B站海外商业化探索之路

本期作者

背景

业务背景

B站（bilibili）出海以来，深耕内容生态和用户播放体验，业务发展逐渐步入正轨，用户体量稳中有升，目前在东南亚视频APP领域占领了一定的市场份额。

如何探索和实施商业化策略，从而实现流量变现的良性循环，是B站国际版接下来面临的关键挑战之一。在众多商业化手段中，会员服务、游戏和广告是最常见的几种形式。特别是广告，作为一种相对简单且有效的流量变现手段，自2023年以来已成为B站的重点业务之一。

本文旨在介绍过去一年里，B站国际版在海外市场广告商业化方面，从零到一的建设和探索过程。

行业背景

国际市场广告商业化发展成熟

在当前的商业环境中，广告商业化已经发展成为一种成熟且普遍采用的盈利模式。全球众多企业，无论是国内还是国际市场，都在广告领域深耕多年，形成了一套相对成熟的广告营收系统。随着技术的进步和市场的扩大，越来越多的公司不仅提供内部的广告服务，还对外提供一整套的广告解决方案，以满足不同客户的需求。

东南亚商业化基础扎实

无论是游戏APP还是应用APP，变现的方式无非这几种：订阅、广告和直播，其中广告又包含在线广告和KOL（Key Opinion Leader 关键意见领袖）营销两个大方向。

东南亚商业化市场规模较大，且整个市场处于蓬勃发展上升时期。其中广告的规模40亿美元+，远超会员订阅和直播的商业化规模。发展潜力也很大，估算CAGR（复合年均增长率）为11%~32%。

用户对广告的接受程度比较高，相关咨询公司的用户调研显示，东南亚2亿多OTT（Over the top）用户中，有1.16亿已接受了有广告的内容，89%的人愿意看 >= 2个广告，换取1hr的免费内容。

前期调研

如何构建广告投放系统？

构建一个针对广告的最小可行性产品（MVP）方案，涉及到的系统非常复杂且繁琐，主要包括以下几个关键模块：SSP（供应方平台）、ADX（广告交换平台）、DSP（需求方平台）。每个模块都承担着独特的功能，同时也呈现出不同的技术挑战和复杂度。下面是对每个模块的功能和复杂度的详细介绍，以及自研广告系统所需的人力投入和时间考量。

SSP（供应方平台）：负责管理发布者的广告空间库存，使其能够自动化地出售广告位。复杂度在于如何高效匹配广告需求和供应，以及实时定价和优化广告展示。
ADX（广告交换平台）：作为买卖双方之间的桥梁，它允许DSP和SSP在开放市场上通过实时竞价(RTB)进行交易。复杂度主要体现在处理高频交易的能力和确保交易的透明度和公平性。
DSP（需求方平台）：帮助广告主和代理商购买来自多个广告源的广告展示机会。其复杂度在于实现高效的目标受众定位、广告投放优化以及ROI的最大化。

从零到一，构建一个完整的广告投放系统需要大量的技术和人力资源投入。初步评估显示，这样的项目至少需要6-7名专业人员，包括客户端开发、后端开发、算法工程师和数据分析师，开发周期至少需要3个月。对于追求快速市场响应和营收的B站国际版来说，这样的投入可能在短期内难以承担。

广告核心竞价机制

如何合理利用好有限的广告流量，发挥其最大价值，让广告利益最大化，永远是广告竞价的核心目标。我们需要合理的分发机制和算法，来实现流量的最大收益收益。目前主要有Waterfall和Header Bidding两种流量分配的竞价机制。

Waterfall 竞价机制

Waterfall也被称为瀑布流竞价模式，是一种常见流量方请求广告的技术。这种请求技术是以广告位为单位，APP开发者首先需要在不同广告平台配置自己的Waterfall价格策略，然后由聚合平台统一触发Waterfall请求流程，即按照价格或者权重等进行广告源排序，自上而下进行请求，如果上层没有返回时则继续向下一层请求，直到有广告被展示，以期获得最高价格的广告素材。

图 1 Waterfall竞价机制图示（非真实价格）

Header Bidding 竞价机制

Header Bidding即头部竞价，也被称为应用内竞价。Header Bidding的核心，就是同时向多个需求方发起竞价请求，从而展开公平竞价，出价最高者赢得这次展现机会。Header Bidding能给开发者带来更透明和更高的营收，能避免掉很多无效的竞价和请求，请求效率会更高；由于其简洁的算法，还能避免因Waterfall日渐复杂而提升的维护成本。

