DSP广告平台,dsp广告推广

今日导读:从技术层面来看移动DSP广告平台,以hadoop生态圈为代表的分布式存储与分布式计算过去几年的发展把海量广告数据的计算成本降到可接受的程度,数据挖掘算法在移动DSP

  从技术层面来看移动DSP广告平台,以hadoop生态圈为代表的分布式存储与分布式计算过去几年的发展把海量广告数据的计算成本降到可接受的程度,数据挖掘算法在移动DSP广告平台领域的日益成熟也提高了海量数据在广告系统中的作用,使得移动DSP广告的产生有了技术条件,这一技术从产生到今天也已近十年发展相当成熟。动 从技术层面评测移动DSP广告平台,主要考核两个方面: 第一个竞价速度,竞价速度直接关乎着该移动DSP广告平台能否抢到好的广告位,广告主自然是希望自家的广告出现在优质的广告位上,而不是那些劣质的广告位,劣质的广告位非但效果不好,还有可能影响品牌形象,因此各移动DSP广告平台在竞价决策上花费时间都是以毫秒计算,多数在20毫秒以内。这里顺便说下,关于移动DSP广告交易要在100毫秒内完成这个概念,这个限时是端到端的,包含了网络延迟和竞价决策花费的时间两部分。

  第二个就是广告展示技术,目前主流的图片、富媒体、视频、原生广告等基本上主流的移动DSP广告平台也都已经掌握,展示效果也正如大家在移动端屏幕上看到的那样,好坏优劣大家心里有数。充分利用移动端特性及新环境下受众的广告接受心理,才能创造出更符合移动端广告的广告展示技术,例如激励墙(积分墙、电商墙、信息墙等)、锁屏广告等等。

DSP广告平台,dsp广告推广

dsp广告平台哪个比较好呢,DSP广告模式

  DSP广告是互联网时代的产物,更是算法、大数据科学、机器学习和精准定向的相关名词,这些专业知识,想必除了专业的技术人员,想要搞得明明白白是件很困难的事情,但是一定要知道:DSP广告是技术型服务者,别被那些只靠销售上门跑业务的DSP广告忽悠了,真正的DSP广告必须是技术驱动。 DSP广告革了人工销售的命,是这项技术刚问世时一些人的预言,这样的说法言过其实,但也表现出DSP广告通过高效,精准,快捷的程序化广告交易方式,为互联网广告购买带来了多么大的影响。减少人工跑单,借助计算机程序来投放精准的广告是互联网时代的又一次巨大飞跃。 然而现实总是没有理想那么丰满,很多的DSP广告公司由于在技术上竞争力不足,居然走回了过去的老路,转而开始以销售为导向,花大笔的钱通过销售人员跑单来为自己的DSP广告增加客户,看上去毛利很高,实则利润全无,不禁让人感叹。 DSP广告的技术服务能力是衡量一个DSP广告平台优劣的最重要标准,其中可以分为两个问题进行讨论: 1、实时竞价算法功能是否强大 2、人群分析和定向功能是否精准 保持对于技术创新和进取的渴望,是DSP广告发展下去的最大动力。"有钱所以任性"可以一时却不能一世。对于每个DSP广告公司来说,技术领先永远是第一要务。过度的模仿热点,制造炒作概念,而忘记了立身之本只会被对手远远甩在身后。 DSP广告作为以技术解决问题的代表,不断在技术层面具备领先的竞争力,能够真正的帮助客户解决营销难题才是它存在的意义。我们期待DSP广告行业健康稳定发展。

dsp广告平台哪个比较好呢,DSP广告模式

DSP广告平台如何建立精准人群数据模型

  在互联网DSP广告投放系统中,最为关键的“人群定向”功能正是通过“聚类”算法得以实现的。所谓精准的宣传多少有点令人疲劳,我们不妨来看看精准的前提人群数据模型如何建立,由此还原受众行为分析的真相。互联网DSP广告传递信息的受众是每个在使用电脑或移动设备的用户,然而互联网广告的分析手段无法直接触达用户,只能以他们设备使用痕迹、地理轨迹和记录作为在数字世界中的代表,在PC领域就是Cookie,在移动领域就是IDFA。于是,以物拟人,以物窥人,才是比任何大数据都要更大的前提。

