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DSP广告投放哪些平台比较好,收费标准是什么样的
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DSP广告未来发展趋势是什么？DSP广告8大发展方向分享
　　目前，国内的DSP既有淘宝、腾讯、Google、百度等互联网巨头推出的基于自身平台的私有化交易平台，也有传漾、秒针、悠易、品友互动等一直从事广告网络、广告技术的公司，通过整合多年的技术、客户及数据积累而进入DSP领域的。本文重点为大家分析未来发展的八大趋势，也希望更多的人能够借此关注DSP。
　　趋势一：未来三年 DSP广告市场将破百亿
　　虽然中国的DSP广告发展相对较晚，但是中国有足够大的广告需求基数。当前，已经有很多中小企业越来越多的关注根据效果的广告投放，大众对广告的认识已经开始从流量展示转向精准投放。根据，艾媒数据显示，2015年中国网络广告市场规模将达到2123.4亿元，到2018年将达到4125亿元。
　　2012年以来，中国DSP广告投放市场呈现出高速增长模式，到2015年增速都在100%以上。2016年增速有所放缓，预计2016年中国DSP广告投放市场规模将达到219亿元。其中，2014年中国视频程序化购买市场规模为6.02亿元，预计到2016年增速保持在100%以上;到2017年视频程序化购买市场规模将超过90亿元，DSP行业发展已经进入快速发展期，随着众商家的推动以及客户对DSP广告的接受，2018年市场规模很容易突破100亿元。
　　趋势二：广告主对DSP行业认知将大大提升
　　业界公认2012年是中国DSP行业的发展元年，经过近3年的发展，加上BAT等巨头的介入以及对用户的普及教育，广告主对于DSP行业的了解和认可程度已经有了相当大的提升，对DSP行业表现出较高的兴趣。
　　对金融类广告主来说，活跃的资本市场，使得传统的金融业银行、保险、基金、证券、信托，以及P2P互联网小贷企业都积极拥抱DSP。DSP投放广告可以更加精准的满足不同理财需求的受众，同时，DSP的程序化购买方式给这类广告主更多自主投放的机会，有利于其提高投资回报率。
　　趋势三：DSP产业链升级 DMP将扮演重要角色
　　经过几年的发展，DSP行业已经从过去的初级状态进入相对高级的阶段，因此整个DSP产业链也面临着升级。从当前状况来看，DMP的重要作用已经的开始体现，会在接下来的发展中起到重要的作用。DMP即数据管理平台，能够帮助所有涉及广告库存购买和出售的各方管理其数据、更方便地使用第三方数据，以进行更好地定位。
　　通过DSP实现受众购买、程序化购买、广告效果监测及优化等主要功能都依赖于DMP所提供的数据支持。第二方DMP出现较早但只是基本满足广告主精准投放的需求，当前国内市场中，独立第三方DMP的角色相对缺失，但分散的数据提供商并不少见。广告监测公司、电信运营商乃至于DSP服务商等也逐步扮演数据供应商的角色。因此，市场需求推动的第三方DMP在接下来将会迅速发展，成为DSP产业链升级的重要角色。
　　趋势四：媒体将开放更多媒体库 向程序化购买转变
　　不得不说，DSP行业的发展推动了越来越多的媒体向程序化购买转变，开放更多的媒体库给程序化购买资源池成为媒体发展的一个公认趋势。一方面，媒体广告的效果越发不为广告主所接受，另一方面，媒体开放媒体库借用DSP来运营广告，在管理与营收方有了更大的提高，媒体们目前已经都认同了这个事实。
　　这里有个媒体转型的问题，其实引入DSP算是媒体盈利的一个新途径。媒体如何实现程序化购买转型?业内认为，媒体应该针对不同资源存类型，媒体将其放入不同的资源池中，通过自有的平台或外部的平台，采用非程序化购买以及不同类型的程序化购买方式进行差异化的交易，实现资源优化配置。
　　趋势五：转向移动互联网 四个要素不可或缺
　　移动DSP有四大成功要素，分别为资源、数据、技术与经验。资源是移动DSP平台的重中之重，移动DSP作为广告主和代理商的买方平台，资源覆盖能力必须要广，需要全流量、全对接、全覆盖才能实现买方的多元化需求。数据是受众购买的基础，移动DSP要进行受众定向精准定位，需要大量数据整合及分析能力。其中理想数据来源包括广告主自身数据、移动DSP历史投放积累数据、以及第三方供应商及DMP数据，提供立体宏观导向。
　　技术是移动DSP平台的核心，移动DSP平台的技术功能主要体现在三个方面：定向算法、实时竞价及优化能力。
运营经验是移动DSP平台可持续发展的关键。移动DSP运营经验包括三个方面，一是移动DSP领域积累经验;二是移动广告投放经验;三是不同行业的广告投放经验。以上四个维度，是DSP向移动互联网转化的重点，也是不可或缺的四个要素。
　　趋势六：进入多屏时代 跨屏差异化成为新的竞争规则
