Budget Smooth(预算平滑)有的时候也叫做Budget Smoothing, Budget Pacing，这种技术是让广告预算在时间维度上花费更合理。举个例子，比如说广告主是渔夫，规定每天只能打100天鱼，那挑最先碰到的一百条鱼呢?还是挑100条大的鱼呢?还是姜太公钓鱼，10个小时打鱼，每个小时打10条呢?
之前，这项技术主要应用是在广告平台上，为广告主提供更多的预算选项。近几年随着RTB/DSP的流行，预算平滑的技术也融合在RTB的场景中，成为出价的关键因素之一，因此越来越受到重视，最近几年的SIGKDD都有相关的论文。
我们可以看看几种消耗模式图示：无控制的，基于流量模式，基于效果模式等
以下是几个好处：
对广告主：
- 避免预算在每天初期耗尽，无法参加后期的竞价
- 帮助触及到更多的不同用户
- 有机会提高转化效果
对广告平台：
- 避免竞争都集中在每天的开始，整个系统更加平稳
- 为广告主提供更多的选项，优化效果
预算平滑通常应用在两类系统中：a) 广告平台 b) DSP
这两类实现方法稍微有些区别;对于广告平台来说，它有所有广告主的信息，可以做一些全局的预估和资源分配，它的目的是使得整个广告平台的稳定和公平，在第二计价(GSP)条件下，保持系统的竞价次序。对于DSP来说，它代替广告主来竞价，它本身就是对于流量有挑选的功能，因此DSP更多的是从ROI的角度来为广告主获得更好的投放效果。
初看预算平滑很容易，按照时间分布把钱给花了，但是以什么为优化目标把钱花出去，却一个大学问。对于广告平台来说，也许按照流量，按照时间分配一下就行了，但是从广告主的角度，他们更愿意从ROI角度来花钱，例如，覆盖更多的人，找到更多的高转化人群等。
Facebook有几个图片来解释FB的Pacing是如何工作的?解释的很清楚，很容易懂。Facebook是使用VCG竞价法则，鼓励广告主出真实意图的最高可接受价格。
如何实现一个Budget Pacing?
一般的实现有两种，一种是概率控制展现：在广告展现的时候，给定一个概率，决定此次是否展现;另外一种是出价格加权控制：给出价加一些权重，灵活获得展现机会，对于DSP可行。但是对于广告平台来说，方法过于复杂，不容易调试系统的问题。
Budget Smooth的算法
算法有很多种，可见参考文档，大部分算法的核心的思想都是计算出广告展现的概率，有的地方叫做Pacing Rate(PVT)。这个概率是通过制定消耗计划和检查当前消耗来计算。
如果消耗计划与实际消耗有差异，需要调整计划：
Budget Smoothing的系统设计
设计包括两个方面：1)如何影响线上的广告机会的挑选 2)如何获得更多的数据反馈支持“消耗计划”的制定。数据通常分为线上的流式数据和历史数据的分析。
在DSP中，预算平滑是作为控制出价的一个因素，需要结合其他的条件共同判断，这种因素需要考虑流量的机会成本和未来的机会成本的预估。
下面是LinkedIn的Budget Smoothing例子，他们取名叫做Smart Pacing，参考KDD2014年的《Smart Pacing for Effective Online Ad Campaign Optimization》
实现中的一些可能问题：
1.冷启动： 初期的数据不全，导致无法制定合理计划;这可以通过数据积累，或者调整预测的节奏和步伐，进行一定程度的缓解。
2.效果评测：作为广告平台来说，可以参考整体的CPC的变化趋势，是否比之前更加平稳;对于DSP来说，可以将流量做AB测试，保持和一定比例的流量完全不打开Pacing。
3.预算无法耗尽：算法有时候对于一些Campaign的Pacing，可能导致预算无法耗尽，一个简单粗暴的方法，就是设置一天只有20个小时消耗时间，后面4个小时可以在一定程度上放水。
Budget Smoothing参考资料:
部分资料下载地址：http://www.ouyangchen.com
【本文为51CTO专栏作者“欧阳辰”的原创稿件，转载请联系作者本人获取授权】
