DSP的目標(biāo)
使用程序的方式進行廣告的投放的管理，并利用算法和技術(shù)自動實現(xiàn)精準(zhǔn)的目標(biāo)受眾定向,只把廣告投放給對的人。
對廣告主而言，使用程序化購買不僅能提高流量采購效率，更低成本的或可靠，穩(wěn)定的流量，還能使用各種策略，投放不同的目標(biāo)人群,使得廣告的投放效果更加可控。減少廣告浪費的同時,提升轉(zhuǎn)化率,擴大覆蓋面積，最終實現(xiàn)跨終端的投放管理和效果追蹤
對媒體資源而言，使用程序化管理的方式，能實現(xiàn)資源的自動化售賣，提高流量的使用率，有效利用優(yōu)質(zhì)流量和長尾流量，并且能基于人群的屬性、興趣等標(biāo)簽,對不同流量給出不同售價,提升流量庫存的收入。
DSP投放系統(tǒng)架構(gòu)圖
平臺核心要素
流量資源
不同的流量資源會有不同的效果,如何選擇媒體和廣告位是關(guān)鍵。平臺上各種站點，頻道，廣告位，廣告投放前制定投放策略喝中藥作,需要根據(jù)投放KPI(即廣告主用于評估效果的關(guān)鍵指標(biāo))選擇適合的媒體。
制定媒體策略首先需要分析目標(biāo)受眾,根據(jù)目標(biāo)受眾選擇匹配的媒體資源。媒體 策略可以從所要投放的廣告位所在頁面(page)、位置(spot)、流量 (inventory)、價格(price)和轉(zhuǎn)化(conversion)五個角度來制定。
頁面: 包括渠道、載體(PC/WAP/APP)、媒體分類、頻道、URL、頁面關(guān)鍵詞 等。
位置: 廣告位所在的具體位置、尺寸的大小、廣告位類型、屏次(如首屏、第二 屏)等,都會影響廣告的有效性。
流量: 總流量的大小決定著能采購的流量大小。比如,每天需要投放3,000,000個 展示,那么起碼得先確保所選媒體的總流量大于這個量級。需求方平臺通常有流量預(yù) 估功能,可以為需求方的流量采購提供一定的參考價值。
價格: 廣告主KPI一般會對單價或量級有要求,要在有限的投放預(yù)算里面滿足 KPI,就得考慮價格。在競價環(huán)境中,價格是不固定的,但是我們可以參考?xì)v史投放 的平均價格。
轉(zhuǎn)化: 除了參考流量和價格,還需要參考?xì)v史轉(zhuǎn)化情況,以達(dá)到更好的媒體效果 預(yù)估。
投放策略及受眾定向
基礎(chǔ)設(shè)置
出價上限，可以按照CPM或CPC設(shè)置，廣告主可以設(shè)置好能承受的價格上限,將投放成本控制在可接受范圍。
預(yù)算控制，提前設(shè)置好預(yù)算可以避免消耗過度，預(yù)算分為每日預(yù)算、總預(yù)算。在平臺上還可以設(shè)置曝光數(shù)限制和點擊數(shù)量限制，相應(yīng)的有每日曝光數(shù)、總曝光數(shù)或每日點擊數(shù)、總點擊數(shù)。
頻次控制，頻次控制是指廣告主設(shè)置的同一個用戶在設(shè)定時間內(nèi)看到特定廣告的總次數(shù),或者在設(shè)定時間內(nèi)看到某個廣告素材的總次數(shù)。一方面,在預(yù)算有限的情況下,有效的頻次控制可以覆蓋到更多的用戶;另一方面,同段時間內(nèi)對同一用戶進行大量曝光或者大量重復(fù)同一廣告素材的意義不大,有效的頻次控制還能在一定程度上提升點擊率和轉(zhuǎn)化率。
