《互联网DSP广告揭秘》
《互联网DSP广告揭秘——精准投放与高效转化之道》关键概念整理
作者：曲海佳
笔记整理：西门菜花
笔者整理了曲海佳老师《互联网DSP广告揭秘》中的各章关键知识点，供互联网广告狗学习参考。
第一章
ATD程序化广告（Agency Trading Desk）
——基于DSP的能力与技术为VIP大客户提供更高质量的方案与服务
1、 主要服务大品牌、大预算客户
2、 大多数隶属于4A公司
3、 具备整合能力，可为甲方提供DSP、DMP、SEM、Brand Safty以及传统购买方式的全案能力。
4、 注重品牌安全，让广告出现在品牌安全的媒体上
5、 利用自身或母公司媒介优势去包断一些资源
6、 拥有定制能力，能够解决客户的各种格式的问题
PMP私有交易市场（Private Marketplace）
——DSP+“白名单”，相当于在“受众定位”和“媒体定位”的双重限定下取交集，展现形式与DSP没有区别→消除展示位置的不确定性
1、 广告位预留+价格固定（PDB/PPB/PGB）
2、 广告位不预留+价格固定（在1的前提下进行余量购买）
3、 广告位半预留+价格不固定（与DSP类似，但范围更小、参与者更少、媒体质量更高）
AD Network
——绑定中小媒体的“媒体圈”
相比主流门户展示广告相比优势：
流量更大
单价更低
受众购买，通过内容定位人群
不足：
1、 媒体众多，但质量普遍不高
2、 单价不高，但实际转化成本偏高，不是很适合效果类账户推广
3、 通过内容定位人群的误差较大
展现机制
用户访问含有SSP的广告位→SSP向ADX发送用户访问讯号（广告展示请求）→ADX将用户信息和广告位信息发送给DSP→DSP通过DMP分析用户的过往记录（第二方数据进行匹配）→ 参与竞价与否（RTB）,将素材+出价发送至ADX
DMP数据管理平台（Date Management Platform）
——完成对数据的收集和挖掘，根据一定规则呈现出某些结果
1、 数据收集阶段：整合所有渠道线上+线下数据
2、 数据挖掘阶段：依据不同维度（人群、媒体、内容等），通过建模来分析数据并获取报告
3、 数据运用阶段：DMP提供一系列用户名单（cookie列表/移动设备号列表）或媒体列表
——只要列表达到一定量级，与ADX的数据达到不算低的重合度，可直接作为自定义受众进行精准广告投放或作为寻找相似用户的依据
第二章
AIgorithm算法
——受众选择（线下）+实时竞价（线上）
1、 DSP根据受众对某种广告的转化可能性大小将受众分成若干组，即目标投放用户集（Segment），通过经验或估算给每一组设置一个基础出价（线下）
2、 DSP接收来自流量平台的消息后，在100ms内完成对该用户的展现竞争，即RTB（线上）
Keyword Targeting关键字定位
——“内容关键字”
以移动APP为例，一旦设置关键字定向，那么广告就可以展现在名字或描述中含有这些关键字的APP中。
Mapping映射
——将同一个用户的不同ID标签和不同环境的数据综合在一起
大的ADX给到DSP的用户特征数据本身就是对特定用户在自己覆盖范围内的数据的Mapping的结果。DSP还可以利用自己的技术和数据再结合第三方DMP平台的数据与ADX所提供的数据再进行进一步的Mapping。
QPS每秒请求数（Query Per Second）
实际意义其实是显示出一家DSP平台对接了多少家ADX、AD Nework或SSP平台，对接的ADX越多，QPS越大，其积累数据的速度也就有可能越快。
第四章
甄别DSP平台
——DSP平台优劣可从五个维度进行评价：媒体资源、数据资源、定向功能、算法功能和服务经验
假DSP平台特点：
1、 全托管模式。没有可供登陆的账户，数据完全有平台方以报告的形式提供，透明度低，作弊可能性大。
——自助式平台从技术开发者来区分可以分为：白标类和纯自助类（平台为公司自主研发）
2、 结算方式不完整。一种是不提供CPL/CPA等方式结算，因为它的流量就是用CPM采购的，以CPM卖给广告主赚取差价。另一种是不以CPC售卖，但可以按CPM/CPL售卖。因为CPC容易通过监测工具判断访问质量，而CPM结算方式技术难度最低，CPL结算方式作弊难度最低。
