程序化采購屬于快速成長的廣告營銷方式，在2012、2013年非常熱門。伴隨著BAT巨頭的參與，整個市場進入了快速發展的階段。在程序化采購過程中，DSP始終代表著廣告主的利益。那么如何評估一個DSP交易平臺的好壞?小編總結了3大指標，供各位看官參考。

• 1.算法是一切的核心
• 2.人群定向考量技術
• 3.服務水平關乎效果

先看技術層面。我們常說DSP有兩只手，左手是實時競價算法，右手是人群分析&人群定向。

左手只有一個任務，就是去搶地盤。對每一次廣告展示機會，每個廣告位，都像鳳巢那樣，去做實時競價。

右手則是做人群畫像，做人群擴展、人群召回，通過技術來幫助系統和廣告主，更精準的判定用戶價值。

那么如何評判算法的好壞呢?有3個關鍵點可以作為重要的評測指標：

第一，對海量數據的處理能力。

程序化采購要求對廣告數據的快速處理能力，從網民看到廣告到展示廣告，不到100MS，也就相當于眨眼1/3的時間。在這么短的時間里，要評估用戶價值并給出競價，需要強大的計算能力和服務器資源。和大部分第三方DSP相比，百度DSP具備絕對的優勢。

第二，對媒體資源的理解。

尤其是對廣告位和媒體資源的理解，這些數據一定是要花錢投過之后才知道。

百度網盟有近10年的數據積累，對各個網站的流量，頻道，不同位置廣告位的數量，尺寸甚至效果都有統計。比如：軍事類網站的布局基本一致，小游戲網站的誤點擊率很高，所以到達率和跳出率很高，而在第一屏的廣告比在第二屏或者第三屏的點擊率會高30%左右。另外，從流量質量和反作弊技術上看，老牌的adnetwork百度和谷歌要比淘寶的tanx好很多。

百度是最晚做DSP交易平臺的，所以初期百度選擇了相對較好的資源放到了交易平臺。

tanx放出了整體60-70%的資源。他的特點就是兩極分化特別明顯，主動簽了百度和谷歌媒體池里看不到的優質資源，包括優酷、土豆視頻網站等，還聚集了非常多的劣質網站資源。但是tanx一直在做相應的技術升級，所以從tanx過來的劣質流量的比例，在持續的下降。

第三塊的智能競價部分，是DSP算法中最最核心的模塊之一。

首先，我們需要設定一個基礎出價(base price)，基礎出價可參照歷史轉化成本做設置，這里用B來代替。以B作為基準值，根據當前廣告位，計算出一個調整因子 Φ，最終出價=B?Φ 。因此，系統全部的工作就是要計算這個Φ值。

Φ值的計算公式看上去并不復雜，假設我們要預估轉化率水平。分母是平均轉化率水平，分子就是這次展示的轉化率水平。

Φ=p(c|u，i)/Ej[p(c|u，j)]

舉個例子，比如某個廣告主，它的平均轉化率是1%，而針對這個用戶在這個廣告位上的轉化率可以達到3%，那么這次我們調整因子Φ就是3，把調整因子3×基礎出價B，就得到最終的出價值。

當然計算過程非常復雜，因為系統要考慮多個變量的影響因素，比如：括號內的c代表的是預估轉化，u指的是當前用戶，i是當前的廣告位(inventory)。所有廣告位用j來指代。所以在實際計算過程中，系統要針對每個網民，在不同的網站，看到的每條廣告，都進行轉化率的預估，最終給出展示價值。

以上，是基于拍賣機制來做的調整，就是你的價值越高，你的出價水平越高，屬于線性的計算方式，但有時，我們必須要做非線性的模型。為什么?因為這個算法并沒有考慮競爭對手出價。舉個例子：我的出價依據是我覺得這個展現值多少錢，我就出多少錢，不管其他人的出價是多少。這樣有可能會出現出價嚴重偏離市場價的情況。就好比在北京買房子，郊區一個老破房子，你可能覺得只值2000塊一平，但是市場上都已經出到20000了，不調整出價根本就買不到房子了。

因此專門有一個技術(Bid Landscape Forecasting)，用來預測其他競爭對手的出價情況，實際應用中它要預測的是bid與能購買到流量的一個函數關系，這個曲線會決定我們如何bidding，還有一個應用，就是當我們預算有限的情況下，我們如何搶到更多的流量。

這其中還不是最復雜的部分，bidding算法最麻煩的部分在于，就是為每個campaign都建立兩個模型來分別預估p(c|u，i)和p(c|u)。對每個campaign獨立訓練模型是因為廣告主隱私保護，從一個廣告主A網站上采集的數據不能用來優化另外一個廣告主B的模型。另外一個原因是分每個campaign單獨訓練模型在訓練數據充足的時候可能有更優的效果。當然隱私的原因是主要原因。

