都快9102了,DSP的热度不减。
我通俗地讲下DSP到底是什么吧,它和线下广告本就不在一个可以比较的维度中。理解了DSP,自然明白两者的区别了。
DSP=Demand-Side Platform,需求方平台。
我们首先来看它能解决什么问题?
在DSP出现之前,如果广告主想要在一个Campaign中购买多个网站或者多个广告网络的资源,是一个非常繁琐的过程。
因为每一个网站、广告网络、交易平台的媒体购买系统、操作规则不同,需要人工进行调整,费时低效;而且跨渠道媒体购买很可能重复购买同一部分人群。
但是,理想的DSP可通过程序化购买,采购不同渠道的广告资源,把广告主、代理人员从庞杂的重复手工操作中解放出来,更好的专注于策略。
一言蔽之,DSP满足了广告主多渠道资源的整合及程序化购买的期望。
所以,DSP的定义是:
DSP(需求方平台)汇集了各种广告交易平台、广告网络、供应方平台甚至媒体的库存,以帮助需求方(即广告主或代理商)以一个统一的接口来管理一个或多个Ad exchange/Ad network账号。需求方可以在平台上设置目标受众的定向条件、预算、出价、创意等,而DSP通过技术和算法自动优化投放效果并提供数据报告。
DSP可谓是广告资源及技术的集大成者,配合下面这个流程图,简要说下DSP的四大主体功能。
一、精准受众定向
DSP的受众定向精确到每个个体,而不是像传统媒体定向于某个人群。
这样精准功能是依靠DMP实现的 。
DMP(Data Management Platform),即数据管理平台,是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台,并对这些数据进行标准化和细分,让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。
具体如何应用?
以某一个消费者为例,通过对其IP地址、上网行为(如浏览、点击、购买)、浏览内容偏好以及频率、时间等的分析勾勒出他的特征和对应的人群标签。
同时,优秀的DSP支持多维度定向手段,筛选出最有传播价值的人群,锁定目标受众。主要定向方式有:语义定向 、行为定向 、消费意向定向 、人口属性定向 、地域定向 、机型定向 、相似人群定向 、回头客定向。
二、实时竞价
RTB(Real-time Bidding)实时竞价是DSP的核心功能之一,这一购买方式能比较开放、透明的帮助广告主用合理的价格赢得最有价值的曝光机会。
RTB是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同,实时竞价规避了无效的受众到达,针对有意义的用户进行购买。
看这个RTB的流程可以更好理解:
1)用户打开 App;
2)广告位要求展示广告, 向ADX 发送广告请求,同时携带用户数据;
3)ADX 会向各 DSP 发送竞价请求(Bid Request);
4)DSP 根据用户数据和点位资源进行算法决策决定广告返回(Bid Response),ADX 会判定所有出价中最高的 DSP,并返回 WinNotice 给胜出的 DSP,同时将胜出的 DSP 的广告物料给 App;
5)App 展出该广告物料。用户产生浏览、点击、转化的数据,再进行数据回调,返回数据给 DSP。
贴心的画了个图 :-)
三、投放表现的监控和报告
DSP的另一个重要功能是他能够让广告主、代理商在投放过程中实时了解投放表现,及时调整策略,而非在投放结束后滞后知晓执行结果。
功能完善的DSP不仅可以提供不同媒体上的投放表现,更可以提供跨屏投放表现报告,即PC端、移动端、视频端多维度投放表现报告。
四、智能投放算法
这是对投放效果及ROI有直接影响的能力。
在投放初期,通过AI智能竞价算法,广告主只需花费少量推广成本(有米DSP这边是几百块不等),就能够快速锁定目标用户,从而减少初期试水的成本。
此外,AI智能竞价算法还能对后期ROI进行针对性优化。通过大数据演算对不同的推广目标与人群画像有针对性的进行建模分析,找到高ARPU用户,解决了以往推广方式中,点击成本很低但获客成本很高,或者获客成本很低但后续效果差的问题。