互联网竞争越来越激烈，很多企业都为了获取更多的精准用户，不得不借助有力的平台进行广告投放，而DSP平台投放十分依赖数据的累积，需要收集到更多的数据来支持创意优化，达到最优投放。
DSP广告是什么，只要了解它是什么，才可以实现广告投放效果。我自己进入广告行业也已经7年了，今天就给大家详细介绍下DSP广告的知识。
Demand-Side Platform，需求方平台。在互联网广告产业中，DSP是一个系统，也是一种在线广告平台。它服务于广告主，帮助广告主在互联网或者移动互联网上进行广告投放。
DSP平台汇集了各种广告交易平台，如广告网络，供应方平台，甚至媒体的库存。通过DSP广告平台，可以简化购买步骤，直接促成消费请求。
DSP广告是可以将产品的广告直接送到潜在客户，或者说目标客户面前，提高产品的曝光率及转化率。另外，DSP广告会根据你的历史购买记录，为你推荐相关产品。
换句话说，DSP广告原理是基于客户购买行为的惯性。人的购买行为和习惯一样，是具有极大惯性的。如果DSP广告如果投放不精准，容易造成成本高，转化率低下。
另外，DSP广告有些是按照点击量，或者浏览量收费的，这就造成了非目标客群可能会点击，点击后又没兴趣买，但钱照样要扣。日积月累，为商户带来沉重负担和高额无效成本支出。
所以，对DSP广告的投放，相关技巧肯定少不了，必须建立在数据分析，精准的客群分发，提升推广效率。
随着人群定向技术的发展，DSP广告投放越受欢迎。所以，它的投放技巧你需要掌握：
对于广告投放这件事，很难可以保证百发百中。所以，想要降低风险，就是前期策划大量的推广思维，如同一款产品针对不同需求赋予不同的推广素材及创意，每一组分别推广测试广告效果，再结合数据分析，选择最佳的投放线路。
DSP广告投放可以做到精准定向投放。所以，可以把同一个素材广告投放于广泛人群中开始测试，在利用用户反馈的结果，对广泛人群进行切割，切割几组不重叠的人群，再进行快速测试。
举例，我们对100个人投放美妆产品。但是，每个人对每妆的需求是存在差异的。因此，可以根据他们的反馈的情况进行细化分类，是油性、干性、混合性等，再进行针对性创意设计和投放，才可以确保投放的精准性率高。
落地页是吸引用户访问、点击的影响因素。所以，DSP广告投放技巧中，如何以最低成本获取足够多的有效用户，提高用户留存率。
所以在降低CPC成本的同时，还需要想办法应该注重落地页细节的优化，尤其是在落地页和推广素材的衔接上。如标题、描述、详情页等信息都必须着手下功夫，提高点击率和下载激活的转化率。
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。
DSP最大的作用就是把广告精准投放给某类网络用户。
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。
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、广告网络、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的算法技术实力时，可以从以下两个方面着手。
（1）综合考察：
是否拥有自主开发的DSP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算法？
支持QPS（Queries per second，每秒查询率，用以衡量竞价服务器性能）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？
优化能力对于算法及技术都有很高的要求，对投放效果及ROI有着直接影响。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。
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