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  DSP广告的兴起就是得益于大数据,在DSP广告越来越受到重视的今天,大数据在其中的作用也尤为重要,其中,最基础的数据就是用户使用浏览器时留下的cookie数据,通过cookie,用户在哪里上网、打开过什么网页、点击过哪些广告或者链接都会被记录下来,同时,通过特定的算法,这些数据还可以被进一步分类,分解出一些用户属性信息。因此,cookie 的背后就是一个个鲜活的消费者,在目标用户下次浏览网页的时候,广告主就力图及时把DSP广告暴露在他们面前,获取他们的注意力。 传统的做法是,广告主事先预测目标用户出现的位置,然后将这些位置买下来。这样的操作方式弊端很明显,在所有的展示接收流量中,有部分目标用户的同时,也掺杂了大量的无效浏览。从本质上来说,Ad Exchange、DSP、SSP、DMP都是基于cookie数据的平台,但投放的策略却大大改变,由以往的自上而下变为自下而上,当广告主要投放DSP广告时,首先需要确定的是要推送给哪些人,投放到哪些位置,什么时间投放,最终会达到一个怎样的回报率,每个环节都是有大量的数据基础在里面。 在DSP广告交易平台上,往往汇聚了来自不同网站的大量广告位置资源,以Google Adx为例,就有2000万个广告位置。大数据的意义就在于它可以经过一系列算法,从广告位置、广告形状等多个维度,计算一个广告位置的价值。这样的投放思路才符合大数据的逻辑,可以针对互联网的长尾流量进行优化,不断改进投放方式,用效果去优化下一次的广告投放。

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  DSP广告本质上是一个竞价员,帮助广告主从交易市场海量的广告位中,找到最好的最合适的曝光机会。虽然它的作用很大,但也只是程序化购买产业链上的一个角色,DSP广告需要和各方共同合作,共同协力,才能实现程序化购买的整个过程。 DSP广告产品本身并不拥有媒体资源,它是一个基于数据和技术的投放平台,是程序化购买的入口,DSP广告能够买到多少资源,取决于市场上有多少媒体资源在技术上支持程序化交易,也取决于DSP广告本身的媒体接入能力和海量信息处理能力。换句话说DSP广告作为"拍卖场"竞价人,并不是竞品的拥有者,而一个竞价人又何需那么多竞价产品呢?DSP广告需要的是有能力走入琳琅满目的"拍卖场",能够认清哪一个商品最符合广告主的利益就足够了。 目前DSP广告可以接入的平台包括公开交易平台和私有交易市场两种,前者有点像股票交易所的大厅,而后者更像是股票大户室。在私有交易模式上,目前是 PDB(ProgrammaticDirectBuy,私有程序化购买。 PDB解决了广告主运用自采媒体位置给多个子品牌进行程序化广告投放,并实时优化广告效果的问题,切切实实帮助那些虽有很强议价能力却苦于无法进入程序化市场的大广告主们,享受到了精准资源投放的益处。

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  对一个买汽车的高富帅,是投放奥迪汽车的移动DSP广告呢,还是宝马汽车的移动DSP广告,这是一个问题。移动DSP广告投放算法的优化,是移动DSP广告的核心竞争力,需要有大量的实际广告投放经验,结合优秀的技术团队,让机器不断的学习,才能形成独有的一套算法优化策略。 目前,常见的移动DSP广告对于算法优化,在常规的点击率预估模型(CTR)及转换率预估模型(CVR)基础上,结合电商行业、在线培训行业的行业知识进行优化。基于hadoop的离线计算机集群和storm的实时计算机群,每天可以获取数亿条实时广告数据,基于这些数据进行建模,进一步实时优化广告主的点击率和转化率。基于这套模型的转换效果,比最优秀的运营人员手工操作的优化方式,转换率要提升80%以上。 移动DSP广告预算的开销方式上,最基础的对预算进行匀速优化,就是根据移动DSP广告投放的周期,把广告预算平均分配到每天甚至每个时段,这种方法实现简单,但是容易造成非常大的浪费。比如,晚上9点以后,用户躺在床上使用手机的概率很大,从而这个时段的广告展示流量很多,如果早上就高价购买了太多流量,就会导致广告主预算的浪费。 移动DSP广告的预算智能优化方式,是基于长期历史数据的大数据模型,根据流量的质量和竞争激烈程度,分别统计出不同时段的流量,不同竞价价位的成功率,直到效果为王的正轨上。

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