安墨移動廣 告：移動DSP厚積薄發 引領未來廣 告業發展命脈
阿新 • • 發佈：2019-01-19
“誰掌握了強大的DSP技術，誰將引領未來的廣 告行業發展命脈。”2014年，移動廣 告行業的熱點非移動DSP莫屬。各個圈子都在紛紛談論，認為移動DSP是行業突破點，一時間許多移動廣 告聯盟風起雲湧，競相推出專屬移動DSP產品。
到底什麼是移動DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平臺，為解決廣 告主投放的各種需求，真正實現人群定位的精準廣 告的平臺。這一概念起源於網路廣 告發達的歐美國家，是伴隨著網際網路和廣 告業的飛速發展而興起的行動網路廣 告領域。它與AdExchange和RTB一起迅速崛起於美國，已在全球快速發展。移動DSP專注於移動端的需求方平臺，其預期市場空間在500億人民幣以上，前景尤其看好。
移動DSP功能這麼強大，那麼他是怎樣滿足廣 告主需求的呢?以安墨廣 告旗下的移動DSP平臺為例，為您揭曉謎底!
首先，最重要的是人群資料支援。
廣 告業有一句耳熟而詳的經典名言：“我知道廣 告費有一半被浪費了，但我不知道被浪費的是哪一半……”。以往的傳統廣 告模式，多數在報刊、電視、戶外媒體上推送廣 告，無論是白富美還是屌絲男，通通都能看到。這樣不僅浪費資源，又根本無法實現精準人群營銷，最後只能事倍功半。
好在強大的移動DSP技術來了，實現精準定位分析已經不在是難題。拿安墨移動廣 告舉例，安墨DSP依賴於新 浪微 博和新 浪手機網的使用者資料，基於數億的人群規模，輕鬆實現精準人群定位。如果您是美麗說、蘑菇街的粉絲，給您推送淘寶的精品女裝，八九不離十。如果您關注豪宅、名車，會為您推送勞力士手錶的廣 告，而不是特價高跟鞋的廣 告，使廣 告品味達到一致。
在PC網際網路，通過cookiemapping技術，不同的DSP公司能夠很好的獲取使用者資料，進而實現精準的按人群定位。但是在移動端，一個個APP就是一個個資訊孤島。獲取APP的資料、使用者群體資料，就是一個老大難。安墨移動廣 告DSP解決了資料支撐的問題，就成功了一半。
其次，是完善的投放經驗。
安墨移動廣 告DSP的廣 告主集中在電商、培訓、線下店、快銷品等行業。通過長期服務這些行業，對廣 告主的需求有深入的認識。
廣 告展現頻次：根據使用者心理模型，控制同一個廣 告創意展現給使用者的次數。通常採用不超過3次頻次的控制理論。安墨移動廣 告結合不同行業的情況進行了調整.比如電商廣 告，使用者下決定的時間比較短，完全可以只展示2次;而線下培訓，使用者要多方對比，展示次數可以到達5次以上，才能保證使用者在確認之後，還能找到廣 告主的網頁。
廣 告創意的不斷調整也是關鍵點。新創意的廣 告，使用者的點選率較高，隨著展示時間延長，從第4天開始，廣 告點選率就明顯下降，需要重新制作新的廣 告創意。廣 告創意的設定也有竅門，會同時製作全屏、插屏、banner、文字鏈等各種型別的廣 告素材，底色、文字等也會有多個版式，然後分別投放，進行測試。根據投放資料的優劣，進行及時替換。
