如今移動端的流量與日俱增，DSP廣告成為十分重要的流量來源，DSP也成為了各大廣告主開展營銷推廣的必爭之地。

今天辦辦和大家聊聊DSP廣告概況和平臺選擇。

一、DSP廣告概覽

概念：DSP全稱Demand-Side Platform，為需求方平臺，是為廣告主、代理商提供的一個綜合性的管理平臺。

平臺工作原理：

DSP廣告平臺是怎麼運作的？

知乎上一位大牛這樣描述，很形象：

品牌商A產生投送需求，希望投送給用戶a。

之前的方式就是找個流量平臺B（觀覽量大的平臺），比如報紙，電視，廣播。直接簽合同，B執行。

A→B→a。傳統，低效，低準。特殊人羣效果佳——腦白金，計程車司機治腰疼……

後來，有了計算機，當a在瀏覽網站的時候，網站收集用戶興趣等信息，即a產生的cookie，這樣a在網路上的行為就可被定義了。

同時，出現更豐富多元的廣告資源，所以B進化為SSP。擁有資源，則想把資源利用最大化，賣給最願意出錢的主，但是怎麼讓願意出錢的主來我這裡，SSP對自己的資源要有建設、管控、技術維護。

A也不傻，A還懶，所以為了服務A，出現DSP。

DSP和SSP要交易，這個交易不在是大家參加央視招標大會，而是搭一個檯子，全是數據，這個平臺叫ADX。

ADX進行著大量的動態、競價交易，DSP有投放需求，SSP的用戶有被投放的高價值。大家都想搶，所以產生競價交易—RTB（實時競價）。

ADX如何更好的服務自己的廣告主，它需要DMP（數據管理平臺）的幫助。

DMP目前更多的是幫著DSP選擇SSP。

（工作原理示意圖）

特點：通過實時競價的方式獲廣告曝光的機會。

假設小A某天上網，正想打開某個網頁，該網頁有一個RTB（實時競價）廣告位，通過DSP的和ADX的相互作用，實現個性化的廣告展示。

實現這個競價曝光的過程，共分為4步驟：

計價方式：CPM、CPC、CPA等是目前較為主流計費方式。

CPM-按廣告千次曝光付費。主流計費方式。

CPC-按廣告每次點擊付費。容易生成虛假點擊，欺騙廣告主。

CPA-按用戶行動付費。遊戲、電商廣告主用的比較多。

舉例一個手遊APP的推廣過程的例子，M就是廣告曝光，C就是用戶點擊廣告，A就是用戶激活遊戲。

二、你適合投放DSP嗎？

DSP最大的作用就是把廣告精準投放給某類網路用戶。

相比較那些轉化成本極低的廣告形式，DSP廣告投放的單個轉化成本略高。但，其單個用戶的價值明顯要高於其它廣告形式。

廣告主根據要自己的業務的轉化價值，合理預期自己的短期投資回報率。如果確定轉化價值較高並且能夠承擔相對較高的轉化成本，就可以嘗試開始做DSP。

在這個前提下，可以確定最適合做DSP的兩類企業：

第一類，受眾較小的產品，比如2B類的產品或者其他小眾產品，它們需要DSP這種能夠兼顧精準定位和流量的推廣方式。與之相比，搜索廣告受眾精準但流量少，網盟展示廣告定位不準。

