DSP广告平台如何提升投放效率

1.什么是DSP

DSP就是需求方平台(Demand Side Platform),本质是把广告主的广告通过媒体投放到受众(消费者)的面前。DSP平台对接了主流的ADX,并且把广告位的具体的概念,改变成了受众的人群。也就是说,DSP提供的不是广告位,是目标受众。DSP平台提供多样的人群标签,使得广告主能够以人群的维度,去投放广告。本质而言,DSP是为广告主服务的。

2.产品功能模块

注册模块:有注册和登录两个功能,一般使用DSP都需要以企业的方式去申请,而且一般不开放注册。

工作台模块:用于企业方便的查看自己的广告投放的效果。

投放管理模块:用户可以管理投放计划、投放单元、创意。

统计报表:用户可以根据不同的时间条件,查看投放计划、投放单元、创意的数据信息。

其他:包括素材管理,定向包管理,预算提醒的工具。

3.DSP工作原理

一个DSP投放平台的工作原理如下:

1)广告主创建投放计划、投放单元,设置投放条件,上传创意(一个计划对应多个单元,一个单元对应多个创意);

2)ADX发现有用户符合广告主符合DSP的投放条件且有广告位时,向DSP发送请求,询问DSP的出价;

3)DSP根据eCPM的预估出价,想ADX报出自己所处的价位;

4)ADX对比多个DSP的报价,把广告位留给出价最高的DSP,并调用该DSP的广告创意进行展示;

DSP投放平台的主要使用者为需求方,也就是我们理解的广告主或者广告代理商。对于整理的产品逻辑而言,是很简单的。

注册→登录→设置投放计划(本次广告投放总计划,比如新上一款商品要推广)→设置投放单元(本次投放的类型,推广方式等)→设置投放条件(选择需要投放的人群)→设置投放创意(选择不同的图片,文字创意)→系统按照投放的设置的各种条件进行广告竞价投放→查看投放效果→优化投放创意→继续投放。

那么基于这个产品逻辑,其实可以把整个产品的用户任务勾画出来。

4.如何提升投放效率

4.1 增加/细化投放设置项目

一个产品要有竞争力,一定是满足了用户的需求,这个原则是不会变的,那么对于DSP而言,核心的竞争力就是:精准营销的能力。

针对投放广告流程中的广告投放动作,可通过增加或者细化投放时的定向及优化设置项目提高投放效率,项目列举如下:

• 投放控制类:

○ 投放周期:投放开始、结束时间设置。

○ 总预算:总预算是整体的预算,因为投放优化一般会分为多个子计划来优化,这样子计划有子计划的预算,总的有总预算。

○ 曝光总上限:类同于总预算、可以对总曝光进行上限控制。

○ 点击总上限:类同于总预算、可以对总点击进行上限控制。

○ 每日预算:投放进度一般广告主都是有严格要求的,不能太快也不能太慢,所以经常需要限制每日的投放预算上限。

○ 每日曝光上限:类同于每日预算、可以对每日曝光进行上限控制。

○ 每日点击上限:类同于每日预算、可以对每日点击进行上限控制。

○ 单人曝光频次:对每人的曝光频次进行上限控制。

○ 单人点击频次:对每人的点击频次进行上限控制。

○ 交易方式:如RTB、PD/PA、PDB及相应的Deal设定。

○ 防作弊设置:防作弊及防作弊等级等等设置。帮助优化设置按什么程度封杀可疑流量。

○ 均匀投放:可设置是快速消耗,还是按时间均匀投放。大部分有经验的广告主都会要求均匀投放。

○ 流量打底:很多时候有一些广告主希望广告投放能更多的曝光和覆盖,当然这就需要所有流量都去竞价,这就需要开启该设置。(新流量刚接入DSP系统时,经常要所有新流量都去竞价,来积累相关数据作,为后续优化的重要模型和依据。)

○ 竞价算法:使用程序化投放广告,最大的好处就是可以运用机器算法来自动优化,例如:CPC算法(优化CPC目标)、CTR算法(优化CTR目标)、流量探测算法、PDB算法(退量及预算管理)等等。

○ 最高出价:使用算法自动优化投放时,算法会依据效果预测来决定出价。为了防止机器出价,超出了成本约束,故需设定最高出价。

○ 创意轮播设置:可以设置不同创意轮播的策略。例如设置这样的轮播规则:A、B、C、D四版素材,用户一般的广告素材曝光顺序AA->BB->CC->DD,若用户点击过广告,再有该用户的广告曝光机会,则直接展示D版素材。

• 投放定向类:

○ 平台:选择哪些ADX平台可投放。

○ 位置:选择哪些位置可投放:第一屏、第二屏等等

○ 终端类型:选择投放的终端类型:PC Web、App、Mobile Web

○ 广告形式:Banner、OTV视频贴片、视频暂停、原生(信息流)、音频等等广告形式的定向设置

○ 地域定向/地域排除:地域定向/排除设置

○ 日期/时段定向:设定广告投放的日期及时段

○ 媒体(APP)分类定向/排除:对广告位所在媒体及App的分类进行定向及排除。

○ 频道定向:视频、门户、垂直媒体都有一定的频道设置,通过频道定向可以针对性投放。例如:很多广告主投OTV时不希望投小视频,希望投长视频,我们可以通过定向电视剧、电影等频道来进行投放。

