dsp互联网广告怎么做(广告投放及形式详解)

seoxin 09-04 16:06 11次浏览

编辑导读:DSP(Demand-Side Platform),就是需求方平台,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。本文作者从需求的角度出发,围绕DSP广告系统展开四个维度的分析,希望对你有帮助。

分享:从需求出发浅谈DSP广告系统

01 前言

全文2000余字,阅读仅需5分钟。

本文从实际需求出发,简述从初步了解投放业务需求,到实施落地的过程中,映射的DSP系统雏形。

并分享个人在项目从0到1的一些想法和做法。

02 背景

时值八月中旬,距年中的618电商节已过去两个月。

电商在经过一轮疯狂的市场投放之后,广告投放消耗有所下降,流量市场的单价也开始下降,正是游戏、内容等行业的放量时机。而我们的市场投放部门的业务处于瓶颈,每日消耗只能维持在一个相对稳定的值。

眼看九月将至,而国庆节那段时间的理论上广告流量会有一波小高峰。

如果把握不住这波流量,那么一旦双十一到了,今年的业绩也就到顶了。

这个时候,问题来了:“怎么帮助市场投放部门快速稳步地提升消耗?”

03 业务拆解

我临危受命,因为当时我负责的所有产品线只有部分牵涉到广告的业务,而且还是比较粗浅的。

于是,我做了两件事情去了解这个业务:

  • 业务部门梳理一下当前的业务流程给到我,包括从渠道的创建、广告投放、广告策略等等;
  • 我作为一个广告小白,去尝试创建投放计划,体验整个业务流程;
  • 熟悉行业,时间关系只能粗略了解;

结合市场部门的业务流程,我完整地跑了几遍广告投放的路径。

可以用复杂两个字来总结。

大概的流程如下:

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可以大致看到,基本上所有功能都需要人工去操作,而且投手还需要跨平台地来回操作,一整个流程下来,耗费的时间多不说,还容易出错,这是一个极大的不便。

难怪他们经常诉苦每天的时间都花在建计划上面去。

另外一个没有在流程中体现的点,是广告素材的存储,仍然使用原始的FTP服务器去实现传输(这样的弊端是没法很好地对素材分类和搜索)。

一般情况下,一个熟练的投手,每天只能人工创建几十条计划。

因为投手不仅需要去创建计划,还得去观察数据,调整投放策略。所以一天下来,每个人就只能创建100条不到的计划。

而且不是每一条计划都能起量,100条里面能够有10条起量已经是非常不错了。

所以可以这样猜想,在同等的投放策略下,计划的数量越多,产生的消耗会更多。

而帮助投手提升创建计划的效率,那么势必能够量变引发质变,达到提升业务的效果。

因此,需求核心需要去解决的问题,其实就是一个投放的效率问题。

04 从业务到需求

从产品的角度,我想到的几个优化点:

  • 操作交互优化:争取所有操作在同一个后台中完成,减少页面切换的次数;
  • 基础功能完善:建立本地的素材库,统一管理;
  • 提出核心方案:减少人工的操作,能否通过程序,智能创建计划,提交给头条(当时是通过查阅巨量引擎的开发文档,发现是有API支持程序创建广告的);

于是,整个流程就可以缩短为以下路径:

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到这里,其实核心的需求框架已经基本确定了。

整个需求还是相对复杂的,因此还有很多细节需要敲定。

细节的敲定主要是通过召开讨论会,前后总共召开3次会议,每次不少于4小时,才最终全部落实。

接下来的工作就是文档和原型的整理了,原型狗的心酸,在此也不过多赘述了。

需求文档就不做过多分享,因内容敏感只截取部分原型,仅供参考:

分享:从需求出发浅谈DSP广告系统

这种B端的需求,各种细节着实让我心力交瘁。

以下是大概的系统架构,比较粗略:

分享:从需求出发浅谈DSP广告系统

从问题抛出到需求确定,再到输出产品文档,整个过程历时一个星期。

而从评审到需求研发落地,也耗费了2个星期;还是加班加点做出来的。

加班主要是因为一些模块,巨量引擎API没能提供很好的支持,中间调整了一点产品方案,所以大家面对这类型的需求,一定要充分预研。

系统上线之后,效果是立竿见影的。消耗蹭蹭地涨,最高峰比平时提升了近10倍。

市场投放的同事终于能准点下班了,而我和技术还在加班!确实挺魔幻的,不过互联网人永不下班,加班才是硬道理!

05 复盘迭代

综合来看,第一个版本做出来的需求,已经能够很好地满足市场投放的使用了;可以在几分钟内创建上千条符合要求的计划。

但是系统需要改进的地方还是有很多,毕竟并没有做得很成熟。

结合实际使用情况,我个人认为有以下几个核心的优化方向:

  • 数据监控:通过数据分析,可以优化各个路径的漏斗转化,降低损耗,积累投放策略等;通过监控,如消耗突然下降,点击转化下降等,可以及时预警,帮助投放同时及时解决问题。
  • 素材策略:素材是带给用户的第一视觉体验,所以优化是必不可少的;目前的系统仅支持人工预搭配的方式,形成创意库,这种方式太过依赖投手对创意的敏感度,没能很好地提升消耗的利用率。所以后续的优化方向是需要摸索出一套素材的数据分析策略,通过这套数据分析策略,结合AB测试等方式,让好的素材持续曝光,也能在短时间内找到效果差的素材并淘汰。
  • 竞价策略:从长远来看,一套成熟的人工+算法的竞价策略,可能才是广告系统最终的演变方向。对于竞价这一块,我还没有深入去了解,所以暂时没有成型的想法。

06 关于程序化广告

做完这个需求,我长舒一口气;

因为是第一次了解程序化广告投放这个行业,里面的门门道道,着实是花了不少时间去研究学习。

这个项目落地很长一段时间之后,我才有时间去从宏观地了解这个行业生态。了解完才发现,这个项目其实正是DSP系统的雏形。

这次基于公司内部需求所做的项目,其实就是一个“DSP需求方广告平台”,本质上也是基于用户增长问题衍生的一种需求。而DSP系统立足于需求方,能够很好解决人力效率、数据分析等问题,解决这些问题之后,用户增长这一环自然也能受益。

从行业角度来说,DSP在RTB中处于代表广告主利益的一环,一般以竞价的方式,实现广告创意的程序化投放(PCP),支持用户、投放数据分析(DMP),同时具备对投放效果的实时监测、分析和优化能力。

下面是来自RTBChina的一张技术生态图(2020),大家有兴趣可以看一下:

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07 最后

个人认为,效果广告投放的核心是ROI的最大化或者说是有效传播。

而程序化广告就是为了达到这个目的应运而生的。

广告主花钱需要看到效果,而广告平台则需要在广告和用户体验之间找到平衡点。

随着程序化广告的高速发展,会不会在未来的某一天,广告和内容深度结合,出现“广告即内容,内容即广告”这样的场景呢?

我想,大概率会吧。

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