海淘科技為你提供DSP廣告最新資訊：運營商數(shù)據(jù)在DSP廣告中的使用方法。
現(xiàn)在業(yè)界正在熱烈討論運營商如何去電信化、避免淪為管道商。運營商通過數(shù)據(jù)挖掘來開展增值業(yè)務(wù)的實踐也早已開始。 不過現(xiàn)在情況有了新的發(fā)展，美國的電信運營商的步子邁得更大了。據(jù)華爾街日報報道，國外運營商開始將自己手握的海量用戶數(shù)據(jù)變現(xiàn)，將用戶的位置、旅行、上網(wǎng)流量**慣等信息出售給包括廣告公司在內(nèi)的第三方。
那么在國內(nèi)運營商數(shù)據(jù)如何使用才能發(fā)揮最大價值呢?本篇文章會介紹到
首先簡單介紹下實時競價的應(yīng)用典型場景：
實時競價會發(fā)生在Ad Exchange、SSP、DSP這些參與媒體流量售賣與購買的各個系統(tǒng)上(現(xiàn)在一個更廣泛的概念叫做程序化購買/售賣)，本次交流主要關(guān)注在DSP側(cè)的實時競價的主要問題及我們的解決方法。
DSP的最簡模型如上圖所描述。簡單的說就是根據(jù)廣告主的用戶定向條件通過實時競價的形式完成交易。
接下來就參考文獻和個人的理解，對目前DSP市場發(fā)展的現(xiàn)狀分析：DSP作為一個產(chǎn)品形態(tài)，出現(xiàn)在中國已經(jīng)近3、4年的時間了。隨著大數(shù)據(jù)的火熱，有數(shù)據(jù)資源的公司都開始想著數(shù)據(jù)變現(xiàn)的方法或者說商業(yè)模式，而基于RTB的廣告是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)變現(xiàn)的最直接有效的途徑。目前國內(nèi)的DSP廠商應(yīng)該也在百家左右(也有大于50家的說法)，可是真正有規(guī)模有口碑的DSP依然是屈指可數(shù)。中等規(guī)模的DSP局限于自己的客戶規(guī)模，目前也發(fā)展遇到了不可避免的瓶頸期。下圖是目前國內(nèi)程序化廣告技術(shù)生態(tài)圖。
DSP在這個市場中的占比也會不斷的提高，這是市場趨勢和技術(shù)進步的不可逆轉(zhuǎn)的方向。谷歌，淘寶，百度，騰訊都擁有自己的AdExchange和DSP，雖然目前的AdExchange和DSP真正盈利的并不多，但大家都沒有放棄這個市場反而大張旗鼓的挺進這個市場，正是因為大家都看到了這個趨勢?；赗TB的程序化購買和售賣已經(jīng)浸入到媒體(Private/Public SSP)、交易平臺(AdExchange)、廣告主(Private/Public DSP)三個主體之中。同時也促進了第三方檢測技術(shù)的廠商，如秒針和AdMaster等。
DSP是對廣告主的需求負(fù)責(zé)的系統(tǒng)，他的基本功能包括：人群/媒體/地域/時間等定向，曝光頻次控制，價格優(yōu)化，預(yù)算控制等等，最終目標(biāo)是完成廣告主的目標(biāo)，包括：曝光，點擊，注冊，收藏，訂單等等。通常的用戶定向描述如下圖所示：
一個廣告主入駐DSP需要銷售合同的簽訂，運營策略的制定和實施，運營數(shù)據(jù)的支持與分析，運營日/周報，運營結(jié)項報告等等運營支持，當(dāng)然背后也需要產(chǎn)品技術(shù)的響應(yīng)支持與改造。下面分享一下我們團隊對DSP系統(tǒng)的思維導(dǎo)圖：
上述思維導(dǎo)圖可能看不清楚，將算法系統(tǒng)放大如下：
基于上述思維導(dǎo)圖，形成我們的算法整體架構(gòu)，方便大家理解算法整體架構(gòu)簡單描述如下：
算法整體由四大部分構(gòu)成：在線投放模塊、算法平臺、算法評估與可視化、數(shù)據(jù)收集模塊。在線投放模塊負(fù)責(zé)在線投放、算法與策略實施，并給每次投放打上算法標(biāo)簽方便跟蹤分析。算法平臺完成模型訓(xùn)練與離線評估優(yōu)化，基于Hadoop Spark MLLib技術(shù)及自有算法包開發(fā)，模型以PMML標(biāo)準(zhǔn)語言描述，方便與在線投放模塊交互。數(shù)據(jù)收集模塊負(fù)責(zé)投放與效果收集。算法評估根據(jù)算法標(biāo)簽及數(shù)據(jù)收集，利用典型指標(biāo)進行可視化評估。