　　短短2年，业界已经从当初的谈论四屏变成现在的谈论多屏。智能硬件的兴起使得各种可穿戴设备接二连三的出现，屏幕已经多到数不胜数，就连投影也已经进入了家庭。因此，跨屏是目前大多数广告主，尤其是电商所必须面对的话题。对于RTB之后的最先进的广告形式DSP而言，跨屏也就成了其主要研究的对象。对DSP来说，跨屏意味着更细的维度、更多的流量渠道以及更细的预算划分。
　　但是有一个问题，所有的DSP都在跨屏，哪个商家才能以此来获得更多广告主的认可?因此，跨屏差异化成为当前DSP商家们新的竞争规则，抢先并以较多资源投入到跨屏的DSP公司将成为掌舵者。跨屏的异化与企业的战略就布局有一定的关系，因为远景规划的不同而导致跨屏细节上的不同。这就需要DSP商家能够做到，在“合适的地点”将“合适的内容”投放给“合适的人”，最终实现效果的最大化。
　　事实上，伟哥之前接触过的品友互动等商家也实现了跨屏，技术实现可能相差无几，但是从商业模式以及对用户服务的方面却有着很大的区别。这就到了下面要谈的DSP商家竞争的第二大利器，综合服务能力。
　　趋势七：走向细分 综合服务项目及能力决定发展规模
　　综合服务能力是DSP服务细分的体现，作为一个纯服务性的广告平台，能够通过大数据、兴趣、受众行为等来满足广告主的广告需求，是一个DSP平台综合服务能力的体现。这其中包含两点，一是综合服务项目，二是综合服务能力。提供的服务项目约多，约细，越能够体现平台的服务能力，同时也关系的平台的进一步发展。
　　健全的服务流程，规范的服务标准，以客户为中心的服务理念，对提升DSP投放效率、提升广告主的营销效果，具有不可忽略的重要意义。不同的DSP对于细分有不同的理解，譬如有的将细分定义为四全模式，有的则表现为对不同用户的个性化对待，还有的是一站式解决方案。总之，更细分的综合服务项目，能够为广告主把握全互联网用户，并根据用户属性智能引流到任何网站实现成交，为不同发展阶段的客户提供全程阶段化的差异服务。这只是DSP平台的一种综合服务方式，还有更多平台的的综合服务项目，这里不再一一列举。
　　趋势八：全网程序化购买 将成国网络广告主流
　　趋势四提到，媒体们正在向程序化购买转变，这也表明了全网程序化购买潮流倒到来的势不可挡。可以看几组国外程序化购买的数据，2014年eMarketer预测快速增长是由于私有市场的构建和程序化直投交易，以及移动广告和视频广告的成熟化。eMarketer预测2015年程序化广告支出增长47.9%，到2016年将翻一番，达到204.1亿美元，占美国数字展示广告支出的63.0%，即全网程序化购买即将成为其广告主流。
　　中国的DSP是起步相对晚一些，但是现在已经完全不落后美国
。同时中国移动互联网的告诉发展，使得国外DSP商家也开始关注国内市场。另一组数据，2014年，移动占全美程序化展示广告支出的44.1%，约44.4亿美元。emarketer预测2015年移动会超过PC，占程序化广告支出的56.2%。这一趋势和数字展示广告发展趋势一致，也在迅速转向移动平台。显然，国内市场的发展，也正在顺应这个趋势。
　　DSP连接着线上与线下，也是企业尤其是传统企业进行信息化升级与转型的一个有效途径。传统企业的互联网化首先从信息化开始，DSP可以直接将企业信息放到网上，同时也不会像竞价排名一样耗费推广成本。
　　DSP将来的发展可能会有更多方向，不管怎么发展，跨屏差异化以及综合服务能力，将会成为其核心优势。且让我们拭目以待。
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百度DSP平台评测方法，教你用正确的姿势选择DSP交易平台
发布时间：
程序化采购属于快速成长的广告营销方式，在年非常热门。伴随着BAT巨头的参与，整个市场进入了快速发展的阶段。在程序化采购过程中，DSP始终代表着广告主的利益。那么如何评估一个DSP交易平台的好坏？小编总结了3大指标，供各位看官参考。
1.DSP平台评测方法：算法是一切的核心2.DSP平台评测方法：人群定向考量技术3.DSP平台评测方法：服务水平关乎效果
先看技术层面。我们常说DSP有两只手，左手是实时竞价算法，右手是人群分析&人群定向。左手只有一个任务，就是去抢地盘。对每一次广告展示机会，每个广告位，都像凤巢那样，去做实时竞价。右手则是做人群画像，做人群扩展、人群召回，通过技术来帮助系统和广告主，更精准的判定用户价值。
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DSP算法部分
那么如何评判算法的好坏呢？有3个关键点可以作为重要的评测指标：
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DSP算法三大指标
