大数据时代DSP广告的困境与对策

2016-02-28 09:12吴德胜张兆军
新闻研究导刊 2016年10期
关键词:发展困境优化策略大数据

吴德胜 张 军 张兆军

(长春工业大学 信息传播工程学院,吉林 长春 130000)



大数据时代DSP广告的困境与对策

吴德胜张军张兆军

(长春工业大学信息传播工程学院,吉林长春130000)

摘要:本文从DSP广告的基础技术支持——大数据和云计算切入,阐明在DSP广告产业链中各角色的作用,深入探讨DSP广告的交易模式,同时介绍了DSP广告在社会认同、品牌安全、跨屏技术等方面的困境。在文中笔者也提出了优化策略。

关键词:大数据;DSP广告模式;发展困境;优化策略

一、DSP广告的技术支持

在信息爆炸的时代,产生海量的数据是互联网、移动互联网发展的必然结果,我们需要对数据进行挖掘、管理等操作来形成有价值的信息资产,这就是大数据,它解决的是数据存储问题。云计算是网络上的服务器群对分布在网上各个节点的资源进行计算分析、整合优化从而形成有价值的信息服务再供应给用户的过程。

大数据和云计算的核心是对海量数据进行存储以及对网络资源进行统一管理,从而形成有价值的资源库,快速及时地响应用户发出的服务请求。对于用户来说,存储和分析数据等一系列过程都是被封装起来的,用户只需发出请求,就会收到相应的服务。

正是有了大数据和云计算技术的基础支持,再加上大规模文本分析技术、信息检索技术、统计建模技术、机器学习、最优算法等技术涌入在线广告领域才形成了今天的DSP广告。

二、DSP广告模式

(一)含义

对于DSP概念的界定,各个DSP公司及在线广告研究机构众说纷纭,笔者认可的解释是:DSP(DemandSidePlatform)即需求方平台,是集媒体资源整合购买、投放策略制定、投放实施优化等功能于一体的一站式平台。它是基于受众的精准投放方式,以期帮助广告主实现媒体采购和广告投放的最优化。

DSP就像一个在线拍卖会,拍卖的商品是贴有不同标签的网络用户而并非媒体资源,拍卖会上的“商品”数量极其庞大,拍卖过程在不间断地进行。对于广告主来说,他们会根据标签选定自己的目标用户,然后给出一个合适的价格,通过广告主之间的竞价,出价高者获得向这些特定用户投放广告的机会。这个过程看起来似乎有点复杂,但整个投放过程包括用户看到广告不到100毫秒,技术过硬的DSP公司甚至可以将这个过程控制在30毫秒以内,这就使得广告展示没有视觉延迟,因此不会影响广告的投放效果。

(二)产业链

传统广告行业的主体有广告主、代理公司和媒体三方,而DSP这种广告投放方式由于引入大量的技术,使得产业分工比较精细和专业,除了DSP还有以下几个部分:

1.媒体方——SSP(SupplySidePlatform)。SSP是服务于媒体的供应方平台,主要有两个功能:一是对来自媒体的广告资源进行高效管理,提升其变现能力;二是帮助媒体对其广告资源进行有效控制,如广告频次、展示时间等。

2.广告交易平台——AdX(AdExchange)。AdX是DSP 和SSP进行广告交易的平台,它扮演类似证券交易所的角色。该平台上汇聚了大量媒体流量,以RTB为机制,对目标受众的广告展示机会进行售卖。可以帮助广告主避免浪费广告预算,帮助媒体提高其长尾库存的售卖率。

3.辅助平台——DMP(DataManagementPlatform)。DMP是数据管理平台,对接并整合包括广告主和媒体在内的第一方、第三方数据,并对其进行挖掘和分析。这些数据为DSP的投放提供主要决策参考,是实现广告精准投放的重要条件之一。

(三)交易模式

DSP广告主要通过RTB或者Non-RTB方式进行交易。RTB(RealTimeBidding)即实时竞价,是针对目标受众对展示机会进行竞价的技术。每次竞价都需要DSP,SSP、AdX、DMP协同作业,首先SSP向AdX发出售卖广告资源的请求,并将用户的属性、ID、IP等信息封装在其中,AdX迅速将该信息告知给SSP上的广告主,广告主在DMP的分析和协助下,给出自己能承受的购买价格,出价最高的广告主将获得此次广告展示的机会,这就是实时竞价。Non-RTB是为了满足大品牌广告主而进行的私有化购买,可以让品牌广告主购买到优质的媒体资源,同时可以确保优质媒体资源的溢价能力。

三、DSP发展的困境

(一)认同困境:初期阶段缺乏社会接纳

虽然DSP广告处在快速上升时期,但它在网络广告中所占的比重仍然较小。从整个行业来讲,DSP在中国仍处于起步和成长阶段,大家不太了解这种购买方式,市场对它的接纳度也不高。

eMarketer发布的数据显示:对DSP广告,有58%的人持观望的态度,他们怀疑这种广告方式的可靠性;有25%的广告主表示他们根本不会使用程序化购买,甚至有5%的人厌恶这种方式;仅有12%的美国高级广告代理公司的高管愿意相信这种购买方式。这说明DSP广告不够普及,人们对它的认识比较浅显,DSP在美国起源地的情况尚且如此,在中国的情况更不容乐观。