图 2 Header Bidding竞价机制图示（非真实价格）

Waterfall & Header Bidding 混合竞价模式

Header Bidding虽好，但在实际使用过程中我们会发现，Header Bidding的填充率不高，主要有几个方面的原因：一是在没有明确的利益驱使的情况下，业内对Waterfall使用的习惯很难转变；二是支持到Header Bidding的广告商并不算多，其出价的内部算法也有待完善。

业内通常会采用Waterfall & Header Bidding 混合的竞价模式，其原理如图所示：将Header Bidding的出价与原有Waterfall优先级列表进行合并和重排序，形成一个新的价格/权重列表，然后逐级进行请求。这种混合方式理论上能达到最大程度的竞价，广告流量变现的最大化。缺点是广告的整个加载流程变长，广告的请求时间也会随之变长。

图 3 Waterfall & Header Bidding混合模式竞价机制图示（非真实价格）

广告核心竞价机制

基于以上的前期调研，B站国际版采取了从短期到长期逐步演进的策略，这对于成本有限、经验欠缺但想要寻求快速变现途径的我们来说，是当前阶段最为合适的方案。从聚合SDK到自建广告系统的转变是一个复杂的过程，涉及到技术、数据、以及业务需求等多方面的挑战，方案的演进可以分为以下三个阶段：

引入聚合SDK：通过接入一家或多家广告聚合SDK，以达到快速启动，这一阶段允许我们在短时间内获得广告收益，并积累广告运营的必要经验。
自建资源位平台：在开展聚合SDK广告的同时，开始搭建自有的资源位投放和管理系统，此阶段主要为内部运营资源以及少量的直客广告的，为自建广告系统的做前期的探索和技术积累。
自建广告投放系统：开发完全自主的广告投放系统，支持多种广告形式并提供全面的广告管理功能。这一阶段旨在实现对广告投放的完全控制，优化广告收益，同时提升用户体验。

此方案虽然在初期可能面临诸多挑战，但通过逐步迭代和优化，可以逐渐克服依赖第三方平台的限制，建立起一套更加灵活、高效、并能够满足自身业务需求的广告系统，在尽可能达成广告营收目标的同时，兼顾用户体验和用户规模。

在确定了广告投放方案之后，整个2023年的工作主要围绕上述三个阶段展开。值得注意的是，这三个阶段并不是完全独立的，它们之间没有严格的时间界限，实际上，这三个阶段的工作在大多数时间内是相互交织和重叠的，只是随着时间的推移，工作的焦点会根据战略目标的变化而逐步转移。

阶段一：聚合SDK广告

引入聚合平台

作为构建长期MVP系统方案的一种替代方案，业界提供了基于聚合广告SDK的简化解决方案。通过集成一个聚合广告平台的SDK，能够快速接入多家广告商，实现快速营收。这种方法虽然在一定程度上降低了自主性和控制能力，但提供了一种低成本、快速部署的途径，特别适合于初创期或资源有限的公司。

第一阶段聚焦于聚合SDK的引入和广告位建设等方面，这一策略是基于时间和人力成本的考量，目的是快速实现初步营收而不需从头构建广告平台。聚合SDK的优势在于成本低、快速营收，并能够简化与大型广告平台的对接过程，同时利用竞价机制最大化收益。

引入聚合SDK后，尽管它提供了基础的广告投放、数据回收和业务报表等功能，我们仍需要围绕B站的具体业务需求进行额外工作。这包括建立数据链路、广告位的精心布局、制定流量策略、保护用户权益以及构建数据体系等多个方面。这些工作对于更好地融合聚合SDK广告方案到B站现有的业务流程中，以及优化广告效果和提升用户体验都至关重要。

图2 是聚合广告SDK的基本工作模式：广告聚合平台可以聚合多方广告SDK以及SSP、DSP等角色，可以协调各广告位中的请求、展现、计费、数据统计等逻辑，使得开发者能够以最低的成本，实现广告一站式接入，同时能提升广告请求、展示的效率及eCpm（千次展示的价格）。

图 4 聚合SDK工作模式简介

图 5 聚合平台的广告漏斗

聚合广告SDK方案的不足之处

虽然基于聚合广告SDK的方案能够快速带来收入，但它也存在一些显著的不足。首先，因为三方收益分成会导致总体收入的减少；其次，广告形式和内容的不可控性，可能会影响用户体验和品牌形象；此外，这种方式往往无法满足直接客户的特定需求，且缺乏针对业务维度的精细化指标，这也限制了广告效果的最大化和策略的个性化调整。