DSP算法第一，对海量数据的处理能力。
程序化采购要求对广告数据的快速处理能力，从网民看到广告到展示广告，不到100MS，也就相当于眨眼1/3的时间。在这么短的时间里，要评估用户价值并给出竞价，需要强大的计算能力和服务器资源。和大部分第三方DSP相比，百度DSP具备绝对的优势。
DSP算法第二，对媒体资源的理解。
尤其是对广告位和媒体资源的理解，这些数据一定是要花钱投过之后才知道。百度网盟有近10年的数据积累，对各个网站的流量，频道，不同位置广告位的数量，尺寸甚至效果都有统计。比如：军事类网站的布局基本一致，小游戏网站的误点击率很高，所以到达率和跳出率很高，而在第一屏的广告比在第二屏或者第三屏的点击率会高30%左右。另外，从流量质量和反作弊技术上看，老牌的adnetwork百度和谷歌要比淘宝的tanx好很多。
百度是最晚做DSP交易平台的，所以初期百度选择了相对较好的资源放到了交易平台。tanx放出了整体60-70%的资源。他的特点就是两极分化特别明显，主动签了百度和谷歌媒体池里看不到的优质资源，包括优酷、土豆视频网站等，还聚集了非常多的劣质网站资源。但是tanx一直在做相应的技术升级，所以从tanx过来的劣质流量的比例，在持续的下降。
DSP算法第三块的智能竞价部分，是DSP算法中最最核心的模块之一。
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首先，我们需要设定一个基础出价（base price），基础出价可参照历史转化成本做设置，这里用B来代替。以B作为基准值，根据当前广告位，计算出一个调整因子 Φ，最终出价=B∗Φ 。因此，系统全部的工作就是要计算这个Φ值。
Φ值的计算公式看上去并不复杂，假设我们要预估转化率水平。分母是平均转化率水平，分子就是这次展示的转化率水平。
Φ=p(c|u，i)/Ej[p(c|u，j)]
举个例子，比如某个广告主，它的平均转化率是1%，而针对这个用户在这个广告位上的转化率可以达到3%，那么这次我们调整因子Φ就是3，把调整因子3×基础出价B，就得到最终的出价值。
当然计算过程非常复杂，因为系统要考虑多个变量的影响因素，比如：括号内的c代表的是预估转化，u指的是当前用户，i是当前的广告位(inventory)。所有广告位用j来指代。所以在实际计算过程中，系统要针对每个网民，在不同的网站，看到的每条广告，都进行转化率的预估，最终给出展示价值。
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百度DSP如何计算当前展现机会的出价
以上，是基于拍卖机制来做的调整，就是你的价值越高，你的出价水平越高，属于线性的计算方式，但有时，我们必须要做非线性的模型。为什么？因为这个算法并没有考虑竞争对手出价。举个例子：我的出价依据是我觉得这个展现值多少钱，我就出多少钱，不管其他人的出价是多少。这样有可能会出现出价严重偏离市场价的情况。就好比在北京买房子，郊区一个老破房子，你可能觉得只值2000块一平，但是市场上都已经出到20000了，不调整出价根本就买不到房子了。
因此专门有一个技术(Bid Landscape Forecasting)，用来预测其他竞争对手的出价情况，实际应用中它要预测的是bid与能购买到流量的一个函数关系，这个曲线会决定我们如何bidding，还有一个应用，就是当我们预算有限的情况下，我们如何抢到更多的流量。
这其中还不是最复杂的部分，bidding算法最麻烦的部分在于，就是为每个campaign都建立两个模型来分别预估p(c|u，i)和p(c|u)。对每个campaign独立训练模型是因为广告主隐私保护，从一个广告主A网站上采集的数据不能用来优化另外一个广告主B的模型。另外一个原因是分每个campaign单独训练模型在训练数据充足的时候可能有更优的效果。当然隐私的原因是主要原因。
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百度DSP如何计算当前展现机会的出价
当然一切算法的基础，都要有丰富的数据量。但假设数据不充足怎么办？比如电商和游戏行业，都考核ROI，但广告主只给我们转化或者留存数据，不给订单或付费的数据。这个时候，我们怎么去保证算法的准确性？在数据稀疏的时候，我们可能用拟合指标。比如页面浏览深度、页面停留时间、网站二跳率或者其他数据源来去拟合转化率，用这种方法来提高准确率。
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决定CPA的三大要素
当然算法并不是万能的，虽然百度算法和大部分第三方DSP相比要强多，但有时广告主还会觉得别家好！为什么？广告主只看CPA。即获得每一个转化，平均花了多少钱。
CPA的计算公式=千次展现成本/(千次展现*转化率）=Ecpm*（1/转化率）
