此文为Meta系列报告的第二篇，主要探讨目前时间点如何看待广告收入的问题。广告收入为公司目前收入核心，但近几年全球广告市场面临诸多问题，例如IDFA新政、潜在的GAID、以及TikTok带来的竞争影响。本篇报告拆解广告平台评价的框架，从底层分析Meta的优势与壁垒，以及其在行业变革之下的变与不变。
摘要
我们将广告平台的评价框架拆解为：1）触达人数：可理解为平台的MAU、平均用户使用时长等，体现平台的运营及获量能力。在这方面Meta通过以增长为核心的战略成为全球用户数最大的社交媒体平台；2）对用户的理解能力：我们引入平台的数据累积方式及标签体系来展开分析。Meta在PC阶段即通过合作收购等方式培养平台数据累积能力，同时作为信息流广告的开拓者，用户标签体系度强且细化程度高，便于广告主自主操作；3）精准投放能力：通过对推荐算法基础框架的研究，即物料的形成、召回、过滤排序的原理及构造，探讨目前推荐算法的发展方向、算法应该如何理解以及Meta算法的壁垒。
关于广告曝光量（Impression）与CPM的量价分析。1）在宏观角度来看，经济的增长与进出口变化都会对广告主投放意愿产生影响，且这一影响存在一定滞后效应；2）中观维度上，广告与零售线上化推进广告行业向上趋势，同时欧美购物节对广告主投放产生一定季节性波动；3）Meta广告收入增长的核心驱动力为Impression的增长，并且量的增长对平台是长期更为健康的增长方式。
Google、Meta与TikTok广告产品的思考：1）随着广告产品形式不断进化，提升产品的触达效率，全球头部平台广告份额出现变化，但我们认为头部集中化趋势仍会延续；2）Meta在标签的系统化与精细度上相对较好，主要因其在广告形式以及对用户理解的深度存在差异化优势；3）Tiktok产品形式上的优势弱化了在其在算法上与Google、Meta上的差距，在视频化的大背景下，对视频复杂算法的提升对下一个阶段的推荐精准度至关重要；4）三家公司的广告产品演化方式有所不同，TikTok目前更多是从服务向产品过渡，增大行业获取数据的同时提升广告价值量；Meta则更多从“平台化”考虑整个平台的商业体系，孵化中小企业，并通过WhatsApp及商户主页的方式形成内部商业闭环，提升数据精确度及流量价值；Google本身广告产品形态最为全面，利用多触角产品方式驱动AI算法运作，多渠道数据获取且多应用算法互惠。我们认为，Google目前竞争壁垒仍较稳固；TikTok作为快速追赶者，在目前全球广告市场的地位将愈发重要；Meta因其广告主中小企业占据较大比例，短期受到宏观经济下行影响，但随着平台化广告体系逐步建立，护城河也将逐步拓宽。
风险
IDFA新政；海外监管超预期；竞争格局持续恶化；疫情影响超预期；宏观经济下行等风险。
正文
公司概要：以广告为收入核心，不断丰富广告产品矩阵
Meta是全球最大的社交媒体平台，首创的信息流广告推动平台实现广告变现，广告收入近五年占比均在97%以上。2010-2021年，公司广告收入持续增长，从2010年的18.68亿美元增长至2021年的1149.34亿美元，CAGR达45.4%。虽然广告收入自2017年来增速有所放缓，但由于1H20疫情造成的低基数，公司广告在进入1H21以来呈现量价齐升的趋势，驱动广告业务增速回暖；3Q21以来，受IDFA新政影响，广告业务增长放缓。1Q22公司合计实现广告收入269.98亿美元，同比增长6.1%。
Meta不断丰富主站功能以扩充版面。Meta注重通过功能丰富来扩充广告场景，注重广告位效果测试。Meta一开始仅有网页右边栏和Feed功能，后续逐步增加Marketplace、Stories、Messenger和搜索功能。同时，平台不会盲目设置新广告位，通常只会在热门功能上推出广告，且上线新广告位经过充分的用户积累和测试，通常从测试至上线需要1-2年时间。
同时，Meta通过并购和广告联盟进一步扩大广告库存。公司在2012年收购Instagram，根据公司披露，2019年Instagram MAU已达10亿，Instagram在Meta广告增速放缓背景下仍实现广告收入增长，根据eMarketer数据，2021年Instagram广告收入占公司广告收入比重已达50.7%。此外，Meta还充分利用自身流量优势，整合广告需求和广告资源推出广告投放平台和广告联盟，驱动广告收入进一步增长。
在广告形式上，Meta融合展示与交易，同时提供印象广告 (Impression-based ad) 和效果广告 (Action-based ad)，开启品效合一先河。在此基础上，Meta进一步细化了广告形式。印象广告方面，Meta提供图片、视频、轮播广告、收藏广告四大类通用广告格式，每一种广告形式都对应了丰富的广告位选择，多样的组合方式提高了公司广告的展示效果。