根據時段進行廣 告投放也是有講究的。使用者在地鐵上看小說消遣時，看到廣 告那肯定是反感無比。週五中午休息時間，推送一些週末遊的廣 告，則最好不過。據分析，母嬰用品的廣 告，點選率最高的時候是凌晨2點。因為照顧寶寶的媽媽，忙完一天了，這時候寶寶熟睡，才有空看看家裡還缺些什麼。所以掌握投放時間很重要。
安墨移動廣 告DSP，除了常規的點選率衡量標準，結合產品屬性和人群屬性，結合歷史投放資料，就能有針對的對廣 告進行分時段投放，讓使用者在最舒服的時間看到廣 告，提升使用者滿意度。
最後，投放演算法和智慧預算的不斷優化。
對一個買汽車的高富帥，是投放奧迪汽車的呢，還是寶馬汽車的廣 告，這是一個問題。廣 告投放演算法的優化，是移動DSP的核心競爭力，需要有大量的實際廣 告投放經驗，結合優秀的技術團隊，讓機器不斷的學習，才能形成獨有的一套演算法優化策略。
目前，安墨廣 告DSP對於演算法優化，在常規的點選率預估模型(CTR)及轉換率預估模型(CVR)基礎上，結合電商行業、線上培訓行業的行業知識進行優化。基於hadoop的離線計算機叢集和storm的實時計算機群，每天可以獲取數億條實時廣 告資料，基於這些資料進行建模，進一步實時優化廣 告主的點選率和轉化率。基於這套模型的轉換效果，比最優秀的運營人員手工操作的優化方式，轉換率要提升80%以上。
廣 告預算的開銷方式上，最基礎的對預算進行勻速優化，就是根據廣 告投放的週期，把廣 告預算平均分配到每天甚至每個時段，這種方法實現簡單，但是容易造成非常大的浪費。比如，晚上9點以後，使用者躺在床上使用手機的概率很大，從而這個時段的廣 告展示流量很多，如果早上就高價購買了太多流量，就會導致廣 告主預算的浪費。
安墨廣 告DSP的預算智慧優化方式，是基於長期歷史資料的大資料模型，根據流量的質量和競爭激烈程度，分別統計出不同時段的流量，不同競價價位的成功率，直到效果為王的正軌上。
移動網際網路風起雨湧的混戰時代，安墨廣 告旗下廣 告平臺，厚積薄發，短短几年時間，迅速發展，成為移動廣 告行業的生力軍，是強大技術能力和資料能力的寫照，未來的安墨定會引領移動網際網路廣 告的潮流方向。
到底什麼是移動DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平臺，為解決廣 告主投放的各種需求，真正實現人群定位的精準廣 告的平臺。這一概念起源於網路廣 告發達的歐美國家，是伴隨著網際網路和廣 告業的飛速發展而興起的行動網路廣 告領域。它與AdExchange和RTB一起迅速崛起於美國，已在全球快速發展。移動DSP專注於移動端的需求方平臺，其預期市場空間在500億人民幣以上，前景尤其看好。
移動DSP功能這麼強大，那麼他是怎樣滿足廣 告主需求的呢?以安墨廣 告旗下的移動DSP平臺為例，為您揭曉謎底!