○ 媒体(APP)黑白名单:对于某些特定的媒体(APP)进行定向或排除。

○ 广告位黑白名单:对于某些特定的广告位进行定向或排除。

○ 品牌安全定向:可以对接品牌安全服务,设定相关规则,Pre-Bid的方式去挑选流量。

○ 广告可见性定向:部分ADX(例如google)会发送广告位的可见性历史统计的数据,这样可通过设定该定向,来对相应的点位做筛选。

○ 页面关键词定向:对于PC流量,有些ADX会传递广告所在页面的关键词,ADX也会发送广告所在页面的URL,所以也可以对这些URL的内容做全文分词标记关键词。就可以根据页面关键词进行定向投放了。

• 人群定向类:

○ 第三方人群定向:一些ADX及第三方提供人群标签,可以做相应设置,例如:百度、灵集等等。

○ 人群标签定向/排除:可以设定基本人口属性、个人关注、兴趣爱好、消费倾向等等人群标签进行定向或排除

○ 访客找回/排除:选定一定周期、某些监测点及规则的访客进行找回或排除

○ 点击找回/排除:选定一定周期、某些点击的用户进行找回或排除

○ 人群包定向/排除:cookie包、移动设备ID包定向(对于一些特殊规则或第三方提供的人群包做找回或排除:例如:其他投放渠道曝光人群的排除或追投、传统采买+RTB联合控频等等,这些较复杂的业务场景都会使用到这些功能。)

○ 操作系统定向:对用户设备使用的操作系统及版本做定向,例如:PC端windows、OSX;移动端:Android、IOS等等。

○ 浏览器定向:对用户设备使用的浏览器及版本做定向,例如:IE、chrome等等。

○ 网络类型定向:对用户设备的上网类型做定向,例如:WIFI、2G、3G、4G等等。

○ 移动运营商定向:对用户移动设备使用的运营商做定向,例如:电信、联通等等。

○ 移动设备定向:可对用户移动设备的机型、屏幕尺寸等等进行定向。

○ LBS定向:可以对某地理位置或商圈附近,某一范围内的人群进行定向等等。

○ 天气定向:通过天气的空气质量、温度、紫外线、湿度及温度变化趋势做定向投放,例如:防晒霜、空气净化器、感冒药等等天气相关性高的快消品。

○ 场景定向:可以选定线下或一些特定场景人群进行定向,例如:机场高铁、驾校、医院、宾馆、高档社区等等场景进行定向。

4.2 精准人群

广告主的广告主要对哪些目标对象进行投放,即同谁进行广告信息的传播沟通,是广告的关键命题。对于这个命题,我们需要根据我们产品及服务的特点去找出这些人群来。

• 人群特性标签定向

人群特性标签定向首先需要我们将广告投放的人群都先打上标签,然后选取不同的标签进行广告效果差异分析,及定向投放。

人群特性标签,即对目标受众的特性刻画,一般会从基础的人口属性、兴趣爱好、消费倾向等等标签来描绘:

○ 人口属性:基本的人口属性如:性别、年龄、区域、学历职业、收入水平、家庭资产状况(车、房)、人生阶段等等。

○ 兴趣爱好:数码、户外、美食、美容、收藏、家居装修等等。这些更多的是依据用户的互联网浏览行为的大数据而得出的。

○ 消费倾向:房产、汽车、金融、家电、个人护理等等。这些更多来源的是用户的线上电商及线下店的浏览、加购物车及消费行为的大数据。

• 访客找回

除了人群标签,很多时候,尤其是对一些快消品或电商类的广告投放,我们会发现访客找回的效果较好。用户一旦对某产品或服务产生了长期的使用习惯和体验,一般较少会不断更换。所以常常会通过各种手段,收集访客的各种维度的数据来提升既有产品访客的广告转化效果。观测访客行为常见的维度涉及:

○ 访客的行为:浏览商品、加入购物车、下订单、付款、评价、分享等等,一般将访客会分为全站访客、单品访客;对于全站访客会关注访问深度、订单金额等等;

○ 广告曝光相关的用户互动行为:曝光、点击、后续访问官网、站内多跳、转化等等;

○ 行为的时间特征:第一次、第几次、最近一次、距当前的周期、频次、停留时间等等。

• 线下人群

这里需要重点强调一下的是线下现实世界的人群行为,在第3章中已阐述过这类人群数据的意义价值,可能会远远大于线上用户行为。若能通过一些手段打通线下线上人群数据,这些人群会是我们十分重要的相似人群的重要数据来源。

• 相似人群

相似人群简单说就是依据访客,尤其已转化客户的典型行为特征,去推及,在全网中寻找那些类似行为特征,但并看过广告,或从未出过转化的用户,进行广告投放。

这种方法相对来说计算量较大,且特征可能因为十分的微小分散,也可能因采集样本量级不够大,或不明干扰因素等等,最后得出的特征会较为发散,未必能找出收敛的特征要素。所以很多时候,我们也会通过人群标签作为中介,来做Look-alike。通过人群标签作为中介,看看那些已转化的客户,及某类行为的访客,身上哪些标签比较集中,然后将那些用户身上所有被打上的标签,全部加在一起计数,选出前十或前几个计数较多的标签,最后再用这些标签作为人群定向条件去投放广告。

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