程序化的买方卖方都十分关心程序化交易中的各项技术指标的数据，这样可以量化评估程序化交易环节的效率和损耗，进而可以针对性的进行优化，对于无法优化的就需要提前从成本及计算模型等做相应的特殊处理。
首先大家关注的一个指标就是“竞价成功率”指标，即：“曝光数”/“参与竞价数”。
严格来说这个数据应该是“胜出数”/“参与竞价数”。不过由于技术平台对接的时候将“win notice”接口同曝光接口合并，且在业务执行层面大家还是比较关心“曝光”，仅技术层面较关心“胜出数”同“曝光数”的GAP，若这个GAP很大技术就是需要查的。
在RTB的场景中“竞价成功率”是抬高出价的一个很重要指标，若实际曝光量相比计划曝光量还差很多，且“竞价成功率”较低的情况下，往往会通过提高出价来观察是否提升了“竞价成功率”，从而获取了更多的“胜出”并“曝光”。
当然我们也会发现就算我们开出天价也不可能100%胜出，获得100%的“竞价成功率”。那么排除出价的因素，这是为什么呢？
网络因素：因adx同各bidder之前都是网络通讯的，且要求每个bid 在100ms以内完成。我们也知道网络通讯有一定的不确定性，偶尔网络出现一些拥堵，导致bidder回复需要这个广告，而adx因网络原因没有收到这个回复，自然就影响了“竞价成功率”。而对于广点通、搜狐一些特殊的adx要求50ms以内要完成bid。广告库存在媒体内部的处理机制有关：不同的媒体内部都有一个广告管理系统，再通过这个广告系统将广告流量通过网络的方式接入到ADX。往往很多媒体同ADX在这部分对接因多出一个系统造成的损耗就在10-15%以上。有些媒体内部的广告系统同自己的ADX由于网络等等考虑也有网络处理时长的要求的，为了保证最终用户等待广告的时间不能太长，以某些移动媒体为例，一些特殊的adx（媒体内部同Adx对接时就要求严格的时间要求）要求40-50ms以内要完成bid才能满足。所以很多时候可能是Adx获取到了该胜出的广告，但是在给到媒体广告系统的路上因为网络等等原因丢失了。当然还有一种情况是媒体方内部对广告有一定的优先级别管理，对于传统采买的大客户订单会保证一定的优先级别和优先消耗的。一些特殊点位的特殊处理机制：例如：为了保护用户体验及移动端网络等因素导致很多移动端点位需提前拉取广告素材，拉取了广告素材提前缓存，在用户浏览到广告位时才展示广告。大部分开屏点位因为素材较大，且APP启动的时间较短暂，所以肯定会提前拉去素材，而且很多曝光的时间会比竞价的时间晚很多，有的我经历过晚72小时的。同时对于某App信息流点位更有一个特殊的点是，按“可见曝光收费”，因为信息流是一个list，做技术的都知道很多时候用户客户端APP加载list的时候可能是展示1list的时候同时就已经在拉去后面的2、3甚至更多的list了，因为用户是滑动屏幕来浏览更多list的信息的，为了确保用户使用的友好性流畅性这是一种非常常见的处理机制。但是如果用户不浏览更多list的时候，这些提前被拉去的list信息将被丢弃。所以腾讯新闻APP信息流内部的“竞价成功率”也就“1%”左右。其他的一些审核及素材规格尺寸不符等等因素：例如：素材的尺寸不符合点位的要求；广告主及素材在媒体端审核不通过；广告主及行业是媒体禁投的行业或广告等等。下面罗列一些的其他相关指标说明：
从Adx角度看的一些数据指标（所以这些数据都是Adx看到的数据，未必是DSP看到的数据，因为其中存在一定网络损耗）：
可发竞价请求总数：Adx的总流量，可发给各DSP的竞价请求总数，可理解为可用库存量。过滤后的请求量：各DSP在Adx自助平台中可设置定向过滤条件，过滤后的竞价请求数，如过滤某些尺寸或网站等等。实际发送请求数：各DSP在Adx自助平台中可设置QPS限制，Adx会依据该QPS约束对该DSP发送的实际竞价请求数。该指标显示出DSP实际可见到多少库存量。同时Adx也可评估各DSP消耗能力。实际发送率 ：Adx给各DSP实际发送请求数占总竞价请求数的比率，该指标Adx可评估各DSP消耗能力。（实际发送请求数/可发竞价请求总数）参与竞价数 ：某DSP参与竞价的数量。参与竞价率 ：某DSP出价数占实际发送请求数的比例。通过该指标Adx可评估各DSP购买意愿。（参与竞价数/实际发送请求数）放弃竞价数：Adx看到的某DSP放弃竞价的数量。（实际发送请求数 – 参与竞价数）放弃竞价率：某DSP放弃竞价数占实际发送请求数的比率。（放弃竞价数/实际发送请求数）有效竞价数 ：素材及广告主等符合投放约束（可投）并成功响应的竞价数。无效竞价数 ：素材及广告主资质未审核通过、禁投行业及分类、响应超时、解析错误等等原因造成的竞价次数。