投放時間，設(shè)置投放日期或投放時段,也可以設(shè)置為不限制。投放日期或每日的投放時段都會對廣告效果產(chǎn)生影響,比如周末、晚上高峰階段。
受眾定向
地區(qū)定向，指定投放區(qū)域,包括國家、省份、城市等。
客戶端定向，設(shè)置受眾的操作系統(tǒng)、瀏覽器、系統(tǒng)語言等。
移動設(shè)備，包括設(shè)備類型(如手機、平板)、設(shè)備品牌(如 Apple、華為)和設(shè)備 型號等。
人群標(biāo)簽定向，基于DMP系統(tǒng)，可以選著不同興趣愛好的人群進行廣告投放，以實現(xiàn)更精準(zhǔn)的人群覆蓋
創(chuàng)意內(nèi)容
選擇好廣告位和對應(yīng)的人群,還需要有適合的創(chuàng)意匹配用戶的喜好。即使是同一個廣告位,甚至是同一個用戶,對不同創(chuàng)意素材的反應(yīng)都是不同的。制作創(chuàng)意首先要把握好創(chuàng)意形式(Format)和用戶交互(Engagement)方式。
創(chuàng)意形式是指素材是以什么文件形式呈現(xiàn),比如圖片、文字、圖文、Flash、視 頻、表單或者其它。目前來看,視頻創(chuàng)意和圖文創(chuàng)意(如信息流)創(chuàng)意形式最佳,這 跟廣告位特性有關(guān),這些廣告位的價格也比普通廣告位高一些。用戶交互是指用戶在素材上進行什么動作,如點擊切換動態(tài)創(chuàng)意、在創(chuàng)意上填寫注冊信息、點擊廣告后擴展素材、甚至是語音提交信息。
圖片PC
小燈泡
動態(tài)創(chuàng)意
數(shù)據(jù)指標(biāo)
作為廣告主一方，在廣告投放過程中，必須要需要關(guān)注廣告的投放效果，以及時調(diào)整投放策略，達(dá)到效果最大化，關(guān)注的指標(biāo)包含：請求，展示，點擊，花費基礎(chǔ)指標(biāo)，以及不同時間段，不同網(wǎng)站，策略，創(chuàng)意，廣告形式，省市，頻次的高階指標(biāo)
基礎(chǔ)指標(biāo)
請求數(shù)：包含總請求數(shù)，有效請求數(shù)，參與競價數(shù)，贏得競價數(shù)
CPC：每點擊成本，即廣告被點擊一次對應(yīng)的價格。用公式表示即 CPC=Cost/Click。如果結(jié)算類型是CPC，那么CPC和CTR會是主要的考核和優(yōu)化目標(biāo)
CPM：每千人成本, 即廣告被展示一千次對應(yīng)的價格。用公式表示即 CPM=(Cost/Impression)*1000。如果結(jié)算類型是CPM，一般會從CPM和CTR著手
CTR：指廣告的點擊率,即廣告點擊次數(shù)占廣告展示次數(shù)的百分比。用公式表示即CTR=(Click/Impression)*100%
高階指標(biāo)
獨立訪客數(shù)(UV)：Unique Visitor數(shù)量,指在特定時間內(nèi)訪問頁面的虛擬自然人(用客戶端標(biāo)識)的總數(shù)。
訪問數(shù) ...
網(wǎng)站到達(dá)率：指用戶到達(dá)landingpage的數(shù)量和點擊數(shù)的比值，用于衡量該環(huán)節(jié)用戶流失率
頻次：分為離線頻次和累計頻次，指對每個獨立用戶的曝光頻次
網(wǎng)站瀏覽量：用戶到達(dá)目標(biāo)頁面產(chǎn)生的瀏覽量
二跳率：...