如果CPM恒定情况下，拼转化率。谁的转化率高，谁的效果就好！但假设一家DSP虽然转化率比行业低10%，但是每个展现的价格（cpm）比别人低50%，那么对于广告主来说，还是会选择它。因为它的CPA成本更低。所以，聪明的DSP会在早期先砸VC的钱亏本吸引广告主来投放，投放是可以累积数据的，有了数据下次就可以把转化率做得更好，从而再把钱赚回来。
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百度DSP平台人群部分
人群部分，人群有2种识别方式：1.人群定向（标签）2.重定向
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百度DSP平台人群标签，基于大数据
人群定向其实就是给网民打标签，是基于大搜的技术来打标签，这个结果可信度很高。因为网民的每一次搜索都代表他内心的一个真实表达，比如：我搜索Angelababy时候，心里想的肯定不是苍井空。
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通过百度独有的搜索数据与建模分析，获得&moment&
其次，百度的响应是足够及时。及时性很重要的一个指标，很多东西不会过期，但数据会过期！比如月底发工资，拿到钱的一瞬间，我可能会考虑买个相机。但当我看到当月信用卡账单时，也许就不会了！大部分时候我们都会冲动购买，不信的话，去看看女朋友衣柜里有多少件衣服就能体会了。
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百度DSP平台定向方式
Retargeting（重定向），也就是我们常说的再营销。广告主会提供某些用户的行为特征，比如：到过广告主网站，把相关商品放入购物车但是最终没有提交订单，重定向到人群之后，系统会努力推荐用户喜欢并且浏览过的东西；其对于广告主来讲，它是在尽可能地提高每一个广告花费的ROI值，对于用户体验也有正向的拉动。
目前来说，使用行为重定向效果最好的是电商和旅游类客户。另一种就是定向功能，根据广告主的描述，我们来定义人群，比如他搜索过什么关键词，去过什么网站，是多大年龄，什么性别。
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百度DSP平台人群定向时，还会考虑的一些因素
在做人群定向的时候，还会考虑的一些因素，包括：时间、频次、价格！
百度DSP平台人群定向之时间
时间概念很好理解，近期浏览广告主网站的用户更可能被找回，并转化为购买者。
百度DSP平台人群定向之频次
经常浏览网站的用户才有更高的购买可能性，显而易见，用户浏览得越是频繁，该用户就越具有价值。与session频率紧密关联的是用户浏览产品的数量。当然不同类型的广告主会有很大的差异。服饰买家在购买前数次在琳琅满目的商品的尺码、颜色以及库存情况中翻来覆去。而化妆品买家则会浏览3至4样产品，比较其品牌、价格以及功效，母婴类买家浏览的最少。
百度DSP平台人群定向之价格
追踪那些购买高价格/高利润产品的用户利于提升投资回报率。
以上所解释的三点——时效性、频率和预期用户价值——就是通用的RFM模型（消费者分析模型），该模型都能普遍用于消费者价值决策之中。
另外在推荐的时候，还会做一些个性化的定制，推荐消费者感兴趣的商品和服务才是王道。比如混合商品推荐模式更具吸引力，可以有效防止用户产生浏览疲劳，帮助浏览者了解所有的可能性选择，并且增强商品吸引力。
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百度DSP平台服务部分
DSP的软实力，主要看服务。DSP只是一个工具，关键看大家会不会用它。不同的人使用，最后导致的效果差异会非常巨大。但这里的服务并不是狭义上的操作，而是更广义的“投放策略“，这里包括了项目经验和好的专业性。
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技术知识一部分，更大的影响因素在策略
当然评判一家DSP平台的好坏并不仅局限在以上三点，还有很多细节可以进行考察。大家如果有其他相关的问题，可以咨询您身边的百度营销专家。
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百度DSP平台优化策略
文：安垣熹图：牛大志来源：百度
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2017年10月，营销领域25份权威报告2017年9月，值得推荐的25份报告
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