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2022-03-10 14:04
圖片來源：圖蟲創意
一直有朋友驚嘆DSP廣告的Roi為什么比普通的Facebook，Google廣告高那么多。有的可以高達16，普通點的都能做到5，最重要能CPS合作模式(先結果后付費)。而且只有大型獨立站賣家才知道。那我們今天來跟大家講解一下什么是DSP以及一家國內大賣在用的DSP廣告平臺MainAd。
互聯網廣告 DSP（Demand-SidePlatform），就是需求方平臺。這一概念起源于網絡廣告發達的歐美，是伴隨著互聯網和廣告業的飛速發展新興起的網絡廣告領域。它與Ad Exchange和RTB一起迅速崛起于美國，已在全球快速發展，2011年已經覆蓋到了歐美、亞太以及澳洲。
中文名： 互聯網廣告 DSP
外文名：Demand-Side Platform
興起時間：2011年
太專業啦?! 好的。我們通俗點講下這是什么？
（以下部分文字摘抄知乎網友陳叨叨的留言）
舉個例子就明白了DSP、SSP、RTB 是怎樣的一個過程。
Nike 公司想在網上打廣告推出自己的一款新鞋子，目標客戶是20歲左右的男性大學生。
推廣過程包含4個方面：
1. 確認推廣渠道：確定男大學生喜歡上的網頁 比如：新浪體育，人人網，還有一些小型的論壇。
2. 確認目標客戶屬性：男性20歲大學生
3. 制作推廣材料：廣告banner
4. 購買廣告位置
● 對于新浪體育而言，他家網頁有很多可以打廣告的位置，一個一個去賣太麻煩了，他們就將這些廣告位統一放入了Ad Exchange平臺（相當于在賣廣告位的”菜市場“里面擺了個攤位），通過SSP對菜市場里面擺放的廣告位進行布局管理，更好的將“菜=廣告位置”賣出去，所以叫SSP（Sell-side Platform銷售方平臺）。
● 對于Nike而言，他們通過DSP來到這個菜市場（Ad Exchange），RTB幫助他們計算怎么在有限的預算下買更多更符合推廣要求的菜。所以DSP是想打廣告的，對廣告位置有購買需求的公司使用的，叫（Demand-side Platform需求方平臺）。
● “菜”在這里就是指符合“男性20歲大學生”條件的cookie，每個人瀏覽網頁的歷史都會被電腦記錄下來，形成cookie。由于cookie是匿名的（不記錄瀏覽者的個人信息）所以有第三方的一些數據公司將cookie導入自己的系統里面分析，匹配上系統里面已知的個人信息如性別，地理位置，年齡等后，再將這個cookie導入到這個菜市場（Ad Exchange），相當于給每種菜都放了一個介紹在旁邊（山西大白菜），這些公司被稱為Data supplier。
● 這種購買的行為是每分每秒鐘都在發生的，當一個符合條件的“男性20歲大學生”準備打開網頁A時，cookie就被放在了菜市場，Nike看到后即可后買，然后將將制作好的廣告banner展現在這個網頁上，整個過程大約需要0.4秒，所以瀏覽者是完全感受不到的。與此同時又有無數個符合條件的cookie在瀏覽無數個網頁，所以需要實時競標，即讓電腦自動幫你買入需要的“菜”，，從而產生了RTB（Real-time bidding），一般說來RTB僅僅是DSP平臺的一個功能。
連接中的圖能幫助你更好的理解這個生態圈：
圖片來源：rtbchina.com
作者：陳叨叨鏈接：https://www.zhihu.com/question/23458646/answer/25535257來源：知乎
今天介紹一個從2007年成立的意大利DSP廣告平臺-MainAd。國內多家大賣都用過比如Alibaba國際站，AliExpress，環球易購（Rosegal, Zaful, Dresslily,GearBest），Anker, Banggood等。那么我們從它的算法機制，效果，適合的賣家類型，以及合作方式幾個層面來講解下。看看你現在的階段能不能薅到他們家的羊毛。
圖片來源：MainAd PPT
一、算法機制：
通過深度學習，廣告只在對的時間投放對的人。機器不需要知道用戶隱私信息，什么時間購買。可以通過一系列的數據分析，形成精準用戶畫像，提前計算出你的年齡是大概區間，生活區域、購買習慣，幾點鐘在什么媒體上買什么東西等等。
通過大數據，形成更豐富人物畫像，去預判購買過程，精準廣告投放。通過使用機器學習，該技術可讓品牌從量身定制的程序化廣告宣傳活動中獲得更多益處。對廣告投放進行定制，并根據海量的宏觀數據來制定微觀決策。
MainAd的Logico將數據驅動與機器學習模型結合起來，以提供預測分析功能。該技術通過從數據集中提取信息來找出規律并預測顧客行為，從而提供更高的效率。他們如今可以實時地處理數據以影響競價。
Logico競價組件是基于谷歌的Open Bidder API，并采用了谷歌計算引擎(Google Compute Engine)，能夠讓MainAd根據每位客戶的需求，打造量身定制的實時競價(RTB)解決方案。
Logico的推出將允許我們把人工智能(AI)的精準性融入程序化廣告，并利用從中獲取的大數據來做最有效的決策。數據是所有業務的核心，而公司使用機器學習功能來提取和利用數據的能力將為打造成功的廣告活動提供堅實的基礎。
二、效果：
MainAd的技術能讓客戶減少網絡營銷成本，實時競價精準度提高到75%,借助 Google Cloud 專業服務團隊將價值實現時間縮短 3 倍，優化處理速度以最大化廣告庫存并在不到 100 毫秒的時間內運行復雜的算法，將瀏覽者轉化為買家。
MainAd構建高性能的實時廣告競價系統，每秒可處理多達 50,000 個請求，用Google 開發的開源投標API Open Bidder 來制作預測智能算法并構建定制的實時投標解決方案，以滿足每個客戶的獨特需求。
由于能夠將實時預測分析應用于廣告再營銷，從而購買更高質量的流量。這意味著只需要更少的點擊次數或瀏覽次數來實現轉化。
目前MainAd已有效地幫助全球超過5000個電商以及品牌客戶降低30%的廣告成本的同時，提高了1.5倍以上的銷售轉化。
谷歌云案例：https://cloud.google.com/customers/mainad
三、適合的賣家類型：
所有的電商獨立站賣家。Shopify賣家可以直接安裝Preciso應用軟件進行投放。
四、合作方式：
月訪問量小于50萬的電商賣家，目前可以通過自主買量和投放的模式進行合作，也會配備單獨的客戶經理。
月訪問量大于50萬，或者日單量大于200單的電商賣家根據實際情況可以評估是否符合CPS合作模式的標準，由MainAd團隊運營。
MainAd的深度學習算法精準度高，通過轉化，在銷量增長之后，可按比例結算傭金。通過這種深度學習，對于合作方來講是零風險的。并在3-6個月內達到看見廣告效果。
“Logico”使用機器學習和谷歌云技術為客戶提供更有計劃性的、更快速、更靈活和準確的廣告投放解決方案。該技術專為數據驅動的品牌和廣告主而設計，有助于為客戶的活動添加智能成分。
（來源：Ada寧瑞靜）
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