从长期发展和品牌建设的角度来看，向自建广告系统转型是更为理想的选择。自建系统的前期投入虽大，但它能够带来更高的控制权、收益潜力以及更优的用户体验。这不仅有助于提升品牌形象，还能够实现企业的可持续发展，为在激烈的市场竞争中获得长期竞争优势提供关键支持。

图 6 广告投放系统的短期、长期、终极方案

基础能力建设

广告位建设：在构建广告位时，关键是围绕用户消费路径进行，旨在最大化投资回报率（ROI）的同时，确保不会干扰用户体验。主要广告位涵盖开屏、首页以及与视频播放直接相关的场景，比如播放页面和播放器等，特别是贴片广告和暂停广告因其较高的ROI成为首选。

权益保护：在广告投放的同时为了兼顾用户体验，保护权益我们也做了很多的工作，重点围绕会员权益、新增用户和番剧版权这三个角度：

会员权益：为付费会员提供无广告或减少广告的体验，平衡会员和广告商业化手段。
新用户权益：对新增用户减少广告展示，提升用户留存率。
版权权益：确保广告展示符合版权要求，只在获得授权条件下展示广告。

频率控制：通过精确分析用户活跃时间段并控制广告展示频率，旨在提升广告效果的同时保护用户体验，避免用户过度曝光导致的疲劳感。

流量策略：是整个阶段一中至关重要的一环，涉及如何高效分配和利用平台的用户流量，同时保持良好的用户体验。支持国家、终端、用户、内容等多个维度的灰度以及AB实验策略，基于客户端的埋点数据，分析每个广告位上线前后大盘留存的变化，随时调整广告的流量策略。

数据链路：在广告位构建、流量策略制定和权益保护等多个方面都需要业务数据做为指导，然而聚合平台的第三方数据通常呈现出一定程度的封闭性。这些平台提供的数据往往仅限于最基本的信息，而无法深入到业务细节，例如，无法获取到每部番剧或稿件的具体曝光和点击数据。因此，为了满足我们对数据精细度的需求，自定义埋点上报和构建自有数据系统成为了必要之举。这不仅可以帮助我们验证第三方数据的准确性，还能支持更细致的数据分析，为广告投放和优化提供强有力的数据支撑。

我们围绕第三方平台和自建的数据仓库，构建了一个全面的广告数据体系。这个体系分为几个主要模块：

三方平台数据获取：首先，我们需要从三方平台收集报表、请求粒度数据。这一步骤要求我们按照统一标准来获取数据，确保数据的完整性和一致性。
数据加工和校验：数据收集后，我们在数仓中进行加工和校验，以确保数据的准确性。这包括清洗数据、处理缺失值、识别异常点等，保证数据的质量。
业务分析辅助：最后，我们利用加工后的数据进行业务分析，以指导广告投放策略和优化。这包括分析用户行为、评估广告效果、优化广告投放等，旨在最大化广告收益，同时保护用户权益。

图 7 广告数据体系

阶段成果

在2023年的第一阶段工作中，我们从基础能力建设入手，逐渐过渡到广告投放效果的优化，使广告投放变得更高效和精细化。通过精心设计和实施的策略，我们不仅发掘了开屏、贴片、暂停等高价值广告位，还深入理解了包括菲律宾和印尼在内的不同国家和地区的市场差异。这些洞察帮助我们优化了地区化广告策略，使我们能够更有效地针对各个市场的特点进行广告投放。

图 8 广告SDK收入趋势

阶段二：资源位平台建设

在我们推进聚合SDK广告建设的同时，为了满足内部运营资源和少量的直客广告投放需求，我们搭建了一套资源投放系统。这里的“内部运营资源”实际上可以被视为内部广告，区别在于这些广告的投放不涉及外部广告主的付费环节。投放这类内部广告的逻辑相对简单，主要采用CPT（按时间收费）的方式。此阶段的核心目的，在于通过内部广告的投放需求，为广告投放系统的前期基础建设工作打下基础。这包括但不限于资源位位置的统一规划以及核心广告组件的沉淀和标准化：