测试投放
1、 同时测试多家DSP，使用同样的设定和素材，横向对比。
2、 根据统计学原理，取样量达到万级别之后，每增加1w个样本只能改变0.1%左右的标准误差。所在广告触及1w个独立用户后（移动设备号、用户IP等），效果转化提升0.1%对于不同行业意义不同。
适用DSP的广告主
1、 广告主可以通过在线推广实现某种可检测或可衡量的转化
2、 能够承担相对较高的转化成本
3、 在线推广成本压力巨大的行业（DSP广告往往能在效果和成本方面达到一个平衡）
4、 小众类产品
CPS/CPA投放未必靠谱
1、 好的DSP平台会通过白名单等方式提高转化率，然后滤除受众或展示媒体的方式维持利润率。
2、 以电商广告主为例，劣质DSP平台会刷大量低客单价的订单，广告费结算完之后，以退货来降低自身成本，或以更低的价格流回到市场。
第五章
把控广告阶段性效果的十大指标
1、 点击：正常的点击数在全部投放时间范围内呈现明显规律的均匀分布，每日都有同样的高峰时间。
2、 访问：发生在半小时内的多次点击所产生的访问会被统计为一次访问，但访问分布和高峰出现应该与点击保持统一趋势。（检测工具ptengine）
3、 唯一身份访问者（unique visitor）：通过IP或cookie来统计
4、 跳出率（bounce rate）：访问者点击广告访问了页面后没有再去下个页面而是直接关闭网页退出。如果着陆也是个单页面，没有跳转到其他页面的链接，则跳出率必然会很高。
5、 平均停留时间（duration）：访问者离开最后一个页面的时间减去访问者访问第一个页面的时间点，如跳出则停留时间为0。
6、 人均浏览页数
7、 访问路径（visit path）：用户访问网站后浏览的所有页面的次序，可检验网站设计是否合理/下单流程是否顺畅，如果漏斗再某个环节产生了大范围推出，则需要检查调整。
8、 退出页面（exit page）：访问路径的最终点
9、 转化成本
10、 转化率（conversion rate）
11、 广告费用的投入产出比（return on investment）：收益除以广告费用
实现“自定义受众”
1、 重定向。在广告主网站或APP安装重定向代码，借此可以实现对浏览过广告主网站或在广告主的网站进行了某操作的人群进行针对性投放。
2、 由广告主提供种子用户。可以针对种子用户制作相应的目标用户集来进行重定向，或依靠算法去寻找相似人群（lookalike）来拓展受众。
移动端防作弊监控机制
——从点击和激活量部分来做防作弊的监控
1、 单IP单天点击或激活不得超过N次，超过即算做作弊数据。
2、 用户从点击到激活时间差小于N，即算作作弊，可以默认5秒。
3、 像【热云】等第三方监测平台还收集了IP黑名单，一些常见的黑名单IP点击也直接算为作弊。
PC端作弊监控机制
1、 监测流量的产生渠道：将各投放渠道带来的流量监测加以区分，排除可疑流量。
2、 监测流量的产生时间：网站正常的访问量会与绝大多数普通人的作息和生活习惯呈现出一定程度的契合。集中在某个时间上出现流量突增的情况，流量分布不均匀，则有可能为作弊流量。
3、 监测流量的停留时间：如果某个推广渠道流量的停留时间极短，则肯定有问题。
4、 监测流量的跳出率：如果某渠道跳出率居高不下，只要网站不是单一网页，则需要结合其他指标着重判断该流量真伪。
5、 监测流量的地理来源：一般的作弊虚假流量很难用多个地区的不同IP来产生流量。如果某个推广渠道的绝大多数流量来源都集中在一个地区，那么这部分流量就很可疑。
6、 监测流量的进入路径&点击热图：监测用户在着陆页的行为数据，不同的人访问网站后会出现不同的行为。通过点击热图，可以监测访客在页面上的停留处以及点击都产生在哪些页面元素上，进而优化页面的设计和布局。
7、 监测流量的网络属性：机器作弊的虚假流量的接入方式或服务商会很少很单一。
8、 监测流量的回访次数百分比：适当地拉大时间跨度来观察访客回访次数百分比也是辨别虚假作弊流量的一种方法。
9、 监测流量的访客重合度：1-排重访客/未排重访客*100%
排重访客为一段时间内的UV，未排重访客为一段时间内每日UV的累计。根据公式计算，时间越长，重合度数字就越高，就越说明流量是作弊的。
2017年11月5日
