结合广告公式分析四个广告平台:卖广告,但它们在公式中“加杠杆”的变量完全不同,净利润 方面 谷歌1k 亿美金,Meta 600 亿美金,抖音国内 500 亿美金,小红书 2 亿美金

$$Revenue = \text{Total Impressions} \times CPM + \text{Paid Clicks} \times CPC$$
核心: 谷歌搜索广告是典型的效果广告。
公式逻辑: 它的收入极度依赖后半部分 Paid Clicks x CPC。
原因: 用户是带着问题(Intent)来的,点击率(CTR)和转化率(CVR)极高,因此广告主愿意出极高的 CPC。谷歌是在“收割”需求。
Meta & 抖音 (Douyin):由 eCPM 驱动的“注意力经济”
核心: 它们主要是展示/信息流广告。虽然广告主可能按 CPA/OCPM 出价,但在平台侧,本质是卖 CPM(千次展示)。
公式逻辑: 收入依赖前半部分,通过极大的Total Impressions 来获利。他们是在“创造”需求。
小红书 (XHS):由“种草”驱动的混合体
核心: 介于搜索和浏览之间。
公式逻辑: 早期大量依赖品牌展示($CPM$),现在随着闭环电商和搜索广告的增加,正在向 $CPC$ 转移,但其核心价值在于影响决策周期,而非瞬间转化。
$$Total Impressions = DAU \times \text{Feeds/User} \times \text{Ad Load} \times \text{Fill Rate}$$
这个公式揭示了各家平台扩大“货架”(Ad Inventory)的瓶颈所在:
瓶颈变量: 人均PV (Page Views) / 查询量。
逻辑: 谷歌的库存是受限的。用户不搜索,就没有广告位。你不能强迫用户一天搜索100次。
对策: 谷歌必须拓展 YouTube甚至 Youtube shorts(增加 Feeds/User)和 Google Network,试图突破搜索框的物理限制。
最强变量: 人均Feed (Feeds/User)。
逻辑: 短视频的沉浸式体验极其杀时间。如果一个用户每天刷2小时,每分钟刷2-3个视频,库存量是天文数字。
Fill Rate (填充率): 极高。全屏沉浸式广告让“内容”和“广告”的界限模糊,广告本身就是内容。
Ad Load (广告加载率): 抖音可以承受较高的 Ad Load(如15%-20%),因为其算法分发足够精准,用户容忍度高。
Fill Rate 是从“理论库存”到“实际库存”的惊险一跃。
Fill Rate = 实际展示的广告数 (Ads Shown) / 发起的广告请求数 (Ad Requests)
场景模拟:
用户打开今日头条App,刷了10分钟。
App的代码向广告服务器喊了 100次:“这里有个空位,快给我一个广告!”(Ad Requests = 100)。
广告服务器最终只返回了 95个 广告并成功展示(Ads Shown = 95)。
Fill Rate = 95%。
为什么 Fill Rate 不会总是 100%?
既然平台想赚钱,为什么有空位不填满呢?主要有三个原因:价格博弈、技术故障、无合适买家。
A. 价格底价 (Floor Price) —— “宁缺毋滥”
这是最常见的商业原因。
机制: 媒体(比如纽约时报网站)可能会设置一个底价(Floor Price),比如 $1.00 CPM。意味着:如果广告主出价低于 $1,我宁愿空着也不展示。
权衡:
展示低价广告: 会拉低整体品牌调性,或者让用户觉得你的App很廉价(全是拼多多砍一刀或劣质游戏)。
空着: 虽然没赚钱,但保护了用户体验(少看一个广告)。
结论: 提高底价,Fill Rate 下降,但 eCPM(单价)上升;降低底价,Fill Rate 上升,但 eCPM 下降。
B. 缺乏匹配的广告 (No Match)
机制: 广告主是有定向要求的(比如“只想投给上海的25岁女性”)。
极端情况: 如果你的用户是一个在偏远地区、没有什么消费记录的老年人,广告库里可能根本就没有广告主愿意花钱买这个人的眼球。这时,请求发出了,但系统回馈“无广告”。
C. 技术延迟 (Latency & Timeout)
机制: 实时竞价(RTB)需要在毫秒级完成。如果用户网速快,滑得飞快,而广告加载慢了(超过了200ms),用户已经划过去了。
结果: 这算作一次“未填充”或“无效展示”。
巨头们的 Fill Rate 差异
理解这一点能帮你区分“封闭生态”和“开放生态”的赚钱能力。