行业分析：行业规模稳步增长，信息流广告高速发展
整体规模：稳步增长，广告支出占比提升带来广阔空间
全球广告行业整体支出规模从2011年的4,036亿美元增长至2020年的6,512亿美元，CAGR为5.46%。根据eMarketer数据，预计2025年整体支出规模将进一步达到10,907亿美元，CAGR为8.72%，整体增速保持稳速增长。其中，美国为广告支出第一大国，支出占比始终高于20%，其广告行业支出从2011年的1,568亿美元增长至2020年的2,426亿美元，CAGR为7.96%。根据eMarketer数据，预计2025年美国整体支出规模进一步达到4,071亿美元，CAGR为7.56%。美国广告行业成熟度较高，其增速水平略低于全球水平。
广告支出在GDP中占比提高，推动行业整体规模增长。美国作为广告行业的成熟代表，其广告支出在GDP中的占比从2011年的1.0%增长至2020年的1.2%，据eMarketer估计，美国2025年广告支出在GDP中的占比将达到1.4%。相比之下，2020年全球广告支出在GDP中占比仅为0.77%，仍有较大的提升空间，我们预计这一比例将随着其他国家广告业务发展和成熟进一步提升，从而推动全球广告行业规模增长。
时代趋势：广告线上化趋势显著，线上广告向品效合一方向发展
于广告主而言，广告营销的价值核心在于将广告投放给真正需要其产品和服务的用户群体，即广告的本质是匹配。
前互联网阶段：扩展触达为核心，无法归因使得投放效率相对较低
在前互联网阶段，广告营销行业首先经历了以创意为核心的时期。在这一时期，信息属于稀缺品，广告是大众获取产品信息的最主要方式，因此大众对广告的态度较为友好；同时，广播、杂志、报纸的选择众多使得媒介端缺乏绝对主流媒介，出现了广告营销代理公司帮助广告主在分散的媒介环境中投放广告。在这个阶段，大众对产品和服务的选择很大程度上取决于对产品和服务的了解程度，因此广告营销代理公司强调以创意为核心来树立品牌影响、占领用户消费心理，从而实现广告主收入增长。
其次是媒介集中化时期。随着电视的兴起和普及，电视以其丰富和有趣的音视觉内容成为了更为主流的媒体形式，媒介环境逐渐集中。此阶段广告营销代理通过整合并购加强对媒体资源的获取，强调规模化投放以尽量覆盖目标人群。在这一阶段，广告代理公司主要的工作是为广告主增加对消费者的触达方式，扮演重要角色。但因为没有形成信息闭环，广告主很难判断哪种渠道的广告投放更加有效，使得大量广告预算存在被浪费的情况。
互联网广告阶段：投放效果不断进化，降低广告预算浪费
营销配角时期（1994年-1995年）：1991年互联网诞生，1994年10月出现了第一个Banner广告，标志着互联网广告的诞生。在这一时期，大型媒体仍然垄断流量，通过广告合约对流量进行整体打包售卖，互联网广告更多是作为营销渠道组合中的一种。广告主和广告营销公司与媒体签订广告合约，以CPT收费模式来约定广告投放量和投放总金额，在线媒体仅需保证广告展示时间，无需对广告的转化效果负责，与当时的线下电视广告等并无本质差异。
ROI工具引入，CPM计价模式出现，搜索广告迅速发展（1996年-2006年）：Doubleclick等ROI测算工具的出现使得广告主意识到流量整体打包购买的投入方式较为低效，从而催生出了一种新的互联网广告定价模式——CPM收费模式，广告主不再盲目地在众多网站投放广告，而是根据ROI情况有所甄选，向精准营销方向迈进。
同时电脑的逐步普及使得大众能够接收到的信息与日俱增。一般的、无针对性的广告往往淹没在信息海洋中，这对广告营销的准确度要求进一步提高。同时，无针对性的广告还容易成为用户使用过程中的“打扰者”。2000年，Google利用自身搜索引擎的优势，推出了AdWords，通过将广告内容与用户搜索的关键词进行匹配，通过关键词广告、上下文广告实现定向投放，与以往无法匹配用户人群的广告投放相比，效率大幅提高，定向搜索的付费广告成为主流，CPC收费模式的产生也保证了广告主的投放效益。同时，关键词热度的不同也意味着其所对应流量的不同，互联网广告的单价也不再固定，竞拍机制的出现对广告供需结构产生了影响。
社交网络兴起使得广告向效果广告发展（2007年-至今）：随着Meta、Twitter等社交媒体平台的兴起，大众将更多时间花费在社交网络上。然而，不同于搜索广告具有较为明确的关键词锚定来匹配，生硬地在社交平台上插入广告容易对用户的观看体验产生负面影响，这也驱动了兴趣营销广告需求的出现。
此外，从广告收费及其负责内容来看，线上广告的效益比高于线下广告，吸引广告主进行线上投放。广告主投放的最终目的基本都是为了增加企业收入、提高企业价值。最为理想的广告计费模式应该与其转化（CPA）挂钩，但实际上除了游戏和电商广告，大部分广告效果难以用转化直接衡量，这也导致多种计费模式的产生。