首先，最重要的是人群資料支援。
廣 告業有一句耳熟而詳的經典名言：“我知道廣 告費有一半被浪費了，但我不知道被浪費的是哪一半……”。以往的傳統廣 告模式，多數在報刊、電視、戶外媒體上推送廣 告，無論是白富美還是屌絲男，通通都能看到。這樣不僅浪費資源，又根本無法實現精準人群營銷，最後只能事倍功半。
好在強大的移動DSP技術來了，實現精準定位分析已經不在是難題。拿安墨移動廣 告舉例，安墨DSP依賴於新 浪微 博和新 浪手機網的使用者資料，基於數億的人群規模，輕鬆實現精準人群定位。如果您是美麗說、蘑菇街的粉絲，給您推送淘寶的精品女裝，八九不離十。如果您關注豪宅、名車，會為您推送勞力士手錶的廣 告，而不是特價高跟鞋的廣 告，使廣 告品味達到一致。
在PC網際網路，通過cookiemapping技術，不同的DSP公司能夠很好的獲取使用者資料，進而實現精準的按人群定位。但是在移動端，一個個APP就是一個個資訊孤島。獲取APP的資料、使用者群體資料，就是一個老大難。安墨移動廣 告DSP解決了資料支撐的問題，就成功了一半。
其次，是完善的投放經驗。
安墨移動廣 告DSP的廣 告主集中在電商、培訓、線下店、快銷品等行業。通過長期服務這些行業，對廣 告主的需求有深入的認識。
廣 告展現頻次：根據使用者心理模型，控制同一個廣 告創意展現給使用者的次數。通常採用不超過3次頻次的控制理論。安墨移動廣 告結合不同行業的情況進行了調整.比如電商廣 告，使用者下決定的時間比較短，完全可以只展示2次;而線下培訓，使用者要多方對比，展示次數可以到達5次以上，才能保證使用者在確認之後，還能找到廣 告主的網頁。
廣 告創意的不斷調整也是關鍵點。新創意的廣 告，使用者的點選率較高，隨著展示時間延長，從第4天開始，廣 告點選率就明顯下降，需要重新制作新的廣 告創意。廣 告創意的設定也有竅門，會同時製作全屏、插屏、banner、文字鏈等各種型別的廣 告素材，底色、文字等也會有多個版式，然後分別投放，進行測試。根據投放資料的優劣，進行及時替換。
根據時段進行廣 告投放也是有講究的。使用者在地鐵上看小說消遣時，看到廣 告那肯定是反感無比。週五中午休息時間，推送一些週末遊的廣 告，則最好不過。據分析，母嬰用品的廣 告，點選率最高的時候是凌晨2點。因為照顧寶寶的媽媽，忙完一天了，這時候寶寶熟睡，才有空看看家裡還缺些什麼。所以掌握投放時間很重要。
安墨移動廣 告DSP，除了常規的點選率衡量標準，結合產品屬性和人群屬性，結合歷史投放資料，就能有針對的對廣 告進行分時段投放，讓使用者在最舒服的時間看到廣 告，提升使用者滿意度。
最後，投放演算法和智慧預算的不斷優化。
對一個買汽車的高富帥，是投放奧迪汽車的呢，還是寶馬汽車的廣 告，這是一個問題。廣 告投放演算法的優化，是移動DSP的核心競爭力，需要有大量的實際廣 告投放經驗，結合優秀的技術團隊，讓機器不斷的學習，才能形成獨有的一套演算法優化策略。
目前，安墨廣 告DSP對於演算法優化，在常規的點選率預估模型(CTR)及轉換率預估模型(CVR)基礎上，結合電商行業、線上培訓行業的行業知識進行優化。基於hadoop的離線計算機叢集和storm的實時計算機群，每天可以獲取數億條實時廣 告資料，基於這些資料進行建模，進一步實時優化廣 告主的點選率和轉化率。基於這套模型的轉換效果，比最優秀的運營人員手工操作的優化方式，轉換率要提升80%以上。
廣 告預算的開銷方式上，最基礎的對預算進行勻速優化，就是根據廣 告投放的週期，把廣 告預算平均分配到每天甚至每個時段，這種方法實現簡單，但是容易造成非常大的浪費。比如，晚上9點以後，使用者躺在床上使用手機的概率很大，從而這個時段的廣 告展示流量很多，如果早上就高價購買了太多流量，就會導致廣 告主預算的浪費。
安墨廣 告DSP的預算智慧優化方式，是基於長期歷史資料的大資料模型，根據流量的質量和競爭激烈程度，分別統計出不同時段的流量，不同競價價位的成功率，直到效果為王的正軌上。
移動網際網路風起雨湧的混戰時代，安墨廣 告旗下廣 告平臺，厚積薄發，短短几年時間，迅速發展，成為移動廣 告行業的生力軍，是強大技術能力和資料能力的寫照，未來的安墨定會引領移動網際網路廣 告的潮流方向。