第二類，單個用戶轉化價值較大的項目，比如教育、遊戲或者旅遊等，其高盈利能夠抵消DSP較高的單位轉化成本。

三、如何選擇合適的DSP平臺？

1.資源

理想的DSP平臺應當全流量、全覆蓋、全購買。

一個優質的DSP，應該接入的資源包括：門戶、SNS、視頻、垂直、長尾、廣告交易平臺、移動。

海量的媒體資源直接決定了廣告主投放的覆蓋範圍，而媒體資源的質量關係廣告主的品牌安全和形象。那麼，哪些方面可以反映DSP的資源對接能力呢？

日均PV/UV是多少？覆蓋受眾的比例？

對接的資源渠道有哪些？比如對接哪些廣告交易平臺、廣告網路、SSP等

是否支持多種媒體資源購買方式？而不是僅限於RTB。

對接的媒體資源質量，除了廣告交易平臺上常見的長尾媒體外，是否有優質、排名靠前的媒體資源？

能否對接並優化配置多屏資源多種類的媒體資源？包括視頻資源、智能手機和IPAD上的APP和一定網站資源等。

2.技術

廣告主在考量DSP的演算法技術實力時，可以從以下兩個方面著手。

（1）綜合考察：

是否擁有自主開發的DSP演算法和技術？還是隻是他人技術的使用者？

除了可以直接服務廣告主外，是否有能力為代理商的ATD提供企業級DSP服務？

技術團隊的規模如何？分工是否明確、是否能夠提供專業有力的技術支持？

（2）定向考察：

考察DSP在定向控制、競價、優化能力這三個核心方面的表現：

定向控制能力是DSP技術實力的重要體現。可以考量：

該DSP支持哪些定向手段？（如回頭客定向、語義等）；

每個定向手段可以做到的深度（以消費意向定向為例，可以細化到品牌、年份、國別、類別等維度，對號入座投放）？

能否支持相似人羣擴展？能否對不同渠道的媒體資源進行統一頻次控制？

競價能力是檢驗DSP供應商技術創意力的重要標杆。可以考量:

DSP是否擁有自主研發的競價演算法？

支持QPS（Queries per second，每秒查詢率，用以衡量競價伺服器性能）的層級是？競價過程是否科學？

是否能夠在競價前進行效果預估？以及在競價過程中實時優化？

優化能力對於演算法及技術都有很高的要求，對投放效果及ROI有著直接影響。可以考量：

平臺有多少個優化維度？

是否支持動態創意優化（即同一個廣告進行匹配多個興趣點的廣告輪播，吸引受眾轉化購買）？

是否具有機器自學習優化能力還是需要人工操作？

是否能再投放過程中實時優化？

3.數據

「數據」是DSP又一個重要的衡量標準，只有「活」的數據，才能真正被廣告主所用。

而那些缺乏資源、客戶的DSP，由於投放項目少，不得以只能積累斷點數據，並不能循環的創造價值，對於數據的挖掘深度決定了DSP能在多大程度上發揮它的功能。

橫向：

媒體端數據：可以7X24小時常年不間斷地掌控大量數據；

客戶端數據：可常年積累第一方數據；

投放數據：可以7X24各行各業跨陣地的海量收集；

多屏數據：可統一彙集多屏數據，全面掌控消費者的數字生活。

縱向：

廣度上，優質DSP應當收集跨渠道、跨平臺、跨陣地的海量數據，從而實現萬億級核心數據量；

深度上，數據分析的顆粒度要細，對人羣做微分，實現納米級差異化受眾。

4.經驗

成功的廣告投放不僅取決於DSP這一平臺支持，也取決於是否具有專業高效的配套服務作為支撐。比如：

是否有專業的執行和支持團隊（如創意、客戶服務等）？

是否對廣告主品牌和營銷目標有清晰認識並能提供專業投放建議？

是否對全產業鏈有清晰的認識，能夠提供端到端（媒體端到廣告端）的全面服務？

經驗和市場影響力，豐富的行業和項目經驗是DSP優秀品質的積澱，市場影響力一定程度上反應了DSP供應商的市場地位和口碑。

是否有DSP領域的先行經驗？

是否有不同行業、多個項目的廣告投放經驗？

是否有良好的行業口碑和影響力？

除了上述資源、技術、數據、經驗外，廣告主在選擇DSP平臺時，需要對這個平臺服務過的同類型案例、相關行業客戶數、針對所處行業的解決方案等實操方面進行評估。

寫在最後

本文主要從DSP概念、類型、平臺工作原理、選擇DSP平臺的考量因素等方面，分析了DSP廣告的相關內容，希望大家能對DSP廣告資源有一個全面概括的認知。

對營銷推廣有需求，想要使自己的產品被更多人所看到的朋友，可以私信諮詢我！希望能幫到大家！

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