CPT可视为线下广告在互联网上的简单变形，不对点击、转化的任一环节负责，对投放人群没有筛选，广告投放效率较低。而CPM/CPC/oCPM 模式下平台需要承担转化过程中的一部分责任才能获取收入，平台因此有动力去设计和运用精准化定位技术、丰富广告形式等方式提高平台广告效果，广告投放效率较高。
数字广告：信息流广告占比稳步提升
数字广告主要分为：展示广告、搜索广告、分类和目录广告、潜在客户生成广告、邮件广告等。其中，展示广告和搜索广告占据了数字广告支出的大部分份额。搜索广告中，Google占据绝大多数市场份额；展示广告分为Banner广告与信息流广告，Meta凭借Newsfeed形成的高效信息流广告方式在展示广告市场中占有核心地位。
搜索广告利用“关键词搜索”首先实现精准投放，在移动时代展示广告高速发展前占据较大市场份额，美国/全球搜索广告支出在2016年之前始终高于展示广告。随着全球互联网的日益普及，搜索引擎作为人们不可或缺的工具驱动了近十年搜索广告支出总量的不断增长，但是搜索广告往往需要更大的版面，与移动端的契合度较低。同时，搜索广告仅在搜索过程中展示，而移动端丰富的应用满足了用户的多元需求和使用场景，相应展示广告具有更多展示机会。
信息流展示广告与移动端天然契合，在移动时代增长迅速，占比不断提高。根据eMarketer数据，预计到2025年，全球展示广告将达到4,503亿美元，CAGR为13.5%，占比进一步提升至57.4%。
触达人数、对用户的理解、精准投放的能力共同决定对广告平台的评价
强大的平台运营扩展触达人数，形成坚实的广告基本盘
以用户增长为核心奠定Meta广告受众基本盘
纵观Meta的发展历程，公司大部分时间将“增长”放在企业战略的首位，一方面是源自于其“连通世界”的核心理念，一方面则是因为强大的用户基础是Meta商业化的土壤，没有足够多的用户就没有足够的流量和多元化的用户群体，难以吸引更多广告主、兼容更多广告主需求。同时，用户数据的积累量可以不断提高算法的精确度，对精准营销具有重要作用。
丰富的数据获取渠道，完善的标签体系反映对用户的理解深度
丰富数据获取渠道，不断加深对用户的了解程度
PC端阶段通过内生和外部合作获取海量用户数据，数据分散背景下的开放与融合。Meta作为社交媒体网站，有较为明显的数据弱点，即用户较少提及商品信息以及自己的购物倾向，因此无法精准促成转换。了解用户真实需求有较大难度，因此Meta必须与外部数据建立链接。Open Graph作为交换数据第一步：特定合作伙伴的应用可以出现在Meta的Newsfeed里获得拉新机会，同时，Meta将获得用户除了Like之外的其他行为数据（如Play，Listen，Watch，Buy）。接下来便是打通不同设备的用户ID：由于用户是单独访问目标网址来完成购物等行为，因此积累用户数据最重要的是建立跨平台的用户识别系统，并且打通不同设备的ID。Axciom与Datalogix等是在1960年代成立，拥有横跨几乎所有消费平台的用户多维数据的公司，Meta通过与其合作推出Custom Audiences，广告主上传相关目标顾客邮件等信息后，系统推荐相似人群，这也是Lookalike的雏形。
移动时代信息中心化，通过设备接口获取用户数据。移动时代相比PC时代非常重要的进步便是用户的行为更加集中于核心APP上，通过移动设备接口及数据合作的形式便可获得用户在其他APP中的数据，数据维度及丰富度得到较大补充。这一点奠定了Meta移动端信息流广告的基础。
对用户标签分类的丰富度与体系化成为Meta广告主精准触达用户的基础
为了降低广告主精准投放门槛，Meta在广告投放平台中为广告主整理了系统性的用户标签，便于广告主自主操作。Meta中的广告受众分为核心受众、类似受众与自定义受众。
自定义受众已有受众的再营销，精确带来了高价格竞争力。这里的已有受众包括忠实客户，也包括曾访问过用户应用程序或者网站的用户。可通过联络人清单、应用程序使用者或网站访客来设置自定义受众列表，每个广告账户最多可以设置500个自定义受众。确认列表以后可以通过浏览过商品的对应广告投放、使用CRM 或电子邮件的方式与用户建立联系等方式提升广告投放效率。
核心受众为广告主本身对于广告受众有精确的分析判断，其中细分受众实现精准化触达。核心受众包括，地点、年龄、性别以及细分受众，其中前三点为相对基础的受众定位，细分受众在精准化定位上有较大作用。细分受众中，分为列表细分受众与非列表细分受众。
列表细分受众包括：
►Demographics（人口统计特征）：包括特征有受教育程度、家庭状况、感情状况、职位等因素统计出的相应用户受众。
►Interests（用户兴趣）：系统分析用户行为数据得出的标签，主要是用户的兴趣和爱好，与产品功能根据贴合性。
