在了解品牌广告主更在乎的是自家广告的曝光时长和次数，并多以CPT或保量CPM来进行售卖这样的事实之后，媒体是如何按照约定来进行广告曝光的呢，下面我们就一起来看一下。
一、品牌广告投放引擎的功能
由于品牌广告是按照合同的价格来进行计费，所以品牌投放引擎在收到客户端的广告请求之后，就不存在效果广告中会出现的竞价排序环节，而是要通过引擎中的一些算法和逻辑，来选择哪一条广告是最适合这次的广告请求，最终把这一条广告的信息返回给客户端。
在投放引擎收到客户端请求到将广告信息返回的期间，主要做了如下的几个步骤：拦截非法请求、合法请求解析、广告索引、广告过滤、广告分配、广告下发后处理与字段下发。在这其中比较重要的步骤是索引、过滤和分配。
品牌广告投放引擎的处理流程
下面我们来对每个步骤中具体的任务来进行一下说明：
（1）首先是拦截非法请求，这个比较好理解，就是有一些请求可能是来自于广告黑名单的用户，例如：会员服务的免广告和一些明显作弊用户，或者是这个请求不完整，缺少了必要字段，那么这些请求肯定无法继续下面的流程。
（2）其次就是请求解析，主要是让投放引擎把请求中的关键信息提取出来，方便进行下面的操作。
（3）然后就到了广告索引，从名字上讲，这就是一个找广告的步骤。首先我们知道广告请求中包含的一定的用户信息，例如：地域、年龄、性别、兴趣等标签，而广告主在下单的时候，也是会确定一些定向条件来使得自己的广告投放更加精准，效果更好。那么广告索引就会把请求中的标签和对应广告位中的全部广告进行匹配，看看这个请求有哪些广告是符合投放定向标准的，形成一个列表。
（4）在拿到了这个列表之后就要经历一个过滤器，把一些不需要在这次请求中进行曝光的广告过滤掉。而过滤器的任务主要是有三个：频次控制、控制总量与时间平滑。
首先是频次控制，它的主要目的是保证一个广告在一定时间内不会被同一个用户刷到很多次，对于投放引擎来说，频次控制的条件一般是由广告主来决定的。而控制总量的目的则是对于那些曝光已经达到预定量的广告，媒体肯定就要停止该广告的投放了，将之后的流量分给其他的广告来进行曝光，防止流量的浪费。
然后的时间平滑也是一个为广告主的广告投放效果考虑的过滤，目的是能够让广告的投放量是随着一天的请求均匀投放，防止广告在当天刚开始的几个小时内就把量都跑完了，这样的广告虽然达到了投放量的目标，但是效果一定是不好的。
（5）对于通过了过滤器之后剩下的列表，我们认为就是符合了本次要求的广告了，如果只剩下一个，那很简单，只要出这个广告就好了。但是实际情况中往往都还会有多个广告符合这一次的投放要求。那么我们应该如何评判这些广告，来确定是哪一个会受到投放引擎的青睐，获得C位出道的机会呢？
这个时候就要靠广告分配环节来决定了。这里还是再提一下品牌广告的背景，因为所有品牌广告都是没有出价的，所以无法用竞价模式的出价与质量度这样的衡量方法进行比较。
所以在这种情况下，媒体就可以从两方面来考虑衡量评判广告之间的优先级，一是在某个时刻尽量均衡相似投放条件的广告的完成率，而不会出现一个已经完成，而一个却几乎没量的情况；另一点就是我们也要考虑这次请求所带上的标签，需要重点照顾哪几个，来保证线上全部广告的完成率。
第一点其实比较好理解，均衡完成率，使大家在某个时间节点上不要差太多，都能有一些量跑出去了。而第二点可能稍微有点绕，我再解释一下：思考可能会出现的这样一种情况，一个订了不限地域的广告和一个订了四线城市定向的广告同时到了分配环节，我们此时就应该“照顾”一下这个四线城市的广告，让这个广告先出。因为不限地域的流量之后一定还会有，但是一个四线城市定向的流量可能出现的概率就会小很多。
当然地域只是定向的一个维度，所以在实际中为了能够照顾到所有定向的完成率，广告分配环节一般也会根据实际问题来进行建模，通过算法来计算优先级，达到一个整体完成率最优的效果。
（6）最后的后处理和字段下发，则是把最终选定的广告信息下发出去，这里没有什么太多的细节，一般都是投放引擎和具体业务端来做对接时使用的。
另外，品牌投放引擎除了负责刚才说的检索投放流程之外，一般还会再延伸一些其他功能，例如：广告预览和广告离线下发。广告预览是为了让广告的销售同学，可以在广告的投放时间到达之前来提前预览一下广告曝光出来的效果，这样有利于和广告主进行沟通。
而预览实际上也可解释为，能够在特定的媒体给特定的用户展示特定的广告这样的一个功能。而离线下发则是考虑了一些媒体在进行广告请求时，可能存在着没有网的情况，为了不浪费这部分流量，投放引擎会提前一段时间将一些广告离线下发出去的功能，在用户没有联网的情况下，也能看到一些广告。
讲到这里我们其实就已经把广告从平台下发到了各个媒体，也就是客户端，之后我们看一下客户端在收到了广告下发之后会进行一些怎样的步骤，流量是如何进行转化的。
二、客户端的流量漏斗模型
客户端流量漏斗模型
对于流量变现转化的过程，使用漏斗模型是很直观的方法，图中可以看出流量在广告展示的过程中，是在逐步损失的现实，所以越向下延伸的步骤，收费一定是越高的。而对于品牌广告来说，广告主一般还是以实际的曝光数量来进行结算，但是各个广告位上的点击率也会成为广告主决定投放的一个重要参考依据。
另外刚刚在讲投放引擎的时候提到了频次控制的过滤，而在过滤器中的频控数据一般是由广告主来决定的，设置的是某一个广告对用户的展示频率。而媒体一般自己也会设置一个频控，这其实更多的是为用户体验做考虑，可以理解为在媒体中一个广告位在一段时间内要对用户出现多少次，这就有点像信息流中投放引擎关于广告出现概率和广告出现条数所考虑的内容。
三、广告订单的组成结构
之前说了很多关于机制的一些问题，下面我来介绍一下广告订单具体的组成一般会包含什么。从整体来看，广告的组成结构一般是有订单、广告、物料这三个层级，其中一个订单可以包含多个广告，一个广告下也可以有多个物料。
广告订单的组成结构
首先订单是一次广告投放的主体，其实也可以称为广告计划，一般是一个订单对应了一个具体的投放合同。在订单层级上一般包含订单名称、广告主、代理商这些关于客户的信息。而广告则是投放活动的执行部分，一般包含广告名称、计费方式、广告位、广告展现形式、定向条件、投放时间和广告主要求的频次控制等具体涉及到投放的信息。
而物料则是广告具体的展示内容，就是各种图片、视频、文字等等具体能让用户看到的信息了，一般在物料上还会绑定用户点击之后，需要跳转的落地页和第三方监测链接等信息。
总结
这一篇的内容就是这么多，最后为大家简单总结一下，奉上要点导图一份，希望有商业变现或广告平台经验和想法的同学和我进行探讨。