  互联网DSP广告进行人群数据模型的建立主要基于两个方面的考虑,一是广告投放指向,广告的投放出发点和落脚地都在人上,而承载广告的载体也必定需要更多、更广、更直接的与人群互动;二是,人群数据整合需求。互联网DSP广告在面向亿万级别的用户数据时,需要按照一定的逻辑进行数据整合,人群模型就是一个典型的逻辑。

  如何从广泛的受众中提炼目标人群呢? 正是依靠受众行为分析。它以Cookie和IDFA为单元,根据Cookie和IDFA的海量历史行为,推断其行为特征,兴趣爱好,并以此为依据,将最合适的、最有可能产生转化的广告展示给用户。受众行为分析一方面能够提高用户对于广告的反馈程度,增加转化率;另一方面能够降低广告主进行广告投放的成本,以更低廉的价格产生最佳的投放效果。

  目前移动广告行业内的数据整合各平台也不尽相同,但大致都是依着IDFA的信息来做标签进行分类与组合,互联网DSP广告平台根据多年的投放经验及精确的数据抓取技术创造了自己一套独特的数据整合方式,该方式主要从三个层级进行数据整合,这三个层级是:原子标签层、行为标签层、目标人群层。

  下面我们以匠心文化大数据营销服务平台的广告投放为例,简单的分析一下怎样由标注的关键词标签,一步步建立完整的受众人群模型,挖掘出具有相似行为特征的人群,提炼人群的属性特征,最终进行最合适的广告投放:

  第一,原子标签层。简言之就是最基本的属性标签层,这些属性可以从人群属性(性别、年龄、职业、收入等),设备属性(设备价格、设备系统、设备型号等),运营商属性(中国移动、中国联通、中国电信等),城市属性(发展程度、人口数量、区域位置),商圈属性(功能、位置等)等几个主要的属性方式进行标签划分,原子层标签数量的多少与一个平台的技术及经验有直接的关系,技术越成熟,抓取的属性越准确,经验越丰富,属性的分类就越合理,目前市场上各家的数据标签库不一,匠心文化在经过多年的投放积累后,如今这一层及的数据标签量以突破1.6万个,在行业内属于领先地位。

  第二,行为标签层。是指经过对用户在特定时间段、位置范围内的使用APP的行为分析而产生的标签层。行为标签层的分类依据行为发生的频次统计做出标签,如果用户的行为只是在某个时间段内产生过仅几次,并不会被列为一个标签,只有该行为的发生有一个规律的频次或周期出现才会被视为一个标签。比如经常玩手机游戏,经常使用旅游软件等细分出像商旅人群、手游人群、理财人群、爱车一族、化妆品受众、教育受众等等。由于用户的行为方式多种多样,这类的标签就会有成千上万个,对广告投放的的精准性来讲无疑是一大优势。

  第三,目标人群层。这是与广告投放最直接相关的层级,目标人群层主要是根据原子标签层与行为标签层组合之后产生的标签层,这种组合会产生一个极大标签量,同时一个用户被贴上多个标签之后就会变成一个综合标签体,也就保证了目标人群的精准性,例如某广告主需要定位在30岁左右的女性化妆品受众,就可以通过第一层级的年龄、性别加上第二层级的化妆品购买、浏览行为组合后得到目标人群,从而定位出与该品牌最相关的人群,这样投广告针对性极强,效果极佳。

  通过三个层级人群数据模型得以建立,广告主可以充分利用互联网DSP广告平台的人群标签模型来进行广告优化投放,真正实现“物以类聚人以群分”,标签分类从最初的性别、年龄、收入、设备系统、运营商等仅有的几个标签发展到目前庞大的标签库,这不仅是技术的进步,还有投放经验的积累,随着投放经验以及数据的积累,相信会有越来越多的广告主尝到这一甜头。

DSP广告平台如何建立精准人群数据模型

  今天关于DSP广告平台,dsp广告推广的相关资讯就为大家介绍到这里,大家看完以后有没有什么收获呢,更多关于广告公司的资讯请关注三众广告。


视频参考资料:DSP广告平台

Shares0