►Behavior（用户行为）：根据用户在应用上具体行为和设备使用情况来区分用户属性。
非列表细分受众：同样是系统分析用户行为数据后得出的标签，相比列表细分受众，更为具体。广告主可通过热点词、场景词、产品词等对用户进行进一步精准定位。
类似受众主要实现杠杆效应，在Warm Audience基础上创建的与现有客户有类似特征的受众群。通过设置了“类似”的条件，例如国家、性别和年龄、兴趣标签等方式，创建筛选条件，并通过系统分析生成类似受众群，进行广告投放。
推荐算法作为动力实现精准投放
推荐算法通用框架中，召回环节的神经网络学习以及排序环节的机器学习有较高技术壁垒，但对算法的评价需要考虑整体算法工程
平台上内容、商品等组成物料池，物料池的容量数量级在十亿、百亿甚至千亿的范围。如何在庞大的内容池中把适合用户的内容或商品推荐给用户？过程分为两步：1）召回环节将数亿内容筛选为数百条；2）后续排列进行进一步的精挑细选，简化为几十条推荐给用户。个性化的体现在于召回与排序环节引入个性化变量上下文环境及用户历史行为、特征库，即用户短期兴趣及物料标签等进行匹配，抽象后的个性化变量可以用统一的标准进行匹配，用来发现用户可能感兴趣的物料。
推荐系统在信息的角度上本质一种信息过滤的流程，信息通过分层的方式来处理。
用户是消费者也是生产者，通过对用户生产的内容打标签并投入特征库中，根据类型加入不同的物料池。消费侧，用户的行为比如点赞、评论等也会形成用户的行为日志，根据行为日志形成一些互动向的特征，存入特征库中；同时用户行为日志也会以拼接样本生成的形式，输入机器学习流程中训练得到模型，优化召回与排序的过程。以此完成信息流的数据闭环。
Meta强大算法驱动广告业务不断增长
Meta商业化成功的关键是把广告作为内容融入Newsfeed中，利用算法分发给用户。在这个过程中是以人为中心的，即通过用户观看的内容丰富用户的行为特征，再根据对用户行为特征的归纳总结推荐适合的广告。Meta本身作为信息流广告的开启者，同时也是全球第二大广告平台，公司的算法能力有目共睹；同时算法又是庞大而多变的，我们只能试图从Meta的特色算法来窥探公司对于产品本身的理解以及如何通过优秀的整体算法工程服务商业化。
神经网络与机器学习提升召回与排序的速度和精准度，提升推荐效率
根据《Deep Learning based Recommender System》，神经网络与机器学习的引入可以提升推荐的效率及精准度，在工程上可以实现最起码40-50%的综合效率提升。Meta作为较为早期算法升级的平台，算法的训练时间更长，效率在理论上要更高一个维度。
Lookalike召回方式撬动用户杠杆，帮助广告主精确定位受众
Meta标签体系中的Lookalike实际上应用的是召回环节中的基于用户协同的一种方式，根据对用户特征的分析来进行内容推广，以固有用户群体特征撬动更多用户。随着用户特征更细维度的发展，Lookalike在效率与精准性上有所受限，引入神经学习可以对本身算法进行一定维度的升级构建。
算法排序的权重：Edge Rank，体现Meta对产品的理解与定位-连接为核心
公司在设想内容召回与排序的权重时，认为与用户相关的、发生在身边的信息比公众明星更能引起用户关注，因此对于在排序过程中亲密度是一个非常重要的指标；其次用户也会对最新的事件更为感兴趣；在权重的衡量上，随着产品的进化，不断深化对产品内容权重的理解，同时后续引入机器学习更加高效实现对用户需求的不断学习与认知。从Edge Rank也可以看出，Meta对于社交、连结的重视程度，使得后续虽然产品逐步更加开放，但依旧有坚实的社交壁垒。
量价关系：Impression和CPM增速呈反向关系，IDFA对Meta影响从量到价的过渡
Meta的广告曝光量（Impression）和广告单价（CPM）增速存在明显的周期性关系。在广告竞拍机制下，通过提高用户数、用户参与度和广告展示次数等方式增加广告库存→广告库存的增加降低广告单价（CPM）→广告主ROAS水平提高→广告主更加积极的投放广告、更多广告主加入→广告库存降低、广告单价（CPM）提高。用户流量和广告主数量较为稳定的Meta在广告曝光量和广告单价之间呈现较强的反向关系。
关于IDFA政策对Meta的影响。我们从Meta广告量价变化节奏上看，首先影响了广告的Impression，即在这个过程中广告主对于广告投放意愿有所降低，等待观望的态度减少了广告平台的广告库存量；接下来才是因为阻断归因流程对于广告投放的效果降低，带来CPM的下降。
Impression和CPM为表象，广告收入增长受多层面因素的影响。基于广告收入=广告曝光量（Impression）*广告单价（CPM），难以解释Meta广告收入增长的原因。实际上，广告曝光量取决于用户量、用户使用时间和广告展示次数，广告单价受到广告主数量、广告主结构、广告类型和广告投放效率的影响。进一步来看，广告主的广告支出总水平、投放渠道的选择，则受到宏观和中观因素的影响。
