編輯導語：SSP是媒體廣告商業化的核心繫統，對於流量變現效果十分重要。只有搭建SSP系統肯定是不夠的，還需要搭建商業化團隊和建設商業化能力等。本篇文章作者分享了商業化團隊建設和商業化能力建設的具體方法和邏輯，一起來學習一下吧，希望對你有幫助。

作為媒體，搭建了SSP系統又如何去進行有效的廣告商業化變現呢？只有系統是不夠的，媒體還需要搭建商業化團隊和建設商業化能力，來提升廣告收益。

一、商業化團隊建設

廣告變現是具有規模效應的，只有規模到達一定程度，商業化團隊帶來的收益提升才可以覆蓋商業化團隊本身的成本，因此商業化團隊也要根據媒體的規模來做調整。

對於媒體規模的劃分並非一成不變，不同型別的媒體本身流量屬性不同，也不可以一概而論，這裡將日活小於50萬劃分為小型媒體，日活50萬到200萬劃分為中型媒體，日活200萬以上劃分為大型媒體。

在實際的工作中，商業化團隊規模和能力建設層次取決於媒體對於當前自身流量和市場情況的判斷。另外，本身擁有商業化中臺的企業不在討論的範圍內。

1. 小型媒體

這裡將將日活小於50萬媒體的歸類為小型媒體。目前市場上在這個級別的小型開發者團隊還有很多，一般來說這些團隊普遍都不會有專業的商業化運營和商業化團隊，增長和變現都依賴於第三方。

當媒體規模較小的時候（日活小於10萬），商業化一般不需要專門的團隊甚至不需要專業的商業化運營，這個階段的媒體更多的需要考慮怎樣提升自己的使用者數，變現的需求優先順序低於增長。這個階段的媒體設定開屏和一些資訊流廣告位，透過穿山甲或者第三方聚合變現，進行一些成本回收的工作即可。

媒體規模達到DAU10萬到50萬，有了一定的流量基礎，商業化變現就有了實際工作的意義，這個時候，需要一名專業的商業化運營進行變現工作，包括廣告位的分佈，流量售賣策略調整等都需要商業化運營參與。變現系統依然可以透過穿山甲或者其他第三方的聚合，但流量售賣規則可以靈活多變。這個階段，商業化的優先順序可以提升到與增長相同。

在採用第三方聚合變現系統會面臨一些問題，例如，怎樣考量聚合SDK的能力，怎樣減少第三方SDK帶來的合規和隱私的風險問題等等。隨著媒體規模的擴大，最終自建聚合變現系統才能有效的應對這些問題。

2. 中型媒體

之前提到過，廣告變現市場本身是媒體與上游的博弈，當媒體規模達到DAU50萬到100萬級別的時候，媒體就開始具有與上游博弈的資本。這個時間段，媒體希望能夠進一步提升自身的變現能力時，則可以考慮自建聚合SDK。

自建聚合SDK相比於第三方聚合，缺點在於需要人力去開發和維護，但優點也是明顯的。

一方面自建SDK可以將流量售賣策略掌握在自己手中，對上游形成密封拍賣的局面，增加上游獲取流量的難度，提升自身議價能力；

另一方面，自建聚合SDK，可以將增長端與變現端打通，有利於針對性的配置廣告售賣策略，同時可以幫助增長端建設更加細緻的LTV/ROI模型，提升增長端決策能力。

如果要自建SDK，那麼就需要組建對應的產研團隊，商業化產品，客戶端研發，服務端研發，測試等都需要，具體的人員配置根據媒體的需求來調整。

自建SDK並不是一項容易的工作，雖然在前文中簡單的介紹了系統的架構，但在實際的開發過程中，多SDK耦合，與上游的通訊和聯調這些工作都是很耗費精力的。因此還是需要一定規模的媒體才建議自建聚合SDK。

