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传媒开启智能【DSP广告】时代

作者:华企商城小编  浏览量:183   发布时间:2016-07-12 10:56:22

DSP广告投放.jpg

  在很长一段时间内,广告基本上是广告主(或者代理商)与渠道之间的谈谈合同的事,基本与IT技术不沾边。互联网与广告的结合,让广告与技术开始有了真正的交集。在互联网中,跟广告相关的元素,诸如产品、创意、人群和媒体等,已变得高度信息化和海量化(史无前例!),在此基础上,数字化广告技术开始迅猛地发展,RTB广告正处于这股互联网广告技术潮流的最前沿。

  RTB网络中的广告曝光机会是数以亿计的,广告主(或者代理商)想挖掘这座矿藏,必须使用DSP。DSP就如汽车,能够帮助广告主在复杂的RTB网络中穿行,到达营销目标。不妙的是,市场上众多的DSP产品,基本上是个工具箱,使用者必须主导整个投放过程,参与众多繁琐的技术环节。总之,这辆“汽车”的操作目前有点复杂,“驾驶体验”挺糟糕的,就像早年的手动挡汽车。如果你是个广告主,想自主投放RTB广告,必须先打足精神,进入冲关模式。

  关口道道,选项重重

  当然在启程前,你一般要从业务层面回答以下问题:

  1、要推广哪种产品和服务?

  2、营销的对象是新用户还是老用户?

  3、产品和服务有无地理限制?

  4、在哪种数字媒介上投放广告?移动APP、PC、Web还是视频?

  5、日期范围:何时开始投放广告?什么时候结束?

  6、总预算是多少?每日预算如何分配?

  7、本次营销的目标是什么?CPC,CPM或者ROI等。

  除了第7点有理解和计算难度外,你应该能够轻松回答这些问题,这与业务需求直接相关,并无大技术含量。这些基本需求确定后,接下来你得忙起来了。

  第一关挑选人群

  如果广告对象是老用户(重定向广告),你需要挑选预设的用户标签。如果没有,就快点抓个IT,让他帮你配置一下。如果吸引的是新用户,你一般也要在DMP中圈定一些人群标签。为什么这么挑?兴许有些经验和直觉在里面吧。

  第二关选择投放渠道

  强悍的DSP会先拉个“广告交易平台”的大清单,要求你选择一下投放渠道。百度?腾讯?TANX?或者三者均包括?其他中小规模的交易平台是否也要考虑?确定渠道后,每日预算如何划分到这些渠道?兴许DSP会给一些提示信息,但是“试一试”依旧是你的主流决策方法。

  第三关设计出价策略

  接下来你需要考虑根据营销目标,为每个渠道设计合适的出价策略了。最简单、懒惰的方法是:就固定一个价。你兴许不会这么粗枝大叶,能精打细算,倾向于设计一个复杂一点的阶梯价:先按照某个规则划分出多个人群,然后为每个划分估算一个单独价格。在这一关,如何估算价格成了一门艺术。

  第四关确定广告频次

  好了,继续头痛吧。每个用户每天接受几次广告才合适?要几天?如果用户点击了,后续还要投放吗?你肯定会嘀咕:“好吧,鬼才知道呢!”。体贴的DSP一般会给你一个默认值,你会毫不犹豫地选上:不变应万变!

  第五关遇上高维黑洞

  强大的DSP继续会追问你:时段要不要考虑一下?是不是有些省份要剔除掉?要不要挑挑媒体?与浏览器类型相关吗?节假日和普通工作日有差别吗?……你肯定无奈地叹口气说,“统统的不知道,投投看吧”。

  第六关上传广告创意

  现在你可以上传指定规格的素材了。你会感叹,终于可以自信地掌控了。不要高兴地太早!你先得在一个长长的列表中选择一些合适的尺寸。好在你会向某些老手取个经,根据他们的秘诀,先做上几款。好不好,投了看。

  到此为止,你的广告投放计划终于在焦虑、无奈、疑惑和侥幸中非完美地诞生了。

  你会深吸一口,启动投放计划。幸运的话,几个小时内,你会发现效果居然还行。如果你是一个严以律己的人,接下来就会想“是否还有改进的空间啊?“。怎么调呢?再多试试呗。多数情况下,坏运气总是第一个来敲门的。你只能重新调整策略,再次尝试,甚至要重复上述工作数次后才能有所起色。你就像一个可怜巴巴的新驾驶员,面对着复杂的操控面板,在崎岖的地形上,边学边开,难度可想而知。

  你也会观察到一个怪现象:一方面广告主(或者代理商)在为如何充分利用DSP的众多选项和算法而大伤脑筋,另外一方面DSP公司却在乐此不彼地宣传和充实庞大的武器库(“我们在某个技术功能点上有超多的选择项和算法哦!”),并不重视易用性上的问题。这实际上是在不断强化DSP的使用难度,为RTB广告的普及设置人为的技术障碍。

  DSP优化师vs“无人驾驶”

  既然自主RTB投放这么困难,一个专职于优化RTB广告投放的“DSP优化师”便”横空出世”了。广告主委托DSP优化师来负责广告投放的执行过程。他们号称有丰富的经验和技术,能够帮助广告主全程监控和优化RTB广告的投放。在当下,DSP优化师的确是不可或缺的,但是雇佣和培训DSP优化师,不能解决原本的问题,只是用人力缓解了一下而已。像药物的副作用一样,还招来了一些新问题:

  优秀人员缺乏,DSP优化师的培训和成长需要较长的过程,不是几个优化师速成班就能解决的。

  优化师服务能力有限,服务成本偏高:单个优化师不可能服务众多广告主。对于拥有大量广告客户的DSP服务商而言,是一笔不菲的人力开销。

  DSP优化师掌握和揣摩出来的优化规则和方法有多可靠?不确定,只能说,比“没有”好点.

  兴许你会问,为什么不让机器来主导整个优化过程呢?

  “DSP优化师”的价值仅在于能根据投放报表和营销目标,合理挑选、调整和组合DSP的各项功能,从而优化广告投放。实际上,与机器相比,人脑的判断力并不会在这个领域内占有优势。首先,DSP优化师决策的主要依据是DSP自动生成的报表,不需要其他无法量化的知识;其次,作为人,DSP优化师无法有效地在高纬度报表中获取信息,很多决策并不合理和及时,甚至“有摸石头过河“的嫌疑。我们的技术实验证明,一个有自动学习和调整能力的智能化系统会比“DSP优化师”更加稳定可靠,至少不不会输给他。

  既然如此,我们为什么还要忍受这么落伍的DSP系统呢?是时候把RTB广告推入“无人驾驶”时代了!

  全自动智能DSP

  你现在可以想象一幅全新的RTB广告投放的景象。

  你只需要输入业务目标和相关约束,轻点启动按钮,DSP会全程负责整个投放和优化过程。你不再需要冥想苦思、忙忙碌碌了。投放过程中,你主要负责以下三种人最擅长的工作:

  观察每日的进度报表和系统提示,思考业务目标是否需要及时调整。

  配合系统的提示和要求,输入某些机器不能确定的信息,例如对媒体质量的要求、广告创意等。

  及时配合系统处理异常情况。如果系统监测到投放发生异常(系统或者业务方面的原因),会迅速暂停投放并主动报警,必要时它会第一时间通知到系统维护人员。

  这不是纯粹的想象!DSP+平台正在研发全自动化的智能技术,将DSP技术与人工智能技术集合,改变当下RTB广告的投放方式,使广告投放过成变得更加轻松简单。既降低投放成本又提高投放效果。

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