好吧，一个标题党的标题，但是本质上也没有任何夸大，算法的确知道你值多少钱，并决定向你展示什么样的广告。
自从Facebook引入oCPM出价以来，国内的头条广告、微信广点通、百度信息流都陆续推出了自己的oCPX出价，oCPX出价已经成为主流广告投放平台的标配。
简单而言，oCPX是一种出价机制，允许广告主按照转化行为成本出价；假设对于游戏类的广告主，希望优化App的激活，那么广告主在投放系统中设置了激活成本之后，算法就会根据以往转化数据和广告主的出价，自动筛选有价值的人群，针对高激活概率的人提高出价赢得广告曝光，对低激活概率的人群降低出价减少广告曝光以减少广告浪费。
常见的广告出价方式还有CPM、CPC。
CPM：Cost Per Mille，每千次曝光成本，即按照曝光次数出价，如微信朋友圈视频形式广告在上海就按照￥180一千次曝光扣费，不管你是否点击了广告。这在短期内显然是最有利于媒体的，因为它不用care本次曝光是否有效；但是为什么说是短期？很简单，广告主又不是傻子，若发现广告后续转化一直很差，势必会减少在该媒体的投放。
CPC：Cost Per Click，按照点击出价，如果广告只有曝光没有点击，就不扣费；看似比较公平，但是广告主需要大量的测试，才能找到最优的投放方法，其实还是有一部分点击是浪费的，这对于媒体也是损失。
于是oCPX模式就应运而生，它能帮助广告主优化更深层次的转化行为，同时提升有效点击，提高媒体受益。
这段时间在网上找到一篇淘宝的关于oCPC论文，逻辑很清晰，在这里简单转述一下。
文章细节很多，没兴趣看的同学只要关注以下几点：
本次预估的点击率*转化率与历史平均的点击率*转化率的比值，决定了系统出价调整的系数；
淘宝的论文中，广告保证eCPM最大和各方利益总和最大。
先定义：
出价：广告主原始出价为b0，算法调整后的出价为b1（也就是我们经常说的：“系统会自动调整出价”）；
预估转化价值p=pCTR*pCVR*v；v代表平均每次购买带来的价值，可以假定是常数；pCTR表示预估的广告点击率，pCVR表示预估的转化率（如转化行为可以定义为“购买”）；
历史转化价值h=hCTR*hCVR*v；hCTR代表历史广告点击率，hCVR代表历史点击后转化率；淘宝实践中，hCVR是用过去一段时间的竞品广告数据（估计是解决冷启动的问题，如果账户已经积累了转化数据，肯定会用广告主自己的数据），利用pCVR预估模型进行计算，去掉最高&最低10%取均值得到的。
为了简化说明，做两个假设：
假设广告主的目标是保证（或者提高）ROI；
单个点击ROI = （pCTR * pCVR * v）/ b0；b0是该广告出价，比如广告带来的购买GMV除以该广告的投放费用，即得到该广告的ROI（为了简化计算方式，假定广告主出价即等于广告点击费用，即不考虑广义次高价的逻辑，广义次高价GSP机制可以参考此前的的文章）
要维持或者提升ROI，那么只需要保证 b1/b0 ≤ p/h。
b1代表算法优化后的出价；举个例子，假设本次曝光，预计能带来1.5倍的转化价值，那么只要优化后的出价/广告主出价小于等于1.5倍，那么整体的ROI是不会下降的；反之，若预估转化价值低于历史均值，那么降低出价；由于b0、p和h都已知，那么只需计算b1，满足该约束即可。
真实广告投放环境中，为了兼顾品牌安全和账户稳定，将b1/b0的范围控制在[1-α, 1+α]范围之内，淘宝论文中将α值设置为0.4，即广告最高出价不会超过广告主设定的140%，，下限也不会低于广告主设定的60%。
若p/h≥1，那么系统优化后出价b1的下限l(b)=b0，出价上限u(b)=b0*min（1+α, p/h)）（因为有ROI约束在，不能突破p/h的约束）；
若p/h<1，那么系统优化后出价b1的下限是l(b)=b0*（1-α），上限是u(b)=b0。
通过以上约束，也就能实现我们经常说的：对于转化概率高的流量（p/h＞1，即本次广告转化率比历史平均转化率要高）提高出价，获得更高展现概率；反之，对于转化概率低的流量（p/h<1）降低出价，减少展现机会。
那么问题来了，若多个广告竞争，到底谁赢得此次出价？
广告排序我们都知道采用了eCPM排序，eCPM=b0*pCTR，eCPM高者赢得广告展现机会。那么在ROI约束下的，eCPM能够取到的最大值即上限u(eCPM)=pCTR*u(b)，eCPM能够取到的最小值即下限l(eCPM)=pCTR*l(b)；
淘宝给定的排序机制是：按照eCPM排序，同时保证各方利益总和最大。
各方利益总和的计算，淘宝给出了两个公式：
f(1) = pCTR1 * pCVR1*V
f(2) = pCTR2 * pCVR2*V+β*CTR2*b0
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