(二)自身困境:品牌曝光安全问题凸显

DSP广告无法摆脱行业自身的困境,它对接的流量资源特别丰富,但资源丰富却不能保证质量。以实时竞价方式成交的资源多以非首屏、中小网站、中长尾流量为主,参与竞价的大部分流量价值也不高。这些流量会降低品牌的溢价,所以品牌广告主对它们所能达到的广告效果存有疑问,整个DSP生态链中优质资源比较少,仍然走的是传统购买的老路。

广告购买由原来的“买媒体”变成了现在的“买受众”,再加上程序化的购买方式,所以并不能保证广告投放的平台定位和品牌广告主的品牌特质相吻合,这正是品牌广告主担心的问题。例如,广告主不希望和自己的竞争对手出现在同一页面上,不希望自己的品牌和负面信息在一起。

(三)跨屏困境:移动终端兴起带来的新挑战

近几年各种移动智能终端的出现促使移动互联网高速发展,各大互联网公司纷纷布局自己的移动互联网业务:奇虎360收购MediaV聚效广告,将360的数据和聚效的产品进行整合,以期快速实现跨屏的技术突破;阿里巴巴联合优酷土豆在北京举办战略发布会,将开启视频广告跨屏营销大幕;百度在2014年不仅开放了自身的移动数据,还通过实行统一ID,将百度音乐、百度地图等应用在PC端和移动端打通。

互联网巨头配对数字广告行业领航者,说明跨屏营销将成为互联网广告营销的重点。跨屏营销似乎已是大势所趋,但是跨屏营销也并非一帆风顺,如何在多屏之间打通用户就是一个巨大的技术难题。

四、DSP广告的优化策略

(一)加强早期市场的培育

由于DSP广告购买的是网络用户,所以它能精确地控制广告展示的人群,但也是这一点加深了广告主的不信任。因为非目标广告人群一定不会看到DSP投放的广告,如果广告主本身不是目标受众,这就造成了比较尴尬的场景:广告主看不到自己投放的广告,他们不知道自己的广告的去向,就如传统的广告方式不知道“另一半广告费”去了哪里一样。

任何新生事物的普及都要经历各种挫折,DSP广告也如此。该产业链中的各个主体要加强对DSP广告模式的宣传和解释,多做一些公开课或案例展示来提高受众以及广告主的认知,加强培育市场,经过不断迭代,DSP广告就会迎来较好的发展前景。

(二)RTB和PMP的合理配比

DSP广告的购买方式是程序购买,除了RTB实时竞价之外,还有进行优质资源交易的PMP(私有广告交易市场)。它主要有两种交易模式:一是直接购买,和传统广告的购买方式一样,属于一次性购买;二是私下购买,类似于一个半公开市场,准入条件锁定在大品牌广告主,然后再通过RTB进行购买,是一个高端市场。

PMP市场本质上是一种在线广告购买的VIP服务,虽然它有准入条件,但是它能消除各大品牌的广告主的疑虑,从而保证品牌安全。但是我国DSP市场上的优质资源由于媒体巨头的控制显得捉襟见肘。相反,中长尾流量依然是市场主力,所以从整个行业的发展来看,可以对RTB和PMP进行合理配比,既提高中长尾流量的售卖率,又增加优质资源的溢价,从而解决品牌安全问题,提升各方的ROI。

(三)不断探索跨屏技术

虽然跨屏还有很长一段路要走,但是已经可以通过以下技术来实现跨屏了:

首先是精确匹配,主要是通过使用同一账号的方式来实现,就像我们的身份证一样,账号让每个用户都拥有唯一标识的ID,这样无论在哪里登陆,都是同一账户信息。

其次,在智能电视市场上还出现了使用WIFI、IP地址等方式进行跨屏识别的技术,这种方式有很多的不确定性,对技术的要求比较高,精准度不够。

还有通过对比不同设备上用户的浏览信息、点击习惯、地域分布等数据,从而标注同一用户,这种方式的精准度就更低了。

五、结语

DSP广告无疑是广告未来发展的趋势,它的核心是利用数据帮助广告主实现用户的精准定位,从而提升广告投放的效果。

参考文献:

[1] 艾瑞咨询.2014年中国移动程序化购买行业报告[J].广告人,2014(11):130.

[2] 黄杰.大数据时代程序化购买广告模式研究[J].新闻知识,2015(4):58-60.

[3] 鞠宏磊,王宇婷.改写广告业的“实时”与“竞价”[J].编辑之友,2015(4):57-60.

中图分类号:F713.8

文献标志码:A

文章编号:1674-8883(2016)10-0302-02

作者简介:吴德胜,男,信息传播工程学院研究生导师。张军,男,2015级硕士研究生,研究方向:网络传播。张兆军,男,2015级硕士研究生,研究方向:品牌传播。

猜你喜欢
发展困境优化策略大数据
宁夏回族民族传统体育发展困境及对策研究
大数据时代下免费手机软件盈利模式探讨
基建投资预算贴合工程造价控制阶梯化管理研究
企业重大风险确定及管理建议的研究论述
分组合作学习在小学语文高效课堂教学中的应用探索
基于一种优化策略的智能灯控制系统研究与设计
基于大数据背景下的智慧城市建设研究