宏观层面：经济增长和进出口影响广告主支出意愿，宏观对于广告的影响存在滞后效应
区域广告行业支出增速受区域GDP增速影响，且存在滞后效应。在经济增长疲软开始阶段，对广告预算投入不会立刻降低，反而会在不断投入广告预算，试图获得更多销售额，但当ROI或者企业端CPA较低以后，广告投入并不能更好带动销售额，广告预算逐渐减少；同样在经济增长开始强劲阶段，货物供不应求，企业更愿把预算花费在扩产等方式上，在保证供应以后，才会增大广告预算，争取更多销售额。2019年底至2021年四季度，受到新冠疫情爆发的影响，美国进口净额同比大幅下滑，Meta收入增速也呈现下降趋势。同时，自疫情开始，美国净进口增速变化先于Meta的收入增速变化。同样地，Meta在2020年以后广告收入增速与美国GDP增速具有较强的一致性，说明在宏观经济波动较为严重时，GDP和净进口增速对美国广告主支出意愿有所影响，进而对Meta广告收入具有影响。
中观层面：广告和零售线上趋势利好Meta广告长期增速，季节性因素影响短期收入
Meta的广告主头部行业分别为电商、零售及快消，大零售的线上化发展利好Meta的商业化从服务向产品的过渡。零售行业广告占据数字广告支出的重要份额，美国电子零售市场空间广阔。根据eMarketer数据显示，2020年零售行业贡献了美国数字广告支出的最大份额，占比20.43%。美国电子零售市场接近万亿美元级别规模，从2016年的0.4万亿美元增长至2020年的0.8万亿美元，CAGR达18.8%。但从线上渗透率来看，美国电子零售线上渗透率在2020年仅为14.15%，电子零售行业规模空间可观。
Meta广告收入因欧美购物节存在季节性影响，近年受疫情影响波动提前。集中于11月-12月，四季度为广告平台旺季。黑色星期五、Boxing Day、疯狂星期一、超级星期日为欧美的购物促销大节，集中在圣诞节前后。根据eMarketer统计，美国11-12月线上购物大促零售额约占全年电子零售销售金额的1/4，销售贡献占比较大。同时，大促意味着广告投放的需求增加，进而刺激广告收入增长。历史数据表明，Meta四季度收入占比均超过25%，而一季度由于大促的停歇，通常为广告平台的淡季。
Impression和CPM受多方面因素影响，但驱动收入增长的核心为Impression的增加
广告单价（CPM）：广告主结构和广告形式变化，CPM增速合理提升
从供需角度来看，广告价格是广告主投放需求和可供投放广告库存相互平衡的结果。在平台保持稳定的情况下，CPM变化取决于广告主数量和结构、平台广告形式的创新导致的投放的效率提升等。具体来看：
1）广告主数量：Meta的广告价格是由竞价决定。在Impression保持稳定时，广告主数量的增加一定程度上意味着竞拍激烈程度的提高，进而提高了CPM水平。根据公司公告，截止至3Q20，平台活跃广告主已超1000万，其中大部分为中小企业。3Q16到4Q18，平台新增广告主数量为300万，而2020单年就实现新增广告主300万人，平台呈现出广告主增长加速的趋势。
2）广告主结构：不同分类广告的平均投放成本不同，高价值量广告占比提高影响广告单价增速。在Meta上，金融和保险、针对C端的大众和家庭服务、汽车、健身和美容等分类广告的投放成本高于平均成本1.72美元，价值量较高。高价值量行业的快速增长，更多高价值量广告主参与Meta的竞价投放，带动平台平均投放成本提高。
3）广告形式：不同形式的广告，其平均投放成本不同。Meta在2013年就布局视频广告，2014年收购LiveRail以提高视频技术，同年设置视频广告自动播放，大大提高平台视频广告投放效果。以视频广告为主的Stories广告CPM水平一般高于Feed广告，因此，Stories广告的推出与兴起对平台的广告单价增速具有积极影响。未来随着Meta Reels的发展，进一步扩充视频化的广告形式，对长期提升CPM也有较为重要的帮助。
4）广告投放效率：Meta注重用户体验，强调精准定位提高投放效率。Meta信息流广告和广告算法都在强调内容原生与精准定位，让广告成为一种特殊的内容，而不是用户使用平台的“打扰者”。
广告曝光量（Impression）：用户增速放缓影响短期曝光量增速，平台广告仍有可挖掘空间
广告曝光量可理解为平台能向用户展示的广告的总数，因此，其总量与平台用户基数、用户时间、平台所能提供的展示场景丰富度、加载率等息息相关。
广告展示机会：广告展示机会的多少主要取决于平台可插入广告的位置，与其功能和页面设计紧密联系。根据eMarketer数据，Meta努力提高平台功能多样化，上线Shops、Marketplace、Watch、Groups、Video等多项功能。然而，新功能Marketplace和Watch在主站广告曝光中合计仅占12%，其他热门功能尚未涉及广告分发。
