据eMarketer统计，程序化广告已成为当今主流的广告投放形式，占数字广告花费的80%以上。其中移动端程序化广告支出占程序化广告总支出的75.6%。2021年程序化广告主的数量比上一年增长一倍。程序化广告最常见的投放工具是DSP,也就是需求方平台。本篇文章中，我们将讲解DSP的由来以及如何有效地使用DSP来提升广告表现。
DSP的由来和优势
DSP最早源于网页端广告采买，主要用于提高品牌知名度或吸引客户访问其网站并进行在线购买。随着移动设备的不断升级换代，DSP已经成为移动端程序化购买的重要工具。
DSP使用机器学习模型进行用户定位和广告活动优化。运用算法来实时评估每个潜在广告展示的价值并进行出价。DSP为广告主节省了大量调整黑白名单的时间，自动化广告投放流程让广告主可以更加专注在用户获取和优化策略上。此外DSP为广告主提供了更多维度和更透明的竞价数据，方便广告主准确衡量广告活动的效果并进行优化以达成投放目标。
虽然DSP是自动化的广告采买工具，但仍有很多可以操作的杠杆，DSP广告投放效果也会受到人为因素的影响，广告主需要掌握以下几点基本的投放技巧。
DSP的操作技巧
01 广告主设置灵活的预算和单价范围
预算偏低或较低的单价范围会限制住机器学习的用户探索能力。我们都知道，机器学习模型依赖于获得足够多的用户样本，并从中识别出高质量的用户。因此广告主需要为DSP提供充足的预算来抓取目标用户。
02 选择合适的广告投放目标
广告投放前，广告主首先要明确投放目标，比如针对某个应用内事件的优化、ROAS优化和留存率优化等。这些目标对于如何设置广告活动、投放效果分析和广告优化非常重要。Chartboost擅长针对应用内购买的广告回收进行优化，也称IAP ROAS优化，许多以内购为主的游戏开发者常以此作为投放目标。我们建议广告主观测几周平均的应用内购买金额，来综合评估投放表现，以避免因为某一天的异常表现而得出错误结论。
03 建立相互信任，全面分享数据
我们建议广告主通过移动监测合作伙伴（MMP）实时与广告平台分享归因数据和非归因数据。更多的数据有助于DSP在短期内尽快完成用户画像的捕捉，机器学习模型可以为您更高效地定位高价值用户。
04 尝试新的应用平台
广告主通常在iOS和Google play平台获取用户，只有少数广告主了解并曾经通过亚马逊应用平台做广告投放。亚马逊用户指的是用Fire操作系统设备的用户和已经在安卓手机上下载了Amazon Appstore这个App的用户。64%的亚马逊平台用户位于美国。根据Chartboost投放数据，亚马逊平台用户的获客成本平均比安卓平台更低，但是用户质量与iOS差不多。对广告主来说，如果您已经有应用在安卓平台上架，只需要几分钟时间就可以轻松迁移到亚马逊平台。
05 投放全程请保持耐心
DSP的成功建立在数据量的累计之上。DSP投放时间越长，DSP积累的数据就越多。广告主尤其需要对刚上线的广告活动保持耐心。一开始机器学习积累的数据很有限，可能无法迅速达到预期目标。当机器学习模型经过数据训练后，广告活动通常需要四到六周甚至更长的时间才能达到稳定的表现，并进一步扩大获客规模。
希望以上DSP投放技巧能助力您尽快达成健康稳定的广告投放效果，如果您希望进一步了解Chartboost DSP的优势和合作细节，请与我们的广告投放团队取得联络。
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