當媒體規模達到DAU百萬級別的時候，可以建設自己的商務團隊。這個規模的媒體，聯盟往往會有一些扶持政策，包括返點激勵，商業化諮詢服務等，這時就需要商務與聯盟保持聯絡，以期獲得聯盟的支援和政策優惠。

除此以外，商務還可以直接從市場上獲取預算，如果是比較垂直的媒體，可以從市場上找到定向自身使用者群的預算需求，對於收入的提升會有很大的幫助。

3. 大型媒體

當媒體規模突破DAU200萬，這個規模的媒體往往在市場上有一定的知名度，對於各大網盟來說都是KA。這時候的媒體就可以考慮自建整套的廣告系統，包括DSP和私有ADX，還需要搭建大資料團隊和演算法團隊，同時商務團隊的規模和重要性也需要提升。

搭建自營廣告平臺，一方面可以繞開廣告聯盟，直接和市場上的大預算方（例如淘寶和拼多多）進行合作，減少被廣告聯盟吃差價的損失；另一方面優質的流量售賣的主動權可以掌握在自己手中，可以靈活的選擇廣告主和交易模式，例如可以選擇PDB或者PD的交易模式將優質流量給到高價值廣告主，同時也可以更好的把控廣告風險，例如廣告素材等。

除此以外，自營廣告平臺，還可以透過對外輸出SDK或者API的方式，獲取外部的流量來擴充流量池，提升媒體作為渠道的議價能力，有利於商務團隊與預算方談判獲取更高的預算。

同時，還可以透過低買高賣，折扣返點的形式獲取差價，進一步獲得收益。再者，更多的流量交易可以更好的最佳化自身的演算法，提升演算法的能力和效率，反哺本身的商業化能力。

實際上到這一步，整套廣告系統已經初步成為了一個廣告聯盟。國內市場上主流的廣告聯盟基本都是以這樣的路線一步步做大做強。

廣告市場也具有馬太效應，流量越多的聯盟可以獲得更多的預算，反之預算越多的聯盟也容易獲得更多的流量。國內市場上主流的廣告聯盟基本都是以這樣的路線一步步做大做強。

二、商業化工作

商業化團隊主要有商務、運營、產品三種角色，各司其職，但一些規模較小的商業化團隊也會有職能交叉，比如運營承擔一部分拓展上游和對接聯盟的工作，產品承擔一些商業化方案輸出的工作等。

1. 商務

商務團隊是整個商業化團隊最接近市場第一線的，一般有專職商務乃至商務團隊的媒體，都具有一定的流量規模。對於商務來說，主要的工作有以下幾點：

第一點

是上游市場開發，這裡的上游包括DSP，大型預算方、直客廣告主以及品牌廣告主等。商務在這裡承擔的是流量銷售工作，找到預算方，向預算方推薦媒體流量，制訂交易方案，最終促成交易。

第二點

是維護與聯盟的關係，對於大媒體，尤其是自建了廣告平臺的大媒體，雖然有意願也有能力繞開廣告聯盟去直接面對預算方，但是廣告聯盟有存在的意義和市場地位，廣告聯盟成熟的演算法和海量的資料，是一般媒體無法達到的，所以雖然預算方和媒體方都希望能夠直接交易，減少中間商賺差價，但還是不得不和廣告聯盟打交道。在這種情況下需要商務保持與聯盟的溝通，維護與聯盟的關係，從聯盟獲得更好的政策扶持，及時獲取聯盟內部的預算方向和變現建議，可以為媒體帶來更好的收益。

第三點

是研究市場，獲取市場資訊，同步內部部門及時地跟進市場。市場資訊主要包括當前和未來的預算情況，競品分析，新的玩法，政策變化等。例如淘系今年減少了在穿山甲的投放，那麼在獲取淘系預算時需要調整流量分配策略。再例如在監管收緊的背景下，某工信部安全方案供應商也成為了市場的香餑餑，這時候也需要商務聯絡對方獲取合規諮詢。

