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德国海外仓独立站大卖不可缺少的再营销广告渠道-DSP
来源:帝国速递   发表时间:2022-03-10   浏览量:1173次
 

一直有朋友惊叹DSP广告的Roi为什么比普通的Facebook,Google广告高那么多。有的可以高达16,普通点的都能做到5,最重要能CPS合作模式(先结果后付费)。而且只有大型独立站卖家才知道。那我们今天来跟大家讲解一下什么是DSP以及一家国内大卖在用的DSP广告平台MainAd。帝国速运15710788677德国海外仓,德国海外仓贴标换标,德国海外仓中转服务,德国海外仓一件代发服务

 

互联网广告 DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台。这一概念起源于网络广告发达的欧美,是伴随着互联网和广告业的飞速发展新兴起的网络广告领域。它与Ad Exchange和RTB一起迅速崛起于美国,已在全球快速发展,2011年已经覆盖到了欧美、亚太以及澳洲。

 

 

 

中文名: 互联网广告 DSP

 

外文名:Demand-Side Platform

 

兴起时间:2011年

 

太专业啦?! 好的。我们通俗点讲下这是什么?

 

(以下部分文字摘抄知乎网友陈叨叨的留言)

举个例子就明白了DSP、SSP、RTB 是怎样的一个过程。

 

Nike 公司想在网上打广告推出自己的一款新鞋子,目标客户是20岁左右的男性大学生。

 

推广过程包含4个方面:

 

1. 确认推广渠道:确定男大学生喜欢上的网页 比如:新浪体育,人人网,还有一些小型的论坛。

2. 确认目标客户属性:男性20岁大学生

3. 制作推广材料:广告banner

4. 购买广告位置

 

● 对于新浪体育而言,他家网页有很多可以打广告的位置,一个一个去卖太麻烦了,他们就将这些广告位统一放入了Ad Exchange平台(相当于在卖广告位的”菜市场“里面摆了个摊位),通过SSP对菜市场里面摆放的广告位进行布局管理,更好的将“菜=广告位置”卖出去,所以叫SSP(Sell-side Platform销售方平台)。

● 对于Nike而言,他们通过DSP来到这个菜市场(Ad Exchange),RTB帮助他们计算怎么在有限的预算下买更多更符合推广要求的菜。所以DSP是想打广告的,对广告位置有购买需求的公司使用的,叫(Demand-side Platform需求方平台)。

 

● “菜”在这里就是指符合“男性20岁大学生”条件的cookie,每个人浏览网页的历史都会被电脑记录下来,形成cookie。由于cookie是匿名的(不记录浏览者的个人信息)所以有第三方的一些数据公司将cookie导入自己的系统里面分析,匹配上系统里面已知的个人信息如性别,地理位置,年龄等后,再将这个cookie导入到这个菜市场(Ad Exchange),相当于给每种菜都放了一个介绍在旁边(山西大白菜),这些公司被称为Data supplier。

 

● 这种购买的行为是每分每秒钟都在发生的,当一个符合条件的“男性20岁大学生”准备打开网页A时,cookie就被放在了菜市场,Nike看到后即可后买,然后将将制作好的广告banner展现在这个网页上,整个过程大约需要0.4秒,所以浏览者是完全感受不到的。与此同时又有无数个符合条件的cookie在浏览无数个网页,所以需要实时竞标,即让电脑自动帮你买入需要的“菜”,,从而产生了RTB(Real-time bidding),一般说来RTB仅仅是DSP平台的一个功能。

 

连接中的图能帮助你更好的理解这个生态圈:

 

图片来源:rtbchina.com

 

作者:陈叨叨链接:https://www.zhihu.com/question/23458646/answer/25535257来源:知乎

 

今天介绍一个从2007年成立的意大利DSP广告平台-MainAd。国内多家大卖都用过比如Alibaba国际站,AliExpress,环球易购(Rosegal, Zaful, Dresslily,GearBest),Anker, Banggood等。那么我们从它的算法机制,效果,适合的卖家类型,以及合作方式几个层面来讲解下。看看你现在的阶段能不能薅到他们家的羊毛。

 

 

图片来源:MainAd PPT

 

一、算法机制:

 

通过深度学习,广告只在对的时间投放对的人。机器不需要知道用户隐私信息,什么时间购买。可以通过一系列的数据分析,形成精准用户画像,提前计算出你的年龄是大概区间,生活区域、购买习惯,几点钟在什么媒体上买什么东西等等。

 

通过大数据,形成更丰富人物画像,去预判购买过程,精准广告投放。通过使用机器学习,该技术可让品牌从量身定制的程序化广告宣传活动中获得更多益处。对广告投放进行定制,并根据海量的宏观数据来制定微观决策。

 

MainAd的Logico将数据驱动与机器学习模型结合起来,以提供预测分析功能。该技术通过从数据集中提取信息来找出规律并预测顾客行为,从而提供更高的效率。他们如今可以实时地处理数据以影响竞价。

Logico竞价组件是基于谷歌的Open Bidder API,并采用了谷歌计算引擎(Google Compute Engine),能够让MainAd根据每位客户的需求,打造量身定制的实时竞价(RTB)解决方案。

 

Logico的推出将允许我们把人工智能(AI)的精准性融入程序化广告,并利用从中获取的大数据来做最有效的决策。数据是所有业务的核心,而公司使用机器学习功能来提取和利用数据的能力将为打造成功的广告活动提供坚实的基础。

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