通过该指标Adx可评估各DSP的技术及执行管理能力，并协助DSP降低该数。（参与竞价数 – 有效竞价数）响应超时数 ：接收到某DSP网络失败或响应超时（一般要求<100ms）的数量。响应超时率 ：某DSP响应超时数占实际发送请求数的比率。通过该指标Adx可评估各DSP的Bidder技术能力及网络状况，并协助DSP降低该率。（响应超时数/实际发送请求数）解析错误数 ：某DSP竞价返回的数据包格式错误等原因造成Adx解析失败的数量。解析错误率 ：某DSP返回包的解析错误数占实际发送请求量的比率。通过该指标Adx可评估各DSP的Bidder技术能力及最新接口规范遵守程度，并协助DSP降低该率。解析错误数/实际发送请求数竞价成功数 ：某DSP成功竞得广告曝光机会的数量竞价成功率：某DSP竞价成功数占出价数的比率。通过该指标Adx可评估各DSP的出价算法能力、及对热卖资源的争抢，并协助DSP提升该指标。（竞价成功数/参与竞价数）竞价失败数 ：某DSP在竞价中因竞价不是最高导致未胜出的数量。（有效竞价数 – 成功竞得数）竞价失败率：某DSP竞价失败数占参与竞价数的比率。（竞价失败数/参与竞价数）流量利用率 ：某DSP竞价成功数实际发送请求数的比率。通过该指标Adx可评估各DSP的对流量的利用情况，并协助DSP提升该指标。（竞价成功数/实际发送请求数）从DSP角度看一些数据指标（所以这些数据都是DSP看到的数据，未必是Adx看到的数据，因为其中存在一定网络损耗）：
可用流量总数：Adx的总流量，可发给DSP的竞价请求总数，可理解为可用库存量。（某些Adx可给DSP在自助系统中显示该数）过滤后的请求量 ：DSP在Adx自助平台中可设置定向过滤条件，过滤后的竞价请求数，如过滤某些尺寸或网站等等。（某些Adx可给DSP在自助系统中显示该数）实际接收请求数： DSP实际接收到的竞价请求数。一般：DSP实际接收请求数<Adx实际发送请求数；DSP同Adx尽量配合希望减少GAP。实际接收率 ：DSP实际接收到的竞价请求数占Adx可发竞价请求总数的比率。一般DSP会依据这个来评估Adx QPS及DSP QPS。实际接收请求数/可发竞价请求总数参与竞价数 ：DSP参与竞价的数量。参与竞价率 ：DSP出价数占实际接收请求数的比例。通过该指标DSP可评估某投放策略设置的出价是否太低或定向太窄。 参与竞价数/实际接收请求数放弃竞价数 ：DSP放弃竞价的数量。 实际接收请求数 – 参与竞价数放弃竞价率 ：DSP放弃竞价数占实际接收请求数的比率。 放弃竞价数/实际接收请求数有效竞价数 ：素材及广告主等符合投放约束（可投）并成功响应的竞价数。无效竞价数：素材及广告主资质未审核通过、禁投行业及分类、响应超时、解析错误等等原因造成的竞价次数。通过该指标分析DSP自查投放的素材及广告主资质及行业是否合规，尽量降低该数。（参与竞价数 – 有效竞价数）响应超时数： DSP网络失败或响应超时（一般要求<100ms）的数量。这个数DSP通过Bidder是收集不到的，只能经常同Adx对数或在Adx的DSP自助后台中才能看到。响应超时率 ：DSP响应超时数占实际接收请求数的比率。这个指标重点可评价网络状况，并尝试通过优化网络来降低该率。 响应超时数/实际接收请求数解析错误数： DSP竞价返回的数据包格式错误等原因造成Adx解析失败的数量。这个数DSP通过Bidder是收集不到的，只能经常同Adx对数或在Adx的DSP自助后台中才能看到。并尝试通过对比最新的接口规范来看是未按新规范开发还是Adx流量未按规范处理。解析错误率 ：DSP返回包的解析错误数占实际发送请求量的比率。通过该指标可评估DSP及Adx对最新接口规范遵守程度，DSP通过对比最新的接口规范来看是未按新规范开发还是Adx流量未按规范处理，来降低这个比率。（解析错误数/实际接收请求数）竞价成功数 ：DSP成功竞得广告曝光机会的数量。竞价成功率 ：DSP竞价成功数占参与竞价数的比率。通过该指标DSP可评估投放策略的出价及出价算法能力、及对热卖资源的争抢，并并找出什么原因导致竞价成功率低。并不断优化。这也是DSP运营执行中项目运营执行人员及算法十分关注的指标。（竞价成功数/参与竞价数）竞价失败数： DSP在竞价中因竞价不是最高导致未胜出的数量。（有效竞价数 – 成功竞得数）竞价失败率：DSP竞价失败数占参与竞价数的比率。(竞价失败数/参与竞价数)流量利用率 ：DSP竞价成功数实际接收请求数的比率。通过该指标DSP可对Adx流量的利用情况，并找出什么原因导致利用率。 (竞价成功数/实际接收请求数)（转载请注明出处：微信订阅号：ad_automation）
