大數據營銷顛覆傳統(tǒng)營銷方式 盈利更精準

移動廣告平臺的價值不僅體現(xiàn)在媒體資源的整合方面，還涉及到對營銷過程中產生的海量數據的理解、挖掘和應用。

在實時競價中，有四個平臺扮演著關鍵角色，分別是：

DSP（需求方平臺），SSP（賣方平臺），Ad exchange（廣告交易平臺）和DMP（數據管理平臺），這些專業(yè)名詞頻繁地出現(xiàn)，但似乎許多廣告主仍然不明白這些花哨的流行術語，能為他們帶來哪些實際價值。

比如 DMP和DSP，雖因大數據的應用而變得“聲名大噪”，可是它們到底是什么？ 價值何在？ 如何應用？ 如何確保數據資產安全性等問題？ 如何幫助品牌盈利更精準？仍然高深莫測。

有一句話大致可以概括互聯(lián)網下這一整套的投放與購買行為：

DMP（Data Management Platform 數據管理平臺），幫助廣告主通過DSP（Demand-Side Platform 需求方平臺），向Ad exchange（廣告交易平臺）RTB（Real-Time Bidding 實時競價）廣告位及其背后的目標用戶流量，且整個過程以大數據貫穿始終。

接下來呢，我們就 一 一 拆分這句話，看其背后的內在邏輯。

RTB（實時競價）：

實時競價（Real Time Bidding），是一種購買機制，允許廣告買家根據投放的目標和人群以及費用等因素對每一個廣告及每次廣告展示的費用進行競價。實時指從用戶發(fā)起網頁請求到網頁加載完成的這幾毫秒時間。一旦競價成功，廣告就會立刻出現(xiàn)在SSP所控制的的網絡聯(lián)盟資源里。

它以針對每個曝光進行單獨競價購買的方式，過濾了無效的受眾到達。其核心是DSP平臺（需求方平臺）。

如果把互聯(lián)網比作蜘蛛網，那么當任何一只小生物觸碰到這張網上的某個節(jié)點，它的每一個細微的動作都會帶來一系列的反饋。與此同時，這張網的主人就會自動對闖入領域的訪客進行信息分析。這張網的主人不斷的記錄著各種數據，當你第二次碰到這張網的時候，它從它的數據庫發(fā)現(xiàn)訪客的信息與它的數據庫的某個信息相匹配，這時，它就可以根據這個信息進行相應的回應。每一天，這張網都在不斷的進化，它在不斷的儲存新的數據，它越來越聰明，它試圖了解每一個外來訪客的行為和目的，最終它從被動的誘惑轉向精準的捕捉。

RTB的優(yōu)勢

比起傳統(tǒng)的固態(tài)展示和出價，它是基于cookies追蹤的，可以知道每一個用戶的特點，因此廣告主能夠在此基礎上進行精準的廣告投放，出價機制也更加靈活。

DSP（需求方平臺）：需求方平臺

需求方平臺是連接不同模塊的中心樞紐，包括AdExchange，廣告網絡和供應方平臺，需要通過實時競價的機制來完成廣告投放，需求方平臺匯集了各種廣告交易平臺的廣告庫存。

DSP 能解決什么問題？

在DSP（Demand-Side Platform）出現(xiàn)之前，如果廣告主想要在一個廣告系列中購買多個網站或者多個廣告網絡的資源，是一個非常繁瑣的過程。因為每一個網站、廣告網絡、交易平臺的媒體購買系統(tǒng)、操作規(guī)則不同。

• 如果用人工按照各個平臺的規(guī)則來操作，非常耗時低效；

• 另一個弊端是如果跨渠道媒體購買后，很可能發(fā)現(xiàn)買重了同一部分人群。

基于以上痛點，DSP的作用是：

DSP幫助廣告主可以通過一個統(tǒng)一的接口、一套統(tǒng)一的競價和反饋方式，來同時管理一個或多個Ad Exchange上的在線廣告，以合理做出實時的廣告購買決策。

DSP廣告平臺包含了RTB即時競價機制，廣告主在設定出價金額后，透過RTB機制，可以對共同的目標族群進行競價，價高者可得到該次曝光機會，藉此以取得最佳投遞成效。

廣告主只需要在DSP上告訴平臺自己的目標人群及愿意出多少錢獲取這些人群，平臺就會通過后臺強大的數據及運算方式幫你在Ad Exchange上操作，也就是進行程序化購買。

使用DSP廣告平臺四大優(yōu)勢：

1. 精準定位目標人群，避免廣告預算浪費。

2. 當投資媒體的接觸率越高，覆蓋越廣，可避免遺漏目標受眾。

3. 對于廣告效果監(jiān)測及優(yōu)化反應較高，有助于提升精準度與效益。

4. 針對目標受眾，行銷訴求相對更精準。

總之，DSP滿足了廣告主對 “多渠道資源的整合+程序化購買” 的期望。

而程序化購買的要點就是“強大的數據及運算方式”。其中，受眾的數據最為重要，然而很多DSP自己并沒有受眾數據又或者有但并不全面、準確。這時市場上又出現(xiàn)了另一個專業(yè)的提供者——DMP（Data Management Platform），數據管理平臺。

DSP平臺必須同時擁有DMP平臺才能真正做到數據分析及整合的能力。

DMP（數據管理平臺）：

負責數據的采集、存儲、處理、分析、輸出和應用。意味著中央數據控制管理，把所有數據按不同屬性進行粒度細分。DMP（Data Management Platform）能把分散的數據整合到統(tǒng)一的技術平臺里。

