如果要通俗易懂去講明DSP和DMP，我會先講明他們的由來和彼此之間的關係，具體如下：

Ad Network：
由於碎片化的傳播環境導致了網路上出現了N多的中小廣告位（publishers），為增加這些publishers的價值，一種名為Ad Network的agency出現，負責整合這些publishers並與廣告主談判、交易。但由於：
1、Ad Network自主制定交易價格導致publishers無利可圖；
2、提供的資源質量良莠不齊，流量不精準使廣告主抱怨；
3、再加上各Ad Network之間販賣資源導致市場混亂；

Ad Exchange：
為解決以上問題便出現了Ad Exchange。它整合publishers及Ad Network，並統一稱為“供應方”（supply side），通過“價高者得”的競價機制對publishers進行購買並最終由技術支援實現“實時競價”即RTB（Real Time Bidding），加上對購買過程及頁面的優化，從而提升其競爭力。
但由於：
1、 平臺上展示的publishers絮亂，而市場上又有多個Ad Exchange，廣告主應該選擇哪個Ad Exchange，怎樣判斷不同的publishers背後是否有target audience及應該如何出價，使廣告主疑惑；
2、 各Ad Exchange的儲存量可是天文數字，廣告主的購買過程將十分繁瑣與複雜；

DSP（Demand Side Platform）：
有問題自然就有解決方法，一個協助廣告主玩轉Ad Exchange，名為DSP（Demand Side Platform）的需求方平臺應運而生。DSP將Ad Exchange與自己駁接後向廣告主提供一套更為簡單的購買方式（決策及購買過程）。DSP深諳每一個廣告背後都是一部分的受眾的道理，對原來廣告位的購買概念進行淡化，並提出target audience的購買概念。廣告主只需要在DSP上告訴平臺自己的目標人群及願意出多少錢獲取這些人群，平臺就會通過後臺強大的資料及運算方式幫你在Ad Exchange上操作，也就是進行程式化購買。
而除了DSP與Ad Exchange之外，還有一個稱為SSP（Supply Side Platform），即供應方平臺的存在。SSP其實就是管理著publishers 和 Ad Networks這些供應渠道與Ad Exchange之間的供給關係。
而程式化購買的要點就是“強大的資料及運算方式”。具體表現為：
1、 海量及準確的受眾資料，保證投放的精準性；
2、 強大的自動化演算法，保證最合理的競價（RTB）；
其中，受眾的資料最為重要，很多DSP自己並沒有受眾資料又或者有但並不全面、準確。這時市場上又出現了另一個專業的提供者—DMP（Data Management Platform），資料管理平臺。

DMP（Data Management Platform）：
簡單講，它們手中握有受眾資料，並能讓 DSP 駁接到他們，利用它們所有的資料。使投放更為精準。而DSP為獲取資料至少需要;
1、 通過追蹤，獲取使用者上網時產生的cookie，作為basic data；
2、 實現跨域追蹤，跨域追蹤即在多個不同的域名中獲取同一個使用者所產生的資料，而跨域又包括跨主域及跨子域；