长期来看，存量模块广告曝光量的增长会影响用户体验，因此发展视频化模块是大势所趋，主要体现在Instagram Reels。
Impression总量增幅高于CPM总增幅，带动Meta健康成长
从总量上来说，Meta过去几年Impression增长幅度远高于CPM增长幅度。以1Q16为基准测算，到2021年三季度，平台Impression总量增加3.2倍，而CPM仅增长1.7倍，平台广告收入核心驱动力为Impression的增长。
Meta在2021年以来各季度CPM同比增速显著高于Impression同比增速，其中原因为2020年CPM的低基数，疫情的爆发和封闭居家政策使得大量用户使用平台的频率和时长提高，但广告主由于疫情投放意愿降低→Impression快速提高，广告价格下降→Impression快速提高使得CTR指标下降→广告主的投放意愿进一步降低、广告价格继续下行。这造成2020年上半年平台Impression快速增长、CPM价格下滑现象，不合理的基数对2021年指标产生影响。2020年下半年，随着疫情的好转，广告主投放意愿加强，逐步消化疫情所带来的曝光量的提高，广告数据好转使得更多广告主回归投放，带动平台广告收入回归正常增长。
但这一趋势不可能一直持续。对于平台长期增长而言，Impression的增长是较为健康的状态，Meta需通过成功发展Reels实现长期Impression增长。
Google、TikTok与Meta广告产品的思考
Google、Meta与TikTok广告形态本身是不同的，Google更加偏向于确定型需求营销，而Meta和TikTok偏向兴趣营销，同时目前全球广告市场也是存在变化的，这个变化来自于对个人隐私数据的进一步保护，比如IDFA、欧洲个人位置定位隐私保护、潜在的GAID，还有就是新格局的变动，比如TikTok的崛起对于头部公司的影响判断。本章主要在产品维度进行对于这三家公司的一些思考。
产品形式的进化使广告触达效率的提升影响全球广告份额的头部占比
随着Meta Newsfeed广告的崛起，Google广告市占率从2015年的42.2%降至2020年的36.6%，同时，Meta市占率从2015年10.7%上升至2020年21.0%，2021年进一步提升至22.1%。一定程度来讲，形式更为新颖的Newsfeed对传统广告有一定市占率的影响，但同时TOP2的市占率份额从2015年的52.9%进一步提升至2021年的62.2%，广告主预算更加头部集中。
虽然目前TikTok广告占比2021年仅有0.7%，但从Meta以及Instagram过去广告份额的增长可以推断出，未来TikTok短视频利用升维的产品形式吸引更多用户使用、并引导用户在平台上消耗更多时间，我们预计其最终对头部Google、Meta广告市场份额或有一定消极影响。
兴趣化营销的信息流广告对标签体系更为看重，Meta目前优于TikTok
Meta在用户标签的设计上，无论在体系化还是精细化都优于Google与TikTok。
Google标签体系：广告主与用户的精确性需求带来操作页面的简洁精准
Google搜索广告：直接的方式满足广告投放者需求。Google会根据投放者投放广告目的的不同而选取不同的服务模式。投放者可以选择“获取更多来电”、“提高网站销售额或注册量”、“吸引更多用户光顾您的实体店”以及“在YouTube上覆盖和吸引观看者”这四个推广目标，以便Google选择不同的推广策略。
关键词和投放地区决定了投放的广告在什么情况下会被呈现。YouTube有一定标签分类，贴片广告对于颗粒度要求没有那么高。
TikTok标签体系与Meta类似，细致程度还有一定差距
TikTok用户标签体系以地区、性别、年龄以及兴趣及行为分类，与Meta类似，前三种为基础标签。兴趣及行为方面，TikTok提供了用户购买偏好、视频交互特征、博主交互特征、和话题标签交互特征这几个属性来帮助广告投放者更好地找到目标用户。其中话题互动为TikTok广告营销中非常重要一环，以帮助提升内容热度与曝光度。
细化标签包括相似用户、设备选择以及语言选择。相似用户帮助根据Warm用户扩散定位更多Cold用户，提升用户特征抓手，与Meta Lookalike类似；设备类型帮助投放者锁定用户的消费层次，TikTok的后台有用户的设备信息数据，包括手机系统、手机型号、连接形式（WiFi、5G等）、运营商、手机价格等，通过这些数据，投放者可以区分出不用消费层次的用户。
TikTok的产品优势弱化在算法上与Google与Meta的差距，未来视频学习的进化算法对各平台至关重要
