本文主要是介绍漫谈广告机制设计 | 万剑归宗：聊聊广告机制设计与收入提升的秘密（1），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
小时候看武侠电视剧《风云》的时候，其中无名有一招叫“万剑归宗”，乃是剑术最高境界。修炼的口诀是“万气自生，剑冲废穴；归元武学，宗远功长”，也就是说欲练此功，先自废武功，然后回归到源头。
如果要说广告机制设计是一种“武功”的话，那它也有对应的最高境界与对应的修炼方法。广告机制设计的故事我想从1978年5月3号说起。
（一）
1978年5月3号，身为美国数字设备公司（DEC）销售代表的Gary Thuerk在ARPANET（阿帕网，互联网前身）上向393人发去了商品促销邮件，这也是世界上第一封垃圾广告邮件。虽然他本人不承认自己是“垃圾邮件之父”，非要说自己是“邮件营销之父”，但群众的眼睛是雪亮的，他这一行为会永远写在互联网广告的黑历史上。
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从广告的角度讲，他的选择是非常明智的。广告就是使得产品或者服务触达到与之匹配的人，当时能使用阿帕网上的用户毫无疑问是DEC公司的目标客户，事实也证明如此，通过这封广告邮件，Gary Thuerk卖出去了价值1300万美元的DEC计算机。
但这封邮件却使得收件人和阿帕网陷入崩溃，大部分对这种广告邮件生气和抱怨。负责阿帕网运营的美国国防通信局对此十分愤怒，差点将Gary Thuerk投入监狱，并做出持续近10年的禁令：不得向收件箱投递任何广告邮件。
从机制的角度说，当时阿帕网的邮件系统是一个公共资源，而负责系统的平台运营侧开始并没有给广告设计一个规则，使得Gary Thuerk有了可乘之机，肆意攫取公共资源，走自己的路让别人无路可走。
即使现在有成熟的规则体系或者道德约束，但在私人利益面前，都可以不断突破，甚至被冠以创新的名头，要么浑水摸鱼，要么移花接木，方法层出不窍，眼花缭乱，使得整体利益受损。
每想起机制设计先驱们给出的解决方法时，就忍不住拍案叫绝，他们获得诺贝尔经济学奖实至名归。每看到一些机制设计者想到哪做到哪，头疼医头脚痛医脚的行为，就十分痛心，机制变成了任人打扮的小姑娘。笔者认识的机制设计大牛有一些已经离开这个领域。特别是oCPC保CPA，NoBid等产品策略的出现，基本上让依赖竞价体系的拍卖机制设计崩塌，在此基础上做拍卖机制设计更像是苟延残喘，自欺欺人。
笔者原不想写这部分内容的，但搂了一遍百度、知乎、CSDN等搜索结果，发现有关广告拍卖机制设计的内容非常少，有些内容是老生常谈、蜻蜓点水、一带而过，有些是过于学术化，拘泥于一点。笔者想白话逐步介绍机制设计的思想和做法，特别是从机制上那些提升广告收入的绝招及其利与弊。
（二）
机制是什么呢？简单而言就是有限资源的分配规则，这个是包含计算机科学、经济学等很多学科的基本命题，分配规则最基本的目标是分配效率最大化，用白话说就是要把资源分配给能够创造最大价值的人手里。
我们把目光拉回到公共资源的分配问题上。2020年的诺贝尔经济学奖授予了美国经济学家保罗•米尔格罗姆与罗伯特•威尔逊，他们的最大贡献是：为无线频谱资源的分配发明了新的拍卖机制，为美国政府累积创造了500亿美元的财政收入，为美国移动通讯产业创造了年均1600亿美元的销售收入。
根据王松奇：管制资源能生钱——美国政府频谱拍卖故事中描述无线频谱资源的分配一开始并不是按照拍卖的方式走的，而是经历了十分漫长的四个阶段。
第一阶段：1927年之前，类似于拓荒时期的土地分配方式，即先到先得，各自圈地。这种没有规则的方式使得各方处于无序竞争状态，爆发各种频谱争端。而作为无线频谱的管理方（类似于平台），美国政府不得不需要制定分配规则了。
第二阶段：1927年最开始对频谱资源的分配进行集中化管理（笔者猜测是注册制，先到先得，强制分配）。然后1934年建立了一种“比较性听证”的分配方式，类似于“选美比赛”，这个时候就有排序了，排序分是用户的支持度。但所谓公众支持度如何定义与估算呢？这个是很难衡量的，估计也留下了权利寻租的空间。另外，这个周期长达720天才能完成分配，效率非常低。
第三阶段：为了公平和效率，1981年分配方式从“选美”改为“抽签”。但在利益面前，大家趋之若鹜。不管拿到频谱资源有没有用，是个人都去申请抽签，机会面前人人平等，拿到后再转卖给真正需要的人手里，导致分配效率低下。
第四阶段：直到1994年，分配方式才改为拍卖的方式，这种拍卖方式就是开头两位经济学家设计的杰作。即使采用了拍卖的方式，聪明的竞拍者也有通过串谋的方式去hack这个机制，机制设计者将输入报价改为接受报价的方式来阻止串谋。
经历了近70年，无线频谱资源的分配才逐步走上了拍卖这种效率化较大的分配方式。其实早在1951年，芝加哥大学的学生利奥•何泽尔就发文讨论过拍卖分配无线频谱资源的方式，后经过经济学家科斯（获得1991年诺贝尔经济学奖）的长期奔走呼吁，才逐步被同行和政府接受，而这种接受也是时局所限（政府赤字需要赚钱）。打破传统分配的利益格局是一件很难的事情，触动利益是比触动灵魂要难的。作为机制设计者，即使从理论上或者局部试验上证明了其高效性&正确性，但在绝对的利益面前可能不值一提，就像谷歌选择研发GSP，初衷还是为了避免与雅虎的专利纠纷，见漫谈广告机制设计 | 谷歌为广告机制付出的214亿美元专利费，让我想起了被驳回的专利。
（三）
流量作为一种有限资源，其分配方式（或者交易方式）也经历了几个阶段：第一个是谈判定价阶段，第二是经典拍卖阶段，第三是数据驱动的拍卖与算法定价阶段，第四是基于机器学习深度学习的智能分配阶段。我们下回分解。
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