位置的统一规划：确保广告位在不同页面和场景中的位置统一、标准化，便于管理和后续的数据回收。
核心组件的沉淀：开发和优化可复用的平台组件，如定向能力、物料中心等，减少三阶段的人力投入。
简化的收费模式：虽然内部广告采用CPT模式，但通过这些简化的案例可以对系统的投放逻辑进行测试和优化，为后续更复杂的计费模式（如CPC、CPI等）奠定基础。

系统分层

我们采取了分层设计的策略，将系统架构分为了多个层级。通过这种方式，能够在不同层级上实现功能的模块化，并将部分功能作为单独的服务，提高系统的灵活性和可维护性：

硬件层：目前资源的部署和运行主要依托于阿里云平台
数据层：通过MySQL存储持久化信息，Redis存储可过期以及热点内容，数仓负责数据的读写和加工
组件层：这一层聚焦于资源位的基础组件的沉淀，包括不同位置的适配器、排期管理、物料中心等等
应用层：为上层业务提供了统一的请求和管理接口，使得不同的业务部门（如会员服务、原创视频内容等）能够在统一的框架下进行资源位的管理和广告的投放
服务层：主要包含已经对接资源位平台的各个业务

图 9 广告系统架构分层设计

物料中心

物料中心作为我们广告系统的核心组件之一，主要旨在解决多语言环境下（如东南亚六国的英语、泰语、印尼语、马来语等）广告物料的复用问题。这个组件的设计和实现对于提高广告物料的管理效率、优化跨国广告投放策略至关重要。以下是物料中心的几个关键特点和工作原理的简述：

物料样式的标准化：物料中心存储了各种类型的广告物料，每种类型的物料都与一个特定的样式相对应。这个样式约束了物料渲染时所必须的元素，如图片、标题、跳转链接等。这种标准化确保了物料在不同的语言和市场中都能保持一致的品质和效果。
物料与资源位的绑定：物料最终需要在不同的资源位上进行渲染展示。物料中心通过将每个物料的样式与资源位位置进行绑定来实现这一点。这种绑定关系是多对多的，意味着一个样式可以应用于多个资源位，反之亦然。这种灵活的绑定机制允许我们根据具体的广告投放需求灵活配置广告物料。
资源位的特定属性与适配器：不同的资源位在对外投放时可能会有额外的属性需求，例如开屏广告的展示频率控制。物料中心针对这种需求，为每个资源位位置配置了相应的适配器。适配器处理资源位的特定属性，确保物料的正确渲染和展示。这种适配器与资源位的绑定关系也是多对多的，为广告投放提供了额外的灵活性和控制力。

通过这样从下至上层次结构，我们将广告物料的管理独立成一个平台化的服务。这不仅极大地提高了广告物料的复用率和管理效率，也使得跨国家、跨语言的广告投放变得更加灵活和高效，篇幅所限这里不再对物料中心展开详细的介绍。

阶段成果

随着资源位平台的建立和投入使用，我们的运营效率显著提升，我们也开始了在部分资源位进行直客广告的投放。资源位平台的引入使得运营团队能够通过一次性配置，实现多位置、多国家、多语言的广告投放，这种高效的配置方式大大减少了之前因重复配置所浪费的时间和资源。此外，通过一些基础功能的沉淀，每个位置的投放效率也得到了提升。以开屏资源位为例，得益于精准的定向能力，开屏位置的资源点击率（CTR）提升了约2个百分点。这种效率的提升不仅优化了资源的利用，也提高了资源投放的整体效果。最重要的是，这些核心组件的沉淀和优化为我们未来广告投放系统的进一步建设和发展奠定了坚实的基础。通过不断完善和强化资源位平台的功能，我们能够为未来引入更加复杂和高效的广告模型和投放策略做好准备。

阶段三：自建广告投放系统

在我们推进资源位建设的同时，直客订单的投放需求也日益增长。虽然一开始我们尝试将直客订单以内部广告的形式进行投放，但很快发现资源位系统在满足广告系统需求方面存在若干限制，这些局限性包括但不限于：

缺乏流量预测和订单保量的能力：对于广告投放而言，能够预测流量并确保订单满足一定的曝光量是至关重要的。然而，初期的资源位系统未能提供这样的功能，这对于保证广告主利益和优化广告效果产生了影响。
不支持配置订单金额和投放模式：广告投放系统需要能够根据订单金额和投放模式（如CPM、CPC等）进行灵活配置，以满足不同广告主的需求。资源位系统在这方面的功能不完善，限制了投放策略的多样性。
同一位置的多个订单缺少竞价能力：在广告系统中，同一广告位可能会有多个订单竞争，竞价机制能够确保广告资源的有效利用和收益最大化。资源位系统缺乏这种机制，无法在多个订单之间进行有效的资源分配。
投放数据的回收问题：广告投放的效果评估依赖于对曝光、点击、安装等数据的实时归因和分析。资源位系统在投放数据回收和处理方面的能力有限，影响了广告效果的准确评估和优化。