字节对运营更加重视，Meta、Google整体算法工程更为成熟。在算法框架角度来看，Google与Meta在内容的理解、用户行为的特征抽离方面大部分依赖算法，字节在这两方面对人工运营非常重视，因此这也是在用户侧认为字节推荐精准的很重要原因。其次，在用户标签的体系与精细度上，Meta为最早的信息流产品，也是对用户标签上有更好累积的公司；Google的优势在于数据体系的多样化：搜索，即可以满足确定性需求、YouTube，视频娱乐化需求、Google Map，生活化需求等等，数据维度的更广，可以对用户标签探索的深度更好；TikTok的标签体系在努力向Meta看齐，但因为受众相对较少，未来可发展空间较大。最后在神经网络与机器学习的模型训练上，Google与Meta模型训练时间更久，稳定性更强。
TikTok广告负效应远低于Google与Meta，可以削减算法工程的劣势。短视频产品形式使用户对广告的容忍程度更好，相比图文及搜索的广告接入对活跃用户数及用户使用时间的影响都更小，并且通过更加创新有趣的广告内容，未来在CPM、ROI上也有较好竞争力。因此单独从产品形式上来看，TikTok对于Google与Meta有一定进化。
图文及视频未来依赖大模型算法、卷积算法等的引入及发展，将极大影响平台算法效率及推荐准确度。
广告平台以整体生态来衡量，其中各平台的广告产品也在不断进化
TikTok优势在于产品形态，触达人数、对用户的理解及精准投放能力努力追赶Top2。经上面整体框架的分析，TikTok核心优势在于短视频的更为先进的产品形式，无论在用户人数还是使用时长上，都证明了产品形式的优越性，但是目前相较Meta与Google仍有一定进步空间，我们判断用户人数的追赶难度并不大；IDFA在一定程度上削弱了在对用户理解上与Meta的差距，或者也可以说两家平台都回到较差的水平，回溯算法的突破与扩展数据维度对两者都非常重要；目前TikTok与其他两家的CPM还有一定差距，这个差距在更长的时间维度上反映的更加明显，比如RE7或RE30，随着时间拉久愈发显现平台间的差距，TikTok与其他两家平台差距在缩小，但是随后的提升难度会越来越大，对算法及运营的要求也会更高。
在广告产品进化方向上，TikTok重点对电商的加码，不仅是内部数据获取的一种额外方式，同时还是一种广告从纯服务到产品的一种闭环途径。这种方式可以更多维度加深对用户的理解，同时提升流量的价值。
Meta综合能力很强，受IDFA影响较大，内部平台化数据闭环对平台有业务升维的空间。Meta在平台的评价框架上，都有较为强大的优势，不幸的是受IDFA与潜在的GAID影响较大，这个核心影响在于无法归因回溯进一步训练模型。参考Google，Meta可以通过扩展业务覆盖行业的不同加深对用户的理解，弱化与Google之间的差距，我们判断，视频化可以帮助Meta在这方面有所建树，但是更多业务的扩展难度较大。
Google拥有一体化的广告生态，数据的获取与AI的训练维度均优于其他平台，与TikTok竞争还包含创作者的争夺。Google广告形态更加多样，覆盖更多行业的同时，Google Play的存在也会对未来即使Google收紧对于用户隐私的保护可以使本身对用户的理解与精准投放在Android端不会存在影响，同时Google Map本身对于用户的定位，可以减少欧洲对用户定位隐私保护下对广告效果的影响。多维触角使Google未来依旧保持强大的竞争壁垒。对用户更多方面的理解与认知使得Google的算法训练更加全面，多行业渗透的业务形成了不同发动机，共同推动Google AI算法的升级进化。
未来发展：视频化、平台化及元宇宙新形式广告的探索
视频化广告是未来将不断延续的大趋势
Meta在2013年就推出视频广告功能，随后视频广告上不断取得创新。Instagram Stories就是Meta的成功案例。根据eMarketer测算，2019到2020年，Instagram通过Stories广告实现收入43亿和69亿美元，在Instagram总收入占比分别为21.6%和23.0%。Stories是反动态消息的，类似于分享短视频给朋友。Instagram Stories的成功说明视频化不仅对降低广告反感度，甚至参与度与传播度都更高。越来越多广告主愿意以视频化形式上投放。在内容行业展示形式不断升级的大背景下，我们判断Meta广告视频化是未来将不断延续的大趋势。
未来视频广告继续保持线上化趋势。据eMarketer统计，预计2022年美国线上视频广告支出将首次超过传统电视广告支出，到2023年预计达到845亿美元，CAGR达18.4%。其中，移动端视频广告支出为主要支出，占比始终高于61%。Meta建设视频化广告符合行业趋势。
Reels时长增长快速，理论上变现空间远大于Stories