平均停留時間：該次投放用戶到達(dá)目標(biāo)頁面后的平均停留時間
下載，激活，注冊：該次廣告投放引導(dǎo)用戶下載，激活，注冊的數(shù)量
付款金額，付款人次，該次廣告投放引導(dǎo)用戶產(chǎn)生支付的金額，人次
程序化創(chuàng)意
程序化創(chuàng)意,就是實現(xiàn)從創(chuàng)意制作到投放優(yōu)化整個過程的程序化。針對不同受眾 的不同消費需求,或者同一受眾在不同時期不同場景的不同消費需求,程序化自動生 成個性精準(zhǔn)創(chuàng)意,最大化刺激消費需求,提升創(chuàng)意制作效率和廣告投放效果。
1)DCO原理
動態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化(Dynamic Creative Optimization,簡稱DCO):根據(jù)用戶的標(biāo) 簽屬性匹配相應(yīng)的創(chuàng)意,并根據(jù)他們的行為實時調(diào)整策略,自動選擇最優(yōu)方案。
流程1:PCP通過商品對接服務(wù)對接客戶的商品信息,包括商品的名稱、價格、頁 面、庫存等。需要注意的是,商品庫存和價格信息對實時性有要求(試想像一下,用 戶點擊某廣告進入想購買,結(jié)果收到庫存不足或者價格變化的提醒),其它數(shù)據(jù)對實 時性要求沒那么高。商品庫對接方式:JS代碼、Feed接口、FTP方式、Excel/CSV導(dǎo) 入等。
流程2:商品信息入庫。
流程3:創(chuàng)意管理平臺調(diào)用商品庫的商品信息和用戶數(shù)據(jù)中心的用戶信息設(shè)置動態(tài) 創(chuàng)意規(guī)則,設(shè)置好需要推薦的商品、展示方式、創(chuàng)意樣式等(如庫存量低于某個值 時,該商品不推薦;一次推薦5個商品,按銷量降序排列等)。PCP將設(shè)置好的動態(tài) 創(chuàng)意規(guī)則生成創(chuàng)意代碼Ad Tag,發(fā)送到DSP。
流程4:DSP競價成功后,發(fā)送Ad Tag到瀏覽器。
流程5:瀏覽器向PCP創(chuàng)意渲染服務(wù)發(fā)起創(chuàng)意請求,攜帶當(dāng)前用戶的唯一標(biāo)識User ID。
流程6:創(chuàng)意渲染服務(wù)向推薦引擎請求該User ID對應(yīng)展示的創(chuàng)意內(nèi)容,并攜帶Ad Tag對應(yīng)的商品規(guī)則。
流程7:推薦引擎向用戶數(shù)據(jù)中心查詢該User ID的用戶信息,如興趣愛好、行為 數(shù)據(jù)等。
流程8:用戶數(shù)據(jù)中心返回用戶信息。
流程9:推薦引擎根據(jù)用戶信息以及商品規(guī)則,得出要推薦展示的商品,并從商品 庫查詢調(diào)用商品信息,返回到創(chuàng)意渲染服務(wù)。
流程10:創(chuàng)意渲染服務(wù)根據(jù)推薦引擎返回的商品信息和Ad Tag對應(yīng)的創(chuàng)意樣式 等,生成個性化創(chuàng)意,并展示到瀏覽器中。
用戶數(shù)據(jù)中心,DMP
在RTB競價邏輯圖和DCO原理圖中均出現(xiàn)了用戶數(shù)據(jù)中心,具體是如何實現(xiàn)數(shù)據(jù) 輸入、標(biāo)簽生產(chǎn)與管理、數(shù)據(jù)輸出呢?我們通過下圖可以對其工作流程有大概的了解。
流程1:將第一方、第二方、第三方數(shù)據(jù)輸入到用戶數(shù)據(jù)中心,包括:通過收數(shù) 接口傳輸廣告主通過加代碼埋點時統(tǒng)計到的網(wǎng)站或APP的數(shù)據(jù)、通過收數(shù)接口傳輸廣 告投放時的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(如曝光、點擊數(shù)等)、通過對接接口傳輸外部數(shù)據(jù)(包括廣告 主CRM數(shù)據(jù)、電商交易數(shù)據(jù)、第三方DMP數(shù)據(jù)等)。
流程2:傳輸數(shù)據(jù)信息并寫入日志Log,包括2.1的收數(shù)接口和2.2的對接接口傳輸 數(shù)據(jù)到日志整理存儲。需要注意的是,由于數(shù)據(jù)輸入的來源較多,用戶標(biāo)識不一致, 特別是PC環(huán)境下的cookie,因此需要用戶ID映射表將所有來源的數(shù)據(jù)用唯一ID打 通。
