亚马逊广告实操-广告是如何排序的？

GFPGeneral first price即广义第一竞价，它按照出价来决定广告的展示和排名。出价高的广告会排在前面，因此，广义第一竞价是一种“价高者得”的竞价方式。通常应用于艺术品的拍卖，公共资源的分配等。GFP有个致命缺点：无法形成纳什均衡。下面我们来举例说明：

	bid	CPC
A	0.5	0.5
B	0.3	0.3

从上图看出，GFP模式下出价多少，平台就收多少，即CPC=bid。因此A在排名不变的前提下，会不断下探bid，直到bid变成$0.31。假设B和A一样，它也不断下探bid。如此往复，永远没有一个静态状态（纳什均衡）。
那么对于平台来说，服务器压力大，运营成本高。另外因为CPC=bid，平台的收入会减少，且排序是使用CPC而非ECPM，导致搜索质量下降。因此GSP应运而生。
GSPGeneral second price即广义第二竞价，在广告位置不变的情况下，bid的变化不会影响CPC，因此可以实现局部的纳什均衡。主要应用在搜索广告，如亚马逊站内广告，直通车，google adwords等。GSP的基本排序是根据ECPM降序排列，即ECPM∝CTR*bid。那么在GSP下，CPC是根据下一名而定，这也就是为什么在亚马逊大家可以看到，CPC通常要小于bid（在不考虑首页竞价等广告策略的前提下）。一般来说CPC与bid的差距越大说明竞争越小。相反CPC与bid差距越小，说明竞争环境越激烈。注：此处的CTR并非我们在后台看到的CTR，而是指平台预估的CTR。下面我们通过实例来看下具体是怎么计算的：

	CTR	bid	排序	cpc
A	0.1	1	2
B	0.2	0.7	1	0.5

代入到此案例中排序的计算为：由此，可以得出B（0.14）排在A（0.1）前面。那么排在前面的B的cpc计算公式为：

由此，可以得出B的cpc为0.5。综上，GSP的出现，保障了平台收入，降低了运营成本，另外平台的搜索质量也得到了提升。在GSP下，能够实现局部纳什均衡，每个广告主的出价和别人无关，只和自己的目标相关。出价的最优策略是说真话（trueth telling）。

• 参考：trueth telling：https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_second-price_auction纳什均衡：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BA%B3%E4%BB%80%E5%9D%87%E8%A1%A1

原标题：亚马逊广告实操-广告是如何排序的？

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