Meta (Facebook/Instagram) & 抖音 (Douyin):接近 100%
原因: 它们是围墙花园 (Walled Gardens)。它们拥有海量的中小商家(SMB),这些商家对价格不敏感,只要有流量就行。
逻辑: 即使没有高端品牌广告(保时捷),它们也能瞬间填入一个低端的效果广告(某不知名的小游戏)。它们的库存深度极深,几乎不会浪费任何一次展示机会。
Google AdSense / AdMob (联盟广告):波动较大
原因: 谷歌帮无数个中小网站/App卖广告。
逻辑: 如果某个小网站流量质量很差,或者用户画像不清,谷歌可能无法为它找到愿意出价的广告主,Fill Rate 就会很难看。
垂直类/小众 App:容易出现低 Fill Rate
原因: 比如一个只有“极客”使用的冷门工具App,普通的大众消费品广告(可乐、洗发水)可能投不进去,导致有流量但没广告填。
商业分析中的“陷阱”
在看财报或分析公式时,千万不要以为 Fill Rate 越高越好。
陷阱: 如果一个平台的 Fill Rate 是 100%,但 eCPM 极低(全是垃圾广告),这说明它在贱卖流量,且严重伤害用户体验(User Experience)。
最佳策略: 聪明的平台会寻求 Revenue 最大化,而不是 Fill Rate 最大化。
有时候,为了维持高 eCPM(比如只接奢侈品广告),由于奢侈品预算有限,Fill Rate 可能会跌到 50%,但这 50% 的收入可能比 100% 的垃圾广告收入还要高。
总结:Fill Rate(广告填充率) 是广告库存的利用率。
对于抖音/Meta: 它几乎总是满的,问题在于如何把每个坑位的单价(eCPM)卖得更贵。
对于中小开发者/网站: 它是生存线。如果填充率太低,流量就白白流失了(Leakage)。
关键变量: Ad Load (广告加载率)。
逻辑: Meta 的 Feed 也就是图文流。由于增长见顶(DAU 趋稳),Meta 过去几年一直在挑战 Ad Load 的极限。
风险: 一旦 Ad Load 过高,用户体验断崖式下跌(用户会觉得自己是在广告里找朋友动态)。所以 Meta 现在拼命推 Reels,就是为了学抖音提高 Feeds/User。
受限变量: Ad Load 和 Fill Rate。
逻辑: 小红书的立身之本是“真实社区”和“信任”。一旦 Ad Load 过高,或者广告太硬(Fill Rate 太高),社区的“种草”属性就会变成“割韭菜”,信任崩塌。
特点: 它的 Ad Load 必须克制(通常远低于抖音)。它更依赖原生内容(KOL/KOC笔记)来软性植入,这部分其实不算在硬广库存里,而是算在自然流量里。
$$eCPM = CPC_{bid} \times CTR \times 1000$$
或者
$$eCPM = CPA_{bid} \times CTR \times CVR \times 1000$$
这个公式决定了谁能在用户的屏幕上胜出,以及平台的技术护城河。
机制: 因为用户主动搜索,意图极强。
CTR: 搜索广告的 CTR 远高于信息流广告(5% vs 0.5% 的量级差别)。
结果: 极高的 CTR 导致 $eCPM$ 很高,所以谷歌是互联网上流量最贵的平台,也是转化确定性最高的。
机制: Meta 拥有极其恐怖的静态用户数据(Social Graph)和跨站追踪数据(Pixel,尽管受苹果隐私新政影响)。
护城河: Meta 的算法最擅长预测 CVR。它知道谁看了广告真的会买。因此,它可以让广告主出高价 (CPA_{bid}),因为它能保证效果。
公式体现: 通过极大化 CVR ,来提升 eCPM。
机制: 兴趣电商。
CTR: 全屏视频的冲击力让 CTR$具有天然优势(相比图文)。
CVR: 抖音强推直播带货,就是为了缩短 CVR的链路(看到-点击-购买在几秒内完成)。
特点: 它的 eCPM很大程度上依赖于“内容质量”。内容越好,CTR 越高,流量成本越低。这是抖音特有的GPM” (GMV per Mille) 逻辑。
机制: 小红书的点击 (CTR) 往往不是为了直接购买,而是为了“收藏”或“深度阅读”。
CVR 难点: 很多转化发生在站外(看完小红书去淘宝搜),导致 CVR难以归因(Data Blind Spot)。
破局: 小红书正在努力做闭环电商,试图把 CVR数据留在公式内部,从而证明自己的 $eCPM$ 价值。目前它更多赚的是品牌溢价的钱(广告主为了品牌认知,愿意接受较低的直接 CVR)。$腾讯控股(00700)$ $抖音概念(字节概念)(BK0714)$ $Meta(META)$