开普乐以色列团队近期对以色列广告科技进行了调研，梳理了该行业800多家公司，为您带来世界顶尖广告科技国家的最新动态、公司调研及投资机会点评。

  自从上一篇行研风格跑偏之后，公众号阅读量吭哧吭哧往上涨，让我们甚是欣慰。我们从读者的反馈中发现，许多科技业小哥哥小姐姐，乃至与广告十分相关的传媒领域同学，都对程序化广告的一些专有名词不太了解（好吧，我承认，上一篇行研太装X，扔了太多英文缩写……）。所以，这一篇行研我们就跟大家伙儿一起来分享一下程序化广告的产业链细分和相对应的名词缩写。

  当我两个月前策划这次调研，第一次知道广告的实时竞价（Real-time Bidding, RTB）真正的作业流程的时候，我甚至开始怀疑的真实性，又打开好几个网页验证了一遍，结果让我开始感叹科技的进步……

  • 在我打开流量的载体（APP，网页等）的一瞬间，流量主（Publisher, 拥有广告位的一方）获知了我的身份（iOS端获取IDFA码，安卓端直接获取IMEI码）

  • 将我的用户特征标签迅速发到广告交易平台（Ad Exchange, ADX）上

  • 广告主们（Advertiser, 想发广告的一方）发现符合自己投放范围的客户，开始拍卖（Vickery式拍卖，暗标出价，出价最高者按出价次高者价格支付）

  上述的所有流程，都在我打开APP或网页的瞬间完成（实际上，整一个完整的过程在100ms内完成）。怎么样？是不是感觉很黑科技？其实，这只是基础版，程序化广告经过多年的发展已经进化到更先进的地步了。

  上面的作业流程只是单一客户进行单次投放，实际上，现在的APP和网页每秒钟进行着成千上万次这种交易。如果把每个Bid Request的JSON文件算作1KB，一秒钟处理1000次Bid Request，每天积累下来的日志文件能够达到TB级。同时，除了流量主这一角色，行业中还有与各大渠道商代理关系的渠道商、积累大量长尾流量的广告联盟等角色。对于这几种角色来说，如果能有一个平台来管理这么多的流量就完美了——供应方平台（Sell-side Platform, SSP）应运而生。

  SSP并不仅仅是简单的整理收发信息的功能，由于有着大量数据的支持，它还需要为供应方提供多重信息反馈，因而SSP具有这些特性：

  • 用户特征识别定向，同向用户流量切片打包（很有技术上的含金量的活儿，识别的颗粒度大小足以见真章）

  • 支持多种需求方接入，包括Ad Exchange和DSP（待会儿会讲：P）

  • 流量主收益优化及竞争保护策略（前者比如提供eCPM等数据及通过模型预测收益等辅助流量主进行收益优化，后者包括依据需求屏蔽不希望接入的广告主或平台）

  恭喜你，成功抓住了重点！这就是我们标题上讲到的三个P里面的第二个——数据管理平台（Data Management Platform, DMP）。DMP是检验广告投放质量的一大利器，慢慢的变多的SSP和DSP都整合了DMP的功能，为客户提供实时的反馈辅助决策。

  • 第一手数据来自于本身广告投放，获得广告点击率（Click Through Rate, CTR）、用户覆盖量、广告主使用量、eCPM和广告曝光量等；

  • 第二手数据来自客户和上下游伙伴，包括广告转化率（Conversion Rate, CVR）等；

  • 第三方数据来源与第三方数据监测机构，最重要的包含用户属性、用户行为、网页点击率、APP月活与留存率；也有一些垂直领域的第三方数据提供商会提供特殊的垂直领域数据等等。

  DMP除了基础的整合多渠道信息和图表化展示的功能外，还包括深度学习的能力，如腾讯广点通，广点通集成了一整套自底向上的文本分析基础模块，涉及2亿QQ群、7亿用户、每天2亿URL点击和2千万广告点击的数据分析；基于此广点通还开发了相似人群拓展等深度学习功能。而移动端的数据收集分析更加多样，包括传感器信息和wifi热点信息等，能让地理定位和用户特征更加清晰。

  对于广告主，总不可能每天盯着电脑每100ms手动竞价，更不说多个渠道投放了。程序化广告投放的另一大角色（第三个P），也是最重要的角色登场了——需求方平台（Demand-side Platform, DSP）。DSP的出现最开始是未解决多个广告交易平台并存，Bid Request并发等繁琐步骤而开发出来的，结果现在基本上取代了广告交易平台的角色，许多拥有大的DSP都能直接对接到SSP进行竞价，跳过了广告交易平台的步骤。

  作为广告主直接对接的平台，DSP总得有一些很炫酷的功能来吸引客户，比如广告频次控制（Frequency Capping，即在一段时间内对单一客户的同一广告投放不超过X次），预算平滑（Budget Pacing，即把预算尽量均匀地花在广告投放的时间段内，而不是第一天第一小时全部投完），程序化创意制作（Programmatic Creative, 即拍摄单一素材后针对客户群属性进行定制）等等。

