酷比 Scupio 廣告使用心得（2016 年）

酷比 Scupio 廣告是台灣的一家網路廣告商，這裡分享一下我的使用心得。

酷比 Scupio 廣告類似 Google AdSense 廣告，可以讓網站透過放置廣告獲利，其對象以繁體中文網站為主，單月網頁瀏覽頁次達 30 萬次以上才能申請（不過似乎不是硬性規定），最近我拿 G. T. Wang 部落格去申請之後，試用了一陣子，以下是一些重點整理，如果您也有考慮在網站放置廣告的話，可以參考一下。

廣告大小

酷比廣告提供將近三十種廣告版型，選擇性比 Google AdSense 還要豐富，對於大部分的網站而言應該都可以找到適合的廣告大小。

酷比的文字廣告也仿照 Google AdSense 的設定，可以選擇邊框、背景、廣告標題與廣告內文的顏色。

浮動廣告

浮動廣告（floating ads）是指將廣告固定在瀏覽器頁面的某個位置上，不管捲軸如何拉動，浮動廣告都會維持在原來的位置，藉由這樣的方式吸引使用者的注意，增加廣告點擊率。

由於浮動廣告通常很容易造成讀者的反感，對於使用者體驗來說非常不利，因此大部分的廣告商都會禁止使用浮動廣告，不過酷比廣告的使用條款並沒有明確禁止使用浮動廣告，所以如果您想要使用浮動廣告，是可以用的。

非同步與 HTTPS 加密

酷比廣告的程式碼技術還不錯，以下是一個 300×250 的廣告程式碼：

<ins class="scupioadslot"
style="display:inline-block;width:300px;height:250px;"
data-sca-pub="lQwZGRk2RC9URQoR"
data-sca-web="4176"
data-sca-category="16"
data-sca-cid="13763"
data-sca-width="300px"
data-sca-height="250px"
data-sca-background-color="#f1f1f1"
data-sca-title-color="#0093c2"
data-sca-title-font-family="Microsoft JhengHei"
data-sca-title-font-size="16px"
data-sca-description-color="#000000"
data-sca-description-font-family="Microsoft JhengHei"
data-sca-description-font-size="12px"
data-sca-mobile-font-size="28px"
data-sca-border-color="#f1f1f1"
></ins><script async src="//img.scupio.com/js/ad.js"></script>

其仿照 Google AdSense 港告的載入方式，預設就使用非同步（async）的方式載入廣告，比較不會拖慢網頁載入的速度，而且同時也支援 HTTPS 加密的網頁，不管是放在有加密還是沒加密的網頁中都沒有問題。

廣告收益

廣告收益是最重要的指標，我在文章的最下方放置了一個 300×250 的廣告，以下是放置了一段時間之後的廣告收益報表。

從這個表格看起來，每次點擊的收益似乎是 478.3 / 250 = 1.9132 元，但是我將每天的資料都讀進 R 中做了簡單的分析之後，卻發現不是這麼回事。

這是廣告開啟次數（PageView）、廣告點擊數（Clicks）、點閱率（CTR）、收益（Revenue）與 eCPM 的相關矩陣（correlation matrix）：

我們最有興趣的通常是收益（Revenue）與其他變數的關係，而收益與其他變數之間的相關性，最顯著的就是 eCPM，不過 eCPM 與收益有高度正相關是很正常的，排除掉 eCPM 之後，剩下的就是 PageView，其相關係數有 0.43，高於 Clicks 的 0.24，也就是說若想要有比較高的獲利，點擊數目並不是重點，網頁的瀏覽量才是關鍵。

就整體而言，酷比廣告的收益還是不如 Google AdSense 的，所以 Google AdSense 還是首選。然而由於酷比廣告的點擊並不太會影響廣告的收益，個人建議的做法是可以在放置 Google AdSense 的廣告之後，若有多餘的空間（例如網頁最底端），才考慮放置酷比廣告。而浮動廣告的話，雖然酷比廣告允許使用，不過照這樣的報表來看，可能收益也差不了太多。

以上是我個人的使用經驗與數據，不同的網站狀況有可能不同，這裡的推論只是提供大家一個參考。最後附上這張圖的 R 的程式碼：

library(PerformanceAnalytics)
ad <- read.csv("ad.csv")
chart.Correlation(ad)

如果您對 R 語言有興趣，可以參考 R 的教學文章。

進階分析

這裡是後來於 2016/09/25 補充的資料，最近因為 Google AdSense 的廣告政策大改版，原本一張網頁只能擺放三個廣告的限制現在完全解除，所以我就直接把酷比的廣告拿掉，統一擺放 Google AdSense 的廣告，不僅收益較高，管理也方便。

而我在停用酷比廣告後，將酷比廣告的所有資料整個抓出來再分析一次，這裡的資料是從 2016/6/6 到 2016/9/20 的資料，總共有 107 天，計算出來的相關係數如下：

基本上這裡的結論跟之前少量資料的情況差不多，只不過 PageView 與 Revenue 的相關系統變成 0.73，更反應出網頁瀏覽量的重要性遠高於廣告點擊量。

接著我用一般的線性迴歸模型看一下收益（Revenue）與網頁瀏覽量（PageView）以及廣告點擊量（Clicks）之間的關係：

ad.lm <- lm(Revenue ~ 0 + Pageview + Clicks, ad)
summary(ad.lm)

Call:
lm(formula = Revenue ~ 0 + Pageview + Clicks, data = ad)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-3.8325 -1.3117 -0.2875  1.2288  6.5995

Coefficients:
          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
Pageview 1.039e-03  4.325e-05  24.030  < 2e-16 ***
Clicks   2.353e-01  6.869e-02   3.425 0.000878 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 2.044 on 105 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9773,	Adjusted R-squared:  0.9769
F-statistic:  2262 on 2 and 105 DF,  p-value: < 2.2e-16

結果顯示 Pageview 與 Clicks 兩個解釋變數在這個迴歸模型中都是顯著的，而 Pageview 的顯著性又比 Clicks 還高出非常多。在係數上 Pageview 是 1.039e-03，這個數字代表的是平均每次瀏覽網頁所產生的收益，而 Clicks 的係數 2.353e-01 則是代表平均每次廣告點擊所產生的收益。

這裡分析用的原始資料我放在 scupio-ad-reviews-2016-raw-data.csv，如果想要進一步研究的人，可以下載回去看看。

參考資料：WFU Blog、R-bloggers