Meta通过Stories证明自身视频化变现能力，但面对TikTok这种有更为新颖产品模式的竞争对手单凭Stories是不够的，公司大力发展Reels业务。根据1Q22电话会议，Reels使用时长占Meta 50%，占Instagram 20%，时长增长迅速。至此，在Meta产品矩阵中商业化快速增长的Instagram，形成了可以加入视频的产品矩阵Feed、Stories、IGTV、Live和Reels，但这其中Reels是被寄予最多厚望的产品，也是公司认为在视频化发展进程中能与TikTok正面防守的核心产品。
这其中的原因在于：1）Reels采用大屏上下滑产品设计，比Stories更具有沉浸式；同时Stories主要为偏向好友私域，而Reels在内容推荐上引入算法推荐，除了好友内容外，也加入较多公域内容充实物料池，同时吸引用户更多使用时间。并且算法的深度引入能更好的帮助Reels实现商业化增长。2）Stories功能灵感来源于Snapchat，产品提倡阅后即焚，即时效仅24小时，对于商业化存在局限性，难以投放永久广告内容；相较而言，Reels则突破了这种限制。
广泛的用户基础与充足的使用时长是商业化的基础，目前Reels已经有所成效。依托Meta广告投放生态与不断训练的算法模型，我们认为Reels或将在接下来的过程逐步实现CPM提升；此外，更利于商业化的产品模式及更沉浸式的产品设计，也有望助推Reels广告收入进一步增长。
对抖音、视频号、Reels产品的思考
我们在第一篇报告《Meta极简史1：全球领先社交生态》中提到麦克卢汉的“冷热文化”理论，热文化对应西方文化，而冷文化则对应东方文化。
因此在思考腾讯与Meta本身社交关系的不同时，Meta的社交关系相对更加直接，以校友、朋友、交友等方式连结，“友”是平台关系的核心；而对于腾讯，因为中国注重特殊关系的因素在，微信上的关系相对更加复杂，汇集了工作与生活的种种，衍生出了工作与生活复杂交叉的产品模式。在这样的圈子复杂性上，展示在朋友圈中就是工作与生活都有体现，但无法达到极致。因此年轻人对抖音有强大需求的其中一个原因就在于，可以更好向大众展现自我，同时也可以相对开放涉猎平台内容，抖音更加注重信息分发效率，媒体属性更强；而视频号因为所谓的社交关系很重，这个社交关系我们刚才分析的更为复杂，因此更倾向于展现愿意被复杂关系看到的一面，更多是工作关系上，因此内容矩阵分布也与抖音有较大的差异。相比而言的Reels，有社交关系纯粹的一方面，同时也有媒体属性的一面。但因为Reels入口相较抖音更深，并且Reels算法只是Meta或Instagram中的一部分，因此无法达到抖音的推荐精准度，Reels在产品比较上可以分得视频化的一杯羹，但很难与TikTok抗衡。
平台化促进平台数据闭环，同时实现广告价值量的增加
前文我们已经论述了对于Meta广告平台化的理解，其不仅可以实现数据闭环，减少IDFA与未来GAID的影响，同时对于与商户或开发者更深层次的价值互相给予有更深层次的作用。
走在元宇宙前端，探索新阶段的广告形式
Meta探索元宇宙新形式广告为未来布局。结合公司在虚拟现实设备的布局，Meta Platforms也正在探索新设备上的广告形式。2021年5月，Meta Platforms宣布在Oculus app上测试In-headset VR广告，将在Resolution Games公司的“Blaston”游戏中推出第一个游戏内VR广告，并与其他游戏开放者进行合作。虽然“Blaston”之后宣布推出该测试，VR广告也存在一系列问题，诸如游戏玩家对付费游戏中广告的抵制、广告互动界面有待优化等，但中长期来看，新设备上的广告探索将为开发者提供直接的货币化激励、解锁Oculus新的内容类型，为Meta Platforms广告业务拓展新场景。新设备广告依然是建设虚拟现实生态的重要进步。
风险提示
主要风险包括：
1）IDFA新政：若苹果IDFA政策进一步趋严，则将对平台精准营销广告带来影响，公司基于用户标签的精准营销优势将可能被削弱，我们认为这一影响或将长期存在。
2）海外监管超预期：公司在海外及本地市场面临包括来自个人信息保护、数据安全、反垄断等各方面的调查与调查，目前以罚款为主，若未来监管范围进一步扩大，公司或将面临更大的监管压力。
3）竞争格局持续恶化：若来自以Google为代表的传统广告公司以及以TikTok为代表的新兴流量平台的竞争加剧，则可能进一步降低公司在全球广告市场的市场份额，从而对公司广告收入产生超预期的影响。
4）疫情影响超预期及宏观经济下行：若疫情影响超出预期，多国或多地区进一步加严疫情防控力度，或宏观经济进一步下行，则有可能进一步影响居民消费意愿，同时影响广告主投放意愿。
文章来源
本文摘自：2022年7月7日已经发布的《META2：详解压力下的广告体系》