對於商務本身來說，最基礎的就是需要有外向的性格和積極拓展的態度，同時還需要有較高的情商來維護良好的合作關係，此外還需要善於思考，能夠敏銳的感知市場的變化。

2. 運營

運營團隊日常的工作實際上就是在不斷的進行A/B測試，探索出當下最優解，來獲得更高的收益。流量售賣策略怎樣配置，流量售賣給哪些上游，使用者怎樣去區分，ADLoad怎樣調整等等，這些工作都需要商業化運營去完成。

雖然現在各聯盟都支援了Header Bidding模式，但是由於聯盟後端的模型還不完善， 因此在未來的一到兩年內，bidding+waterfall的模式依然是市場主流，商業化運營依然需要投入大量的精力在流量售賣策略調整工作中。

商業化運營還需要深入到APP團隊，參與到APP的工作中。首先在APP選品立項時就要參與，從商業化的角度判斷APP選品是否能夠有效變現，給出變現建議。

那麼如何判斷APP能否有效變現，主要考慮adload和目標使用者群，ADload決定了APP能否提供有價值的廣告位，能否提供更多的廣告庫存，目標使用者群決定了能否從市場獲得高價預算。

後期APP上線後，在日常的每一次更新迭代版本中，都需要從商業化的視角來提供需求或者建議，並且明確APP的調整對於商業化變現的影響，在此基礎上調整廣告策略。

除此以外，商業化運營還需要與投放團隊配合，根據投放節奏和投放渠道實時的調整策略。

現在投放端往往都支援雙重出價和關鍵行為，使媒體在投放時對目標使用者就可以有所篩選，那麼從商業化的角度來說可以給出商業化所需要的目標使用者，歸根結底廣告策略是根據使用者來配置的。

所以增長端和變現端打通是一件非常重要且有意義事情。同樣投放節奏也會影響到商業化工作。

擴大買量範圍會自然而然的導致單使用者價格的提升，最終會影響到整體ROI；如果增長端規劃近期加大買量力度，那麼商業化可以提前與上游溝通尋求更多的廣告預算；同樣，如果近期預算端會有較大的提升（例如電商節），那麼商業化也可以同步增長端，提前加大買量力度屯量。

對於商業化運營來說，最基礎最核心的就是資料分析能力，實際上很多商業化運營同學在大學期間學習的都是資料分析相關的專業。

除此以外，商業化運營還需要有較好的溝通能力和協調能力。在以上兩個能力的基礎上，就需要時間去快速學習廣告商業化相關知識，去了解市場積累經驗。一般來說一名優秀的的商業化運營至少需要三年左右的時間去積累相關的經驗，才能獨當一面。

3. 產品

產品的工作主要還是圍繞在廣告系統，主要包括以下三點：

第一點

是廣告系統的建設，包括前期廣告系統的搭建以及不斷的獲取運營的需求來最佳化系統，使系統更加好用。同時，媒體DAU越高，對系統的要求也越高。

第二點

是廣告形態的創新，常規的廣告形態主要是開屏插屏資訊流banner激勵影片，部分廣告實際上是可以由媒體自行渲染廣告樣式的，那麼商業化產品就可以在此基礎上進行樣式和互動的最佳化，提升轉化效果。這一點在品牌廣告產品上尤其突出。

第三點

是策略最佳化，怎樣透過機器學習的方法自動化調整廣告策略減少人力成本，怎樣在交易規則中探索獲利空間提升收益，怎樣透過演算法來提升廣告與使用者的匹配程度，這些是商業化產品在策略最佳化方向所需要做的工作。

從以上三點工作可以看出，對於商業化產品的能力要求也分不同的方向，第一點更多的是中後臺產品能力要求，第二點更多的是前臺產品，第三點則是策略產品，所以也經常出現非商業化產品出身的產品同學轉行來做商業化，或者商業化產品同學轉行做SaaS等。

作者：rorain；公眾號：rorain的思考筆記；

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