移动广告平台的价值不仅体现在媒体资源的整合上，还涉及到对营销过程中产生的海量数据的理解、挖掘和应用。
木瓜案例干货
2019年5月24日
本文将从广告平台的整体概念出发，以及如何规划广告营销策略。一旦你发现了，它一定会成为你的普遍法则！
在实时竞价中，有四个平台起着关键作用，即:
DSP、SSP、Ad exchange、DMP，这些技术名词频繁出现，但似乎很多广告主还是不明白这些花哨的流行名词能给他们带来什么实用价值。
比如DMP和DSP，因为大数据的应用而“出名”，但他们是什么呢？价值是什么？如何应用？如何保证数据资产的安全？如何更精准的帮助品牌盈利？还是深不可测。
有一句话可以大致概括这一整套互联网下的投放和购买行为:DMP通过DSP帮助广告主将广告位流向Ad exchangeRTB及其背后的目标用户，整个过程以大数据贯穿。
接下来我们把这句话拆分一下，看看背后的内在逻辑。
首先，弄清楚RTB是什么。
RTB:
实时竞价是一种购买机制，允许广告主根据目标人群、人群、成本等因素对每一个广告、每一个广告展示的成本进行竞价。实时是指从用户发起网页请求到网页加载的毫秒数。一旦竞价成功，广告将立即出现在SSP控制的网络联盟资源中。
它通过对每次曝光进行单独的竞价购买来过滤掉无效的观众到达。其核心是DSP平台。
如果把互联网比作一张蜘蛛网，当任何一个小生物触碰到这张网上的一个节点时，它的每一个细微的动作都会带来一系列的反馈。同时，这个网络的主人会自动分析闯入现场的游客的信息。这个网站的主人一直在记录各种数据。当你第二次遇到这个网站时，它发现访问者的信息与它的数据库中的一些信息相匹配。这时候它就可以根据这些信息做出相应的反应。这个网络每天都在不断进化，它在不断存储新的数据，它变得越来越聪明，它试图理解每一个外国访问者的行为和目的，最后它从被动诱惑转向精确捕捉。
RTB的优势
相对于传统的固态展示和竞价，基于cookies进行跟踪，可以知道每个用户的特征。因此广告主可以在此基础上进行精准广告投放，竞价机制更加灵活。
为你揭开“DSP与DMP”的神秘面纱
DSP:需求侧平台
需求方平台是连接不同模块的中心枢纽，包括交易所、广告网络和供应方平台。广告需要通过实时竞价的机制来完成。需求方平台收集各广告交易平台的广告库存。
DSP能解决哪些问题？
在DSP出现之前，广告主在一个广告系列中购买多个网站或多个广告网络的资源是一个非常繁琐的过程。因为每个网站、广告网、交易平台都有不同的媒体购买体系和运营规则。
按照各个平台的规则手动操作，非常费时低效；另一个弊端是，如果购买了跨渠道媒体，很可能会发现购买的是同一批人。
基于以上痛点，DSP的作用是:
DSP通过统一的界面和一套统一的竞价反馈方式，帮助广告主同时管理Ad Exchange上的一个或多个在线广告，从而合理地做出实时的广告购买决策。
DSP的广告平台包括RTB实时竞价机制。设定竞价金额后，广告主可以通过RTB机制对共同的目标群体进行竞价，出价最高者可以获得曝光机会，从而达到最佳的投放效果。
广告主只需要在DSP上告诉平台自己的目标群体，以及愿意花多少钱去收购这些群体，平台会在后台通过强大的数据和计算方法帮你进行广告交换操作，也就是程序化购买。
使用DSP广告平台的四大优势:
1.精准定位目标人群，避免广告预算的浪费。
2.投资媒体的接触率越高，覆盖面就越广，可以避免错过目标受众。
3.高响应广告效果监测和优化，有助于提高准确率和效率。
4.对于目标受众来说，营销诉求相对更精准。
总之，DSP满足了广告主“多渠道资源整合+程序化购买”的预期。
程序化购买的关键点是“强大的数据和计算方法”。其中，受众数据最为重要。但是很多DSP本身并没有受众数据，或者有，但是不全面，不准确。这时，市场上出现了另一家专业提供商——数据管理平台DMP。
DSP平台必须同时具备DMP平台，才能真正实现数据分析和整合的能力。
DMP:
负责数据的收集、存储、处理、分析、输出和应用。它意味着中央数据控制和管理，根据不同的属性对所有数据进行细分。DMP可以将分散的数据整合到一个统一的技术平台上。
