移动广告填充率是对媒体从广告网络或交易买卖平台成功发送广告请求和收到广告展示的比率评估，即填充率公式为如下：

  例如，如果媒体提供给广告主10,000的库存广告量，但其中有100次并未获得展示，那么该媒体的填充率为(10,000-100)/10,000, 即99%。事实上，填充率在实际业务运行过程中的概念和计算方式要比上面的解释稍微复杂一些。

  当谈论一个广告系列的填充率指标的时候，其实是在计算或关注“浪费掉的”广告库存的百分比。现实情况中，由于种种原因，媒体在一个广告网络请求的广告不会被全部响应进而展示。但是，有一个接近100%的填充率对那些想要最大化用户点击广告可能性和收益的媒体来说却是十分重要的，毕竟每一个未能展示的广告都意味着媒体失去了一定收益的可能性。

  填充率的问题既有技术问题，更有商业因素的影响。例如，如果同时多个媒体在请求展示一个广告主的广告，那么广告网络或平台的服务器如果出现超负荷，便会退出请求的响应处理，这就是典型的技术问题。本文接下来重点讨论的是商业因素的影响，因为作者觉得这才是填充率真正本质的原因。

  根据笔者前边几篇文章的介绍，各位明白移动DSP平台与ADX的关联就在于“流量”。移动DSP能获得多少流量应该取决于两方面：第一，ADX拥有多少移动流量。第二，ADX放多少“流量”，这个因素取决于各移动DSP平台在过去一段时间内的实际消耗。原因很简单，ADX拥有的流量都是以亿为单位起算，一旦给移动DSP平台发送请求时，如此巨大的数据传输量产生带宽费用也是非常巨大的，仅仅基于带宽这一项的成本问题，ADX就必然不可能会把所有的流量全部发送给某一家移动DSP，更何况还应该要考虑综合收益问题，因此ADX会有一套规则来平衡分配流量到各不同的移动DSP平台。

  所以，不同移动DSP即便对接了同样的ADX，但如果实际消耗上不去，移动DSP平台也是得不到那么多流量的。这样，由于DSP得到的流量尤其是优质流量有限，反过来自然又影响广告主在DSP上的资源分配，广告主也不会或不愿意把全部预算放在一家DSP上，广告主也会做一个平衡分配，这样填充率必然不能是100%。

  优质媒体通常不愿引入过多的外部DSP，因需要优先满足自有广告主的需求，它们的自有广告主常常通过个人销售或者广告代理引入，并且引入的这些广告主资源，相对而言也是优质的，比如相当大比例是品牌广告主。所以，对其他大多数媒体来讲，由于大量广告主资源被优质媒体和广告代理商所掌握，这样，获取广告主资源的渠道无非就是两条。第一，是直接合作获取到的广告主资源，也就是直接跟别的优质或知名媒体正面作战，从他们口中抢肉；第二，间接从广告代理商手里采购。第二种模式相对容易一些，但是广告主资源的主动权并不在媒体手里，且收益被大幅压缩。第一种模式看起来很难些，但值得去探索，路迟早是需要人走出来的。

  在市场预算一定的情况下，广告产品同质化，就必然会产生乱战和恶性竞争，以维持台面上的高填充率，常见的做法有扣量、烧钱、低价恶性竞争等。

  扣量：这是提高填充率最简单的方式。举例来说，如果平台一个月广告展示100亿次，平均点击率为1%，即创造了1亿次的广告点击，正常每次点击结算0.2RMB来算，一个月结算给媒体的总金额应为2,000万人民币。但实际会这么结算吗？通常不会，但又为维持高填充率，平台大多数都会从媒体那里扣量（当然也包含扣除作弊流量），最终降低媒体广告的点击数，也减少平台成本的支出。

  烧钱：如果不扣量怎么办呢？就只能烧钱去满足这样高的填充率了，说白了就是平台自己拿钱去贴补媒体。但是问题来了，随着媒体慢慢的变多，流量增长也慢慢变得快，广告主的预算并不一定能跟得上流量增长的节奏。但为维持高填充率，只能硬撑着，流血继续烧钱，事实是很多却死在了烧钱的路上。

  低价竞争：如果又不扣量或少扣量（怕引起媒体大规模反弹），又不想烧钱或者少烧钱，那还有什么路呢？只能接受更多低价广告，例如CPA(Cost Per Action)，甚至CPS(Cost Per Sale)的模式，低价抢单。这这样的后果却是造成行业的恶性竞争，形成恶性循环，导致劣币驱逐良币。

  无论是扣量、烧钱还是低价竞争，都是为了短期利益的杀鸡取卵式短视行为，最终损害的还是自己和整个行业的持续健康发展。填充率是个有用的指标，但不是唯一和唯上的指标，终究是要用真实客观的数据分析，让行业建立信任，让市场回归理性。

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