  在DSP这个红海市场里，有区分度依旧很重要的，单单标榜自己算法先进还是渠道领先是远远不足的。像上一篇我们讲过的三里屯七个葫芦娃，就各个各有本领。

  • Taptica拥有非常好的留存率数据，这个数据支撑其在Appsflyer广告平台综合表现报告上综合指数位列第七位；

  • Startapp在非游戏类广告投放上占据优势，同时积极开拓新的终端设备广告投放，比如VR平台；

  • IronSource的Aura平台直接将广告渠道打通到OEM厂商，通过与OEM厂商的合作，直接获取预装APP/插件（如下拉菜单、应用商城等）的广告位渠道

  总结成一句话就是，只有将自己与竞争对手区分开来，才能在红海中杀出自己的一片蓝海。

  上面分享了关于DSP，DMP和SSP的作业内容和作业流程，但是如果你了解国内广告行业你就会发现，国内的广告生态又是另外一番光景。以SSP为例：国内的流量不可避免地被BAT、头条和微博垄断，并且各自形成体系、自成一派，第三方SSP在国内市场被挤压到很小，仅靠国内外长尾流量和垂直领域网站流量支撑国内的运营。

  而DMP作为数据平台，为了业务需要自然要接入种类非常之多的数据，但是国内市场目前仍然缺乏一个真正的第三方DMP，将各种数据互通到一处进行统计分析。一方面，各家DMP擅长的数据类型不同，有的手握大把地理位置数据，有的拥有大量社交行为数据，互通对于互为竞争对象的各DMP来说还十分遥远，最近的华为和腾讯因用户数据而大打出手的事件恰恰说明了国内各巨头对各自数据的敏感；抛开商业这一层不谈，由于数据源的不同，各家数据的互通也存在技术上的障碍；最后，在法律上还存在着一定的限制。与此相比，巨头SSP自带的DMP发展倒是顺风顺水，在技术上不停地改进革新，为客户提供更精准的广告投放。

  海外DSP入华，也为程序化广告投放的市场注入了新鲜的血液。新型的DSP大多融合了DMP和传统的广告联盟，形成综合性服务平台。海外DSP除了接入了国内巨头的SSP之外，更为强调的是为广告主提供强大的广告出海的能力。随着各家海外DSP在中国区的营收不断加大，海外DSP对新兴国家的投资，尤其是对中国市场的投资还会继续加大。

  嘿嘿嘿，装X的时候又到了！上面这些C啥P啥的到底是啥意思呢？其实上述的这些，前三个是计费模式，最后一个是流量主用于优化收入的指标：

  • CPA，即Cost Per Action，每行动成本，即按照用户的行动（可以是注册、点赞、转发、下载、下单、购买等）进行付费，一般广告主会在投放广告之前与代理或流量主协商好具体是哪种行动，于此就衍生出了CPS，CPR（对应计费标准为实际销售数量和实际回应数量）等具体的计费模式

  • CPC，即Cost Per Click，每点击成本，即按用户点击广告数量进行付费；这种计费模式深受广大游戏广告主的喜爱，而用这种计费模式的流量主也对广告的文案、素材和目标客户把握的比较严格

  • CPM，即Cost Per Mille，每千人成本，即每向一千名目标用户进行投放就进行计费，此类广告以品牌曝光为最最大的目的，对转化率等一般要求不高，常见与大型的广告投放

  • eCPM，即effective Cost Per Mille，每千人展示可获得收入，这个指标是流量主衡量各个广告位的盈利能力的基本信息参数，但不代表具体的收入

  对的，当你看到上面的这一行字的时候，你就必须要知道这句话背后的潜台词：嗯嗯，上面的三千字还只是冰山一角……往往能够流放到公开竞价的流量都是比较低级的流量，而更高级的流量早已在更高维度的作业链条中被瓜分完毕：

  又有新单词要讲了！刚刚讲的都是作业链条最下面的OA（Open Auction，即公开竞价）的部分，接下来和大家简单分享一下高维度的作业链细分：

  刚才所讲的其实都是属于公开竞价这一块。而从高维度的作业链看，这几种购买方式主要有四个不同：

  • 库存方法不一样：PDB购买方式大多数都用在最顶级的广告位，一般流量主会要求直接在投放期限内买断这一广告位，不可挑选流量（所以称之为保量）而其他质量稍低的广告位则一般不要求买断，可以自由选择流量

  • 出价方法不一样：前两种购买方式由于广告位质量高，所以由流量主标出固定价格，而后两种采取竞价模式

  • 参与方数量不同：前两种购买方式一般为买方和卖方单独联系，第三种则是多个买方对接单个卖方，第四种为公开竞价，无限买方对接单个卖方

  • 通过这四种途径够得的广告位的质量是至上而下逐级递减的；同时，其实PDB就是将传统的流量采买模式放到数字化的管道中，使得传统的广告位更加智能、更可控、更精益以及更规模化

  如果广告主的预算充足，想要更好的广告投放效果，那么应跟DSP或者你的广告投放代理沟通一下，合理搭配多种购买方式，高低搭配获取质和量的最大化，最终实现广告投放的最佳化。

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