鉴于上述挑战，我们的广告投放系统正在经历一系列的迭代和优化，以更好地满足直客订单和广告市场的复杂需求。目前，我们已经完成了一期的部分功能升级，这包括对流量预测、订单管理、竞价机制以及数据归因等关键功能的增强。

数据建设

为了满足精准的流量预估和订单保量的需求，我们构建了一个全面的实时数据处理链路，从而支持广告库存和订单的实时投放数据回收。这个链路的构建使我们能够在广告投放前对订单的效果进行准确预估，一旦订单达到预期效果，即可自动停止，有效减轻了运营团队的工作压力。

数据写入：数据的初步收集由网关服务负责，它通过gRPC技术接收客户端的实时上报数据，并通过API接收来自第三方归因平台的回调信息。此外，我们也为直客和内部广告保留了实时数据上报的能力，确保所有相关数据能够被有效捕获。接收到的数据经过一系列处理后，最终被写入阿里云的Log Store，为后续的数据加工和消费打下基础。
数据加工：接下来，我们利用Flink进行数据的实时加工处理，主要是通过将多维度指标联合作为键值对数据进行去重，以保证数据的准确性和一致性。去重后的数据不仅被持久化存储用于深入分析，还实时写入Kafka，供下游的数据消费过程使用。
数据消费：最终，通过特定的广告作业（ad job）从Kafka消费数据，对实时数据进行聚合处理。这一过程通过消息机制实现削峰填谷，将每个订单的投放数据聚合后写入订单表存储。聚合的结果通过远程缓存加本地缓存的方式优化数据读取的吞吐率，为后台管理和算法策略提供即时数据支持。一旦订单投放数据达到既定目标，系统会及时将订单下线，停止进一步投放。

图 10 广告系统架构分层设计

功能划分

整个一期系统得以在经过一个月的开发就开始投入使用主要是一期的很多功能是基于阶段二资源位的工作继续的，相比于资源位除了数据链路的改造，围绕投放流程也做了很多额外的工作：

图 11 广告系统架构分层设计

投前：在广告投放前，系统聚焦于精确定位目标用户群和预估广告效果，以确保广告策略的有效性和高效性。

投放定向：系统通过加入业务相关的数据指标，使得订单的更加精细化，从而提高广告的针对性和转化率。
流量预估：通过对预期流量和潜在效果的预估，广告投放前就能大致了解到预期效果，帮助运营团队更好地规划广告策略和预算分配。

投中：在广告投放过程中，系统通过实时和离线的数据回收、订单保量控制以及频率控制等功能，确保广告投放的顺利进行和效果最大化。

数据回收：系统结合实时和离线数据回收机制，确保广告效果的实时监控和分析，及时调整投放策略。
订单保量：为商务团队提供订单保量功能，方便与客户进行商务谈判，确保双方利益的最大化。
频率控制：通过对广告展示频率的控制，保证用户体验不受影响，同时避免广告疲劳现象的发生。

投后：广告投放后，系统提供数据校验、订单结算和报表展示等功能，以便运营团队对广告效果进行评估和优化。

数据校验：对广告投放数据进行校验，确保数据的准确性和可靠性。
订单结算：根据实际广告投放效果进行订单结算，保障广告主和平台的利益。
报表展示：通过详细的报表展示功能，为运营团队提供广告投放效果的全面分析，支持后续的策略调整和优化决策。

数据归因

评估广告投放效果的准确性至关重要，因为它直接关联到广告策略的调整和优化。为了全面评估广告效果，我们依赖于收集和分析多种数据指标，包括曝光、点击、安装以及应用内消费等数据。这些数据指标帮助我们理解广告在触达目标受众方面的效率以及引导用户行为转换的能力。