當然一切算法的基礎，都要有豐富的數據量。但假設數據不充足怎么辦?比如電商和游戲行業，都考核ROI，但廣告主只給我們轉化或者留存數據，不給訂單或付費的數據。這個時候，我們怎么去保證算法的準確性?在數據稀疏的時候，我們可能用擬合指標。比如頁面瀏覽深度、頁面停留時間、網站二跳率或者其他數據源來去擬合轉化率，用這種方法來提高準確率。

當然算法并不是萬能的，雖然百度算法和大部分第三方DSP相比要強多，但有時廣告主還會覺得別家好!為什么?廣告主只看CPA。即獲得每一個轉化，平均花了多少錢。

CPA的計算公式=千次展現成本/(千次展現*轉化率)=Ecpm*(1/轉化率)

如果CPM恒定情況下，拼轉化率。誰的轉化率高，誰的效果就好!但假設一家DSP雖然轉化率比行業低10%，但是每個展現的價格(cpm)比別人低50%，那么對于廣告主來說，還是會選擇它。因為它的CPA成本更低。所以，聰明的DSP會在早期先砸VC的錢虧本吸引廣告主來投放，投放是可以累積數據的，有了數據下次就可以把轉化率做得更好，從而再把錢賺回來。

人群部分，人群有2種識別方式：1.人群定向(標簽)2.重定向

人群定向其實就是給網民打標簽，是基于大搜的技術來打標簽，這個結果可信度很高。因為網民的每一次搜索都代表他內心的一個真實表達，比如：我搜索Angelababy時候，心里想的肯定不是蒼井空。

其次，百度的響應是足夠及時。及時性很重要的一個指標，很多東西不會過期，但數據會過期!

比如月底發工資，拿到錢的一瞬間，我可能會考慮買個相機。但當我看到當月信用卡賬單時，也許就不會了!大部分時候我們都會沖動購買，不信的話，去看看女朋友衣柜里有多少件衣服就能體會了。

Retargeting(重定向)，也就是我們常說的再營銷。廣告主會提供某些用戶的行為特征，比如：到過廣告主網站，把相關商品放入購物車但是最終沒有提交訂單，重定向到人群之后，系統會努力推薦用戶喜歡并且瀏覽過的東西;其對于廣告主來講，它是在盡可能地提高每一個廣告花費的ROI值，對于用戶體驗也有正向的拉動。目前來說，使用行為重定向效果最好的是電商和旅游類客戶。另一種就是定向功能，根據廣告主的描述，我們來定義人群，比如他搜索過什么關鍵詞，去過什么網站，是多大年齡，什么性別。

在做人群定向的時候，還會考慮的一些因素，包括：時間、頻次、價格!

人群定向之時間

時間概念很好理解，近期瀏覽廣告主網站的用戶更可能被找回，并轉化為購買者。

人群定向之頻次

經常瀏覽網站的用戶才有更高的購買可能性，顯而易見，用戶瀏覽得越是頻繁，該用戶就越具有價值。與session頻率緊密關聯的是用戶瀏覽產品的數量。當然不同類型的廣告主會有很大的差異。服飾買家在購買前數次在琳瑯滿目的商品的尺碼、顏色以及庫存情況中翻來覆去。而化妝品買家則會瀏覽3至4樣產品，比較其品牌、價格以及功效，母嬰類買家瀏覽的最少。

人群定向之價格

追蹤那些購買高價格/高利潤產品的用戶利于提升投資回報率。

以上所解釋的三點——時效性、頻率和預期用戶價值——就是通用的RFM模型(消費者分析模型)，該模型都能普遍用于消費者價值決策之中。

另外在推薦的時候，還會做一些個性化的定制，推薦消費者感興趣的商品和服務才是王道。比如混合商品推薦模式更具吸引力，可以有效防止用戶產生瀏覽疲勞，幫助瀏覽者了解所有的可能性選擇，并且增強商品吸引力。

DSP的軟實力，主要看服務。DSP只是一個工具，關鍵看大家會不會用它。不同的人使用，最后導致的效果差異會非常巨大。但這里的服務并不是狹義上的操作，而是更廣義的“投放策略“，這里包括了項目經驗和好的專業性。

當然評判一家DSP平臺的好壞并不僅局限在以上三點，還有很多細節可以進行考察。大家如果有其他相關的問題，可以咨詢您身邊的百度營銷專家。

以上就是為您提供DSP廣告最新資訊，同時提供百度MIP資訊。

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