如今移动端的流量与日俱增，DSP广告成为十分重要的流量来源，DSP也成为了各大广告主开展营销推广的必争之地。

今天办办和大家聊聊DSP广告概况和平台选择。

一、DSP广告概览

概念：DSP全称Demand-Side Platform，为需求方平台，是为广告主、代理商提供的一个综合性的管理平台。

平台工作原理：

DSP广告平台是怎么运作的？

知乎上一位大牛这样描述，很形象：

品牌商A产生投送需求，希望投送给用户a。

之前的方式就是找个流量平台B（观览量大的平台），比如报纸，电视，广播。直接签合同，B执行。

A→B→a。传统，低效，低准。特殊人群效果佳——脑白金，计程车司机治腰疼……

后来，有了计算机，当a在浏览网站的时候，网站收集用户兴趣等信息，即a产生的cookie，这样a在网路上的行为就可被定义了。

同时，出现更丰富多元的广告资源，所以B进化为SSP。拥有资源，则想把资源利用最大化，卖给最愿意出钱的主，但是怎么让愿意出钱的主来我这里，SSP对自己的资源要有建设、管控、技术维护。

A也不傻，A还懒，所以为了服务A，出现DSP。

DSP和SSP要交易，这个交易不在是大家参加央视招标大会，而是搭一个台子，全是数据，这个平台叫ADX。

ADX进行著大量的动态、竞价交易，DSP有投放需求，SSP的用户有被投放的高价值。大家都想抢，所以产生竞价交易—RTB（实时竞价）。

ADX如何更好的服务自己的广告主，它需要DMP（数据管理平台）的帮助。

DMP目前更多的是帮著DSP选择SSP。

（工作原理示意图）

特点：通过实时竞价的方式获广告曝光的机会。

假设小A某天上网，正想打开某个网页，该网页有一个RTB（实时竞价）广告位，通过DSP的和ADX的相互作用，实现个性化的广告展示。

实现这个竞价曝光的过程，共分为4步骤：

计价方式：CPM、CPC、CPA等是目前较为主流计费方式。

CPM-按广告千次曝光付费。主流计费方式。

CPC-按广告每次点击付费。容易生成虚假点击，欺骗广告主。

CPA-按用户行动付费。游戏、电商广告主用的比较多。

举例一个手游APP的推广过程的例子，M就是广告曝光，C就是用户点击广告，A就是用户激活游戏。

二、你适合投放DSP吗？

DSP最大的作用就是把广告精准投放给某类网路用户。

相比较那些转化成本极低的广告形式，DSP广告投放的单个转化成本略高。但，其单个用户的价值明显要高于其它广告形式。

广告主根据要自己的业务的转化价值，合理预期自己的短期投资回报率。如果确定转化价值较高并且能够承担相对较高的转化成本，就可以尝试开始做DSP。

在这个前提下，可以确定最适合做DSP的两类企业：

第一类，受众较小的产品，比如2B类的产品或者其他小众产品，它们需要DSP这种能够兼顾精准定位和流量的推广方式。与之相比，搜索广告受众精准但流量少，网盟展示广告定位不准。

第二类，单个用户转化价值较大的项目，比如教育、游戏或者旅游等，其高盈利能够抵消DSP较高的单位转化成本。

三、如何选择合适的DSP平台？

1.资源

理想的DSP平台应当全流量、全覆盖、全购买。

一个优质的DSP，应该接入的资源包括：门户、SNS、视频、垂直、长尾、广告交易平台、移动。

海量的媒体资源直接决定了广告主投放的覆盖范围，而媒体资源的质量关系广告主的品牌安全和形象。那么，哪些方面可以反映DSP的资源对接能力呢？

日均PV/UV是多少？覆盖受众的比例？

对接的资源渠道有哪些？比如对接哪些广告交易平台、广告网路、SSP等

是否支持多种媒体资源购买方式？而不是仅限于RTB。

对接的媒体资源质量，除了广告交易平台上常见的长尾媒体外，是否有优质、排名靠前的媒体资源？

能否对接并优化配置多屏资源多种类的媒体资源？包括视频资源、智能手机和IPAD上的APP和一定网站资源等。

2.技术

广告主在考量DSP的演算法技术实力时，可以从以下两个方面著手。

（1）综合考察：

是否拥有自主开发的DSP演算法和技术？还是只是他人技术的使用者？

除了可以直接服务广告主外，是否有能力为代理商的ATD提供企业级DSP服务？

技术团队的规模如何？分工是否明确、是否能够提供专业有力的技术支持？

（2）定向考察：

考察DSP在定向控制、竞价、优化能力这三个核心方面的表现：

定向控制能力是DSP技术实力的重要体现。可以考量：

该DSP支持哪些定向手段？（如回头客定向、语义等）；

每个定向手段可以做到的深度（以消费意向定向为例，可以细化到品牌、年份、国别、类别等维度，对号入座投放）？

能否支持相似人群扩展？能否对不同渠道的媒体资源进行统一频次控制？

竞价能力是检验DSP供应商技术创意力的重要标杆。可以考量:

DSP是否拥有自主研发的竞价演算法？

支持QPS（Queries per second，每秒查询率，用以衡量竞价伺服器性能）的层级是？竞价过程是否科学？

是否能够在竞价前进行效果预估？以及在竞价过程中实时优化？

优化能力对于演算法及技术都有很高的要求，对投放效果及ROI有著直接影响。可以考量：

平台有多少个优化维度？

是否支持动态创意优化（即同一个广告进行匹配多个兴趣点的广告轮播，吸引受众转化购买）？

是否具有机器自学习优化能力还是需要人工操作？

是否能再投放过程中实时优化？

3.数据

「数据」是DSP又一个重要的衡量标准，只有「活」的数据，才能真正被广告主所用。

而那些缺乏资源、客户的DSP，由于投放项目少，不得以只能积累断点数据，并不能循环的创造价值，对于数据的挖掘深度决定了DSP能在多大程度上发挥它的功能。

横向：

媒体端数据：可以7X24小时常年不间断地掌控大量数据；

客户端数据：可常年积累第一方数据；

投放数据：可以7X24各行各业跨阵地的海量收集；

多屏数据：可统一汇集多屏数据，全面掌控消费者的数字生活。

纵向：

广度上，优质DSP应当收集跨渠道、跨平台、跨阵地的海量数据，从而实现万亿级核心数据量；

深度上，数据分析的颗粒度要细，对人群做微分，实现纳米级差异化受众。

4.经验

成功的广告投放不仅取决于DSP这一平台支持，也取决于是否具有专业高效的配套服务作为支撑。比如：

是否有专业的执行和支持团队（如创意、客户服务等）？

是否对广告主品牌和营销目标有清晰认识并能提供专业投放建议？

是否对全产业链有清晰的认识，能够提供端到端（媒体端到广告端）的全面服务？

经验和市场影响力，丰富的行业和项目经验是DSP优秀品质的积淀，市场影响力一定程度上反应了DSP供应商的市场地位和口碑。

是否有DSP领域的先行经验？

是否有不同行业、多个项目的广告投放经验？

是否有良好的行业口碑和影响力？

除了上述资源、技术、数据、经验外，广告主在选择DSP平台时，需要对这个平台服务过的同类型案例、相关行业客户数、针对所处行业的解决方案等实操方面进行评估。

写在最后

本文主要从DSP概念、类型、平台工作原理、选择DSP平台的考量因素等方面，分析了DSP广告的相关内容，希望大家能对DSP广告资源有一个全面概括的认知。

对营销推广有需求，想要使自己的产品被更多人所看到的朋友，可以私信咨询我！希望能帮到大家！

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