流程3:日志管理存儲將匯總后的數(shù)據(jù)信息(包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))發(fā)給數(shù)據(jù)處理服務(wù)。
流程4:數(shù)據(jù)處理服務(wù)對日志信息進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,發(fā)送到分析引擎。
流程5:分析引擎對數(shù)據(jù)進行清洗,過濾作弊數(shù)據(jù)和其它異常數(shù)據(jù),將有效數(shù)據(jù)發(fā) 送到算法中心。
流程6:算法中心結(jié)合標(biāo)簽規(guī)則模型對數(shù)據(jù)進行機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘,將數(shù)據(jù)標(biāo)簽 化處理后返回給標(biāo)簽管理平臺。
流程7:標(biāo)簽管理平臺通過輸出接口同步數(shù)據(jù)到各數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺,如DSP、PCP、 AdX/SSP或其它平臺。
反作弊
幾種常見的作弊方式
CTR異常，明顯高于正常水平
廣告訪問IP異常，某些IP產(chǎn)生大量的展示點擊
有點擊展示，沒有對應(yīng)的廣告請求
點擊熱力圖異常
廣告請求，展示，點擊，跳轉(zhuǎn)，時間順序異常
無時間定向時某些時間段的請求，展示，點擊數(shù)量明顯高于正常水平
某些設(shè)備產(chǎn)生了大量的展示，點擊
重復(fù)展示，點擊
廣告請求中的參數(shù)異常，如UA，IP，機型等
反作弊方法
反作弊工作需要事前預(yù)防、事后追溯、人工排查、智能算法等方式多管齊下。下面從“用戶標(biāo)識、用戶行為、廣告來源”三個角度講解反作弊的基礎(chǔ)理論和方法,基 于這些理論和方法,我們才能更好地去完善反作弊算法和人工排查。
反作弊的最終目的是識別機器人流量和正常流量，即要能準(zhǔn)確的過濾非正常流量，又要確保正常流量不被過濾，作弊和防作弊在廣告平臺是個永恒的話題。以下列出了常見的幾種能有效過濾非法流量的方法
廣告來源
過濾爬蟲IP，過濾內(nèi)網(wǎng)IP，過濾長時間產(chǎn)生異常數(shù)據(jù)的IP
出現(xiàn)大量無refer的廣告流量:一般是通過非法手段直接刷廣告點擊代碼,而不 是通過媒體頁面上的廣告點擊跳轉(zhuǎn)。
refer與所投放的媒體不對應(yīng),例如要求投向A網(wǎng)站,refer卻出現(xiàn)大量B網(wǎng)站。
用戶標(biāo)識
可以根據(jù)IP、cookie或設(shè)備ID作為分辨用戶的依據(jù),統(tǒng)計某些用戶是否存在高頻次或高頻率曝光或點擊。
有些情況會出現(xiàn)IP，cookie不一樣，但是瀏覽器型號、分辨率、用戶窗口大小、操作系統(tǒng)版 本號、設(shè)備品牌都相同，這種流量也需要特別注意，人工排查
用戶行為，對廣告請求、請求頻次、展示、展示頻次、點擊、點擊頻次進行分析，常見的作弊行為模式
同一用戶、同一時間在多個廣告位產(chǎn)生了瀏覽或點擊行為,或短時間內(nèi)在同一廣告位產(chǎn)生多次曝光或點擊;
同一用戶的廣告瀏覽或點擊時間間隔過于規(guī)律;
曝光數(shù)和點擊數(shù)在某個時間點暴漲;
用戶未瀏覽廣告就直接產(chǎn)生了點擊行為,通常表現(xiàn)為出現(xiàn)大量無曝光的點擊;
用戶瀏覽廣告的面積和時長數(shù)據(jù)異常,可用廣告可見度(Viewability)衡量和分析;
用戶點擊廣告的位置過于規(guī)律或過于集中,一般用廣告位熱圖來觀察分析;
用戶行為的各環(huán)節(jié)(瀏覽廣告->點擊廣告->到站->轉(zhuǎn)化)遵循嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臅r間先后順序,如果點擊廣告的時間早于瀏覽廣告的時間,或瀏覽和點擊行為之間的時間間隔異常,一般可以判斷為作弊。
到站情況，綜合考量用戶留存、停留時間,訪問深度等指標(biāo),用于分析轉(zhuǎn)化用戶的質(zhì)量。同時,還得關(guān)注用戶的站內(nèi)交互情況(點擊、滾動、輸入等操作)。和廣告點擊作弊一樣,為了制造用戶活躍的假象,作弊的方可能會利用機器產(chǎn)生大量頁面點擊,同樣地,我們可以利用點擊的區(qū)域、次數(shù)、頻率、頁面窗口大小等指標(biāo)去偽存真。
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