数据归因手段：

我们自建的数据链路：这部分主要负责收集曝光和点击数据。由于这些活动发生在我们自己的应用内部，因此，相对容易获得这些数据。通过我们的数据收集系统，确保曝光和点击数据的准确性和实时性，为广告效果的初步评估提供基础。
业界公认的第三方平台：对于安装行为和应用内行为等数据，由于它们通常发生在第三方应用内，所以收集这些数据相对复杂。我们依赖于业界常用的第三方归因平台，这些平台专门设计用来追踪和归因用户在不同应用内的行为，提供了一种标准化的方法来测量安装和应用内行为的效果。

阶段成果

随着直客系统一期的成功上线，我们实现了广告投放过程的全程跟踪与管理，包括投前的流量预估、投中的数据实时监控、以及投后的收益汇总。这一系列的成果为我们的广告系统带来了显著的提升和优化：

降低运营负担：直客系统的引入显著降低了运营团队在投放直客广告时的心智负担。通过自动化的流量预估和实时数据监控，运营团队可以更轻松、更高效地管理广告资源，确保广告投放的精准性和有效性。
灵活的投放策略：直客系统为直客广告和内部广告资源在同一时间、同一位置的投放提供了灵活多样的解决方案。无论是按流量比例分配、按优先级顺序投放，还是其他定制化的投放策略，直客系统都能够满足不同场景下的需求，优化资源的使用效率，提高广告收益。
增强商务谈判筹码：随着直客系统功能的不断完善和优化，商务团队在与外部合作伙伴进行谈判时拥有了更多的筹码。系统所提供的详细数据报告和高效的广告管理能力，增强了我们在商务合作中的议价能力，有助于锁定更有利的合作条件，拓宽合作渠道。

后续规划

当前，B站国际版的海外广告系统还处于初期阶段，我们面临的首要任务是达成营收目标。在这一过程中，我们也意识到系统存在许多待优化的方面，考虑到时间紧迫和其他实际因素，初期的方案还存在不少问题，因此接下来的工作将围绕以下几个关键方向展开，以期不断迭代和完善系统：

聚合SDK以及广告平台的提效

经过一年的发展，B站国际版目前接入了2家聚合广告SDK，并通过聚合SDK间接接入了10余家广告平台。多家广告SDK的接入，增加了我们系统的灵活性和广告投放的多样性，避免因依赖单一供应商而受制于人。但随着SDK的不断接入，也引发或加剧了一些问题，其中技术方面的问题：广告请求时间变长、APP包体积增大、网络带宽被占用导致卡顿、广告SDK的稳定性不可控等。产运方面的问题：广告质量良莠不齐、用户广告体验下降、广告SDK运营成本增加、算法杀熟导致收入呈下降趋势等。

为了解决这些问题，B站国际版在下一阶段需要进行广告SDK的提效工作，包括广告平台的甄选和聚焦、广告配置策略的优化精简以及加深和广告商之间的合作沟通等。

将聚合SDK广告纳入自建的广告投放系统

随着自建广告投放系统逐步推进，以及B站国际版广告业务的不断扩大，我们即将面临多种广告源的竞争展示问题。广告素材的来源有很多渠道，但是最终都需要通过资源位的方式在端内进行呈现。为了更好地控制广告投放过程和优化广告效果，我们将逐步将聚合SDK广告纳入自建的广告投放系统中，这样不仅能够更精细地管理广告资源，还能提高数据处理和分析的效率。

目前，B站国际版的策略是广告服务端进行流量的分片，分片策略主要包含人工策略和随机策略两种。若某直客广告优先级很高，那广告服务端会直接进行流量的干预和倾斜；除此之外，则会将资源位的流量进行百分比随机拆分，以满足各广告业务的需求。

图 12 现有广告资源流量分片策略

人工或者随机策略进行广告流量分片，很显然都无法达到广告位流量的精准控制和营收的最大化。长远看需要实现一个内部竞价方案。才能达到广告流量变现的最大化。内部竞价方案的主要流程，是将每个广告素材，都抽象或测算为eCpm值（千次展示的价格），然后需要有一个简单的内部竞价的功能，在每次展示之前，通过此平台的竞价策略，获得一个利益最大化的广告展示优先级列表，从而进行展示。

那如何进行广告位货币化的测算呢？首先是直客广告，可以通过直客广告历史数据和客户反馈效果，结合资源位的投放价格，抽象为eCpm值（千次展示的价格）。其次是三方聚合广告，可通过广告服务端向聚合平台，请求各广告源历史eCpm（千次展示的价格）数据，结合用户所在地区和其他特征等，推算出一个最终的预估eCpm值。