ROI-based	0	4M	0	2000	$0.50

两种策略都成功地没有购买X流量，因为无论从利润还是ROI的角度看，它都不是最优的。但是基于利润的策略，不能区分A和B的流量(它们有相同的利润)，所以分别购买了1M的流量从A和B。而基于ROI的策略会像忽略X一样忽略来自A的流量，而只关注有着高ROI的B类型流量。

所以基于ROI策略的会比基于利润的策略有着更低的CPA。

Conclusion

广告主，就像基金经理，用ROI来决定他们使用什么渠道或是策略进行投资。基于ROI的策略，你的预算会消耗在最有效的曝光上，即最小化推广计划的CPA，且最大化ROI和利润。

巴特西

RTB撕开黑盒子 Part 3: Beyond Surplus

Too Little of a Good Thing

A Thought Experiment

Conclusion

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