以海量基础数据为载体，通过分析、筛选、过滤匹配，为定向广告提供各种数据接口和应用匹配，进一步提高广告投放的精准性。实际上，DMP是DSP核心内容的一部分，负责为DSP提供数据决策支持的技术平台。
我们可以简单的把它理解为一个数据池，可以接收来自各方的数据，然后经过融合、处理、优化后使用这些数据。
DMP的主要功能？
大数据时代，一切以“数据”为基础。DMP整合各方数据有什么用？
DMP的有效性在于它的三个功能:数据清洗、数据管理和数据挖掘。
数据清洗:主要是去除一些无用的、重复的、用户敏感的信息；数据管理:组织来自各方的数据，以便将来有效使用；数据挖掘:综合利用相关数据，挖掘出隐藏在数据背后的潜在价值。
DMP可以帮助广告主跟踪受众的所有互动行为，可以清晰了解受众的购买渠道、兴趣属性，识别哪些产品最受欢迎，以及他们如何优化设计和内容，从而指导投放，积极推动ROI的提升。
DMP+DSP如何提高营销的投资回报率
DSP+DMP广告平台在广告投放过程中能给广告主带来哪些实际帮助？以及如何制定和准备广告策略和计划。
DSP+DMP的技术优势:
它可以处理数以亿计的用户数据，准确预测每个用户的行为。它可以克服洲际网络的延迟，24x7同步管理数据和事务。每个投标决定都在200毫秒内做出。因为全球每秒钟都会触发大量的广告展示，每秒钟至少要进行几十万次的数据查询和几万次的投放决策，这些都需要在分布在世界各地的服务器和数据库中并发完成。
不同于以往的互联网广告投放方式，DSP模式的主要特点是精准定位目标受众，先根据投放需求圈定目标受众。
比如北京25-30岁的女白领，喜欢健身，月薪8000元左右。还要设置投放条件，比如她使用PC时每次点击广告的单价不超过2分钱。
然后这些条件交给DSP系统，DSP系统会和DMP沟通，找出符合条件的人，根据竞争程度、可用媒体资源等实际环境投放广告。
也可以想象，DMP是一个在程序化买家竞拍广告位时提供详细拍品分析的鉴定专家，DSP的《什么值得买》。
这涉及到RTB或实时竞价。这很好理解，多个广告主的目标用户往往是重叠的，投放的资源也是需要抢的，会导致同时竞价和PK。
如何用一个“栗子”DSP+DMP？
客户诉求:客户A需要获得智能机器人网站xyz.com的订单；区域为印度尼西亚和沙特阿拉伯，为期一个月；项目预算为10万美元；要求的KPI是“销售收入/广告费用> 6”。
DMP部分:
DMP用于收集、存储、管理、分析和标记历史数据，刻画用户数据的维度，建立受众数据仓库。数据越多，对用户对广告行为的预测就越准确。因此，以1000个维度为特征的20亿用户的数据仓库，为客户A的精准投放需求做了充分的准备。
DMP→DSP部分:
在数据建模之前，清理并加载DMP数据。智能决策算法会综合所有因素预测投放效果，从而建立自动实时投放决策系统。交付决策系统将在客户A的实时投标中发挥关键作用..
DSP部分:
根据客户A要求的目标区域，从全球广告营销交易平台和线上联盟获取相关流量信息。每一个广告素材展示机会都是通过决策系统实时决定的。决策内容包括:要投放的媒体；推广资料；目标用户；投标价格。决策系统每秒钟要做出数万个交付决策。
DSP部分正在显示决策示例和交付示意图。
发布决定:
用户决策:大数据测评选取本次展会的标签为:男，居住在印尼雅加达，30岁左右，工程师，使用技术论坛。投标决策:预测模型计算出这次展览的价值为20美元。与此同时，竞价引擎发现，上午时段15美元的竞价有95%的机会中标。最后，出价是15美元。媒体投放决策:这类印尼用户在脸书覆盖面最广，他们最信任脸书，对脸书的信息流功能关注度最高。素材决策:通过对历史数据的大数据分析，审评视频素材是这类用户最关注的，80%的用户可能会完整观看。
发布结果:
客户A的营销资料最终在一个月内展示了4.5亿次，产生了5000个订单满足KPI。
很多品牌不知道如何选择适合自己的营销平台。他们希望这个平台不仅能帮助他们安全地管理品牌的第一方数据，还能帮助他们实现数据的价值最大化，同时在技术端一劳永逸地实现数据的长期管理和应用。
木瓜移动依托上述大数据核心技术，为客户提供增值服务，可以帮助解决上述痛点，让企业的利润更加精准。
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