以海量基礎數據為載體，通過分析、篩選及過濾匹配，為廣告定向投放提供多樣的數據接口及應用匹配，進一步提升廣告投放的精準度。其實DMP屬于DSP的一部分核心內容，專職負責給DSP提供數據決策支持的技術平臺。

我們可以把它簡單理解成一個數據池子，它可以接收來自各方的數據，然后再經過融合、處理和優(yōu)化后使用這些數據。

DMP的主要功能？

大數據時代一切都是以“數據”為基礎，DMP把各方數據融合起來到底有什么用呢？

DMP的功效如此之大關鍵就在于它的這三大功能：數據清洗、數據管理和數據挖掘。

• 數據清洗：主要就是去除一些無用、重復和涉及用戶敏感的信息；

• 數據管理：將來自各方的數據結構化（如歸類、標簽化等）便于以后有效使用；

• 數據挖掘：綜合運用有關聯(lián)的數據，將隱藏在數據背后的潛在價值挖掘出來。

DMP 可以幫助廣告主追蹤受眾所有交互行為，可以清楚地了解受眾購買渠道、興趣屬性、識別哪些產品是最流行的，以及他們如何能夠優(yōu)化設計和內容，從而指導投放，積極推動 ROI 的提升。

DSP+DMP廣告平臺在廣告的投放過程中，可以為廣告主帶來哪些的實際幫助？以及廣告主要如何設定與準備廣告投放的策略及規(guī)劃？

DSP+DMP的技術優(yōu)勢：

• 可處理上億級別的用戶數據，并對每一個用戶的行為做出精準預測。

• 能克服洲際網絡延遲對數據和交易進行24x7同步管理。

•  每一次競價決策，在200毫秒內做出。

• 由于全球每秒鐘都有海量廣告展示被觸發(fā)，因此每秒鐘要做出至少數十萬次的數據查詢和數萬次的投放決策，這些需要在全球分布的服務器和數據庫中并發(fā)完成。

與以往的互聯(lián)網廣告投放方式不同，DSP模式的主要特征是精準定位目標人群，先按照投放需求來圈定目標受眾。

例如，在北京地區(qū)的25-30歲喜歡健身月收入約8千塊的女性白領。還需要設置投放條件，如她使用PC每次點擊廣告的單價不超過2分錢。

然后這些條件就交到了DSP系統(tǒng)那，DSP會跟DMP溝通，找出條件匹配的人群，并根據競爭程度（實時競價），可使用的媒體資源等實際環(huán)境，來進行廣告投放。

也可以想象成，DMP 就是程序化買主競拍廣告位的時候，提供拍品詳情分析的鑒定專家，DSP 的“什么值得買”。

這里面涉及到了RTB（Realtime bidding），即實時競價。這個很好理解，多個廣告主的目標用戶經常是重疊的，投放資源也需要去搶，就會產生競價，在同一時間進行PK。

舉個“栗子”DSP+DMP如何運用？ 

客戶訴求：客戶A需要為智能機器人網站xyz.com獲取訂單；投放地區(qū)為印尼和沙特，為期一個月；項目預算為10萬美金；需要達到的KPI為“銷售收入/廣告費用 >6”。

DMP部分：

運用DMP承擔歷史數據的收集、存儲、管理、分析和打標簽，刻畫用戶數據維度，和建立受眾的數據倉庫。數據越多，對用戶針對廣告的行為就會預測得更準確。因此經過1000個維度的刻畫的20億用戶的數據倉庫為客戶A的精準投放需求做了充分的準備工作。

DMP→DSP部分：

DMP數據被清洗和裝載后進行數據建模。智能決策算法會綜合所有因素（用戶畫像、歷史數據、市場行情、廣告價格的反饋、展示時間等等），對投放效果進行預測，從而建立全自動實時投放決策系統(tǒng)。該投放決策系統(tǒng)將會在客戶A的實時競價中發(fā)揮核心作用。

DSP部分：

根據客戶A要求的目標地域（印尼和沙特），在全球的廣告營銷交易平臺和網盟中獲得相關流量信息。每一次的廣告素材展示機會都是通過決策系統(tǒng)實時進行決策。決策內容包括：投放的媒體；推廣素材；目標用戶；出價的價格。該決策系統(tǒng)每秒要做出數萬次投放決策。

DSP部分在展示決策的示例和投放示意圖

投放決策：

• 目標用戶決策：大數據評估對本次展示的標簽挑選為：男、印尼雅加達居住、30歲左右、工程師、使用科技論壇。

• 競價決策：預測模型計算出此次展示價值$20。同時競價引擎發(fā)現(xiàn)早晨時段出價$15有95%的可能贏得競價。最終以$15進行競價。

• 投放媒體決策：此類型印尼用戶在Facebook中覆蓋最廣，且他們最信任Facebook，在Facebook中對信息流功能關注度最高。
  

• 投放素材決策：通過大數據分析歷史數據，試用評測類視頻素材最受此類用戶關注，有80%的可能會完整觀看。

投放結果：

客戶A的營銷素材最終在一個月內展示了4.5億次（值得注意的是，4.5億次展示中每次展示都是通過決策系統(tǒng)實時進行決策的），帶來了符合KPI（銷售收入/廣告費用 >6）的5,000個訂單。