上面介紹4個基本模塊的功能，下面介紹下關(guān)鍵模塊的架構(gòu)方法。在線投放模塊基本架構(gòu)采用分層模塊化的方式，將競價流程按照漏斗模型分成幾個典型層次，對流量進行逐步篩選，每層的算法模塊可以做到熱插拔和并行分流。算法平臺的基本架構(gòu)如下：
多算法組合示意圖如下：
數(shù)據(jù)適配器，用來適應(yīng)多變的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。通過相對通用的算法包，結(jié)合適配器，適應(yīng)多種形式的數(shù)據(jù)源與算法業(yè)務(wù)需求。通過前面提到的適應(yīng)熱插拔和多算法并行的投放系統(tǒng)做到多算法并行投放。并結(jié)合算法評估和可視化系統(tǒng)做到多算法評估。多算法組合與評估，主要的評估手段為典型指標(biāo)可視化支持下的A/B測試。
數(shù)據(jù)的閉環(huán)控制和自優(yōu)化及適當(dāng)?shù)奶厥鈴V告主的策略支持架構(gòu)是算法架構(gòu)的另一個關(guān)鍵問題，需要做到平臺整體優(yōu)化與廣告主優(yōu)化的有機結(jié)合才能滿足廣告主千變?nèi)f化的需求指標(biāo)。隨著市場的成熟，廣告主越來越不滿足于初期的曝光和點擊，更多的關(guān)注進站后的有效行為。
如何做好DSP的算法是從本質(zhì)上提升DSP效果的技術(shù)手段，也是困擾DSP廠商的核心技術(shù)問題。如何利用數(shù)據(jù)進行算法優(yōu)化。就是利用這些數(shù)據(jù)處理協(xié)調(diào)好用戶、媒體、廣告三者的關(guān)系。在合適的環(huán)境給合適的人以合適的價格投放合適的廣告。
要解決DSP的效果問題就需要對上面提到的三個關(guān)鍵因素及其相關(guān)關(guān)系進行徹底的分析和基于機器學(xué)習(xí)(數(shù)據(jù)自循環(huán))的使用。
(1) 用戶的分析：用戶的人口統(tǒng)計學(xué)屬性、興趣愛好、消費偏好;廣告主站內(nèi)行為分析;廣告偏好(如是否點擊)等。
(2) 媒體的分析：廣告位信息、內(nèi)容(特別是頁面關(guān)鍵詞)、分類
(3) 廣告的分析：廣告主分類，廣告活動分類，廣告目標(biāo)，創(chuàng)意類型
(4) 環(huán)境的分析：地域、時間、瀏覽器、設(shè)備、操作系統(tǒng)
上述四個方面及典型特征僅僅是舉例，不是所有。基于算上述四個方面特征的分析及相互的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析可以幫助大家更全面的分析流量特性及價值，有利于在DSP購買過程中進行決策。
目前我們實現(xiàn)的算法模塊及方法供大家參考：
點擊率預(yù)測：(1)+(2)+(4)+(3) 核心算法：統(tǒng)計/邏輯回歸/其它
競價價格預(yù)測：(2)+(4):統(tǒng)計/對數(shù)正態(tài)分布/其它
基于目標(biāo)的效果預(yù)測：(1)+(3)+(4)+(2):稀疏事件/類目/統(tǒng)計
1、運營商數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點
運營商發(fā)展大數(shù)據(jù)具有其他行業(yè)無可比擬的優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在：
1)運營商掌握數(shù)據(jù)全面充足。電信的領(lǐng)域之中，數(shù)以億計的通信用戶基數(shù)保證了數(shù)據(jù)的海量和多元性;
2)數(shù)據(jù)提供的可持續(xù)性。通信網(wǎng)絡(luò)的時時存在為數(shù)據(jù)的持續(xù)和速度提供了保證;
3)運營商對數(shù)據(jù)可以有效利用。運營商可以通過對海量數(shù)據(jù)的有效分析，更加精準(zhǔn)、更加高效地把握用戶需求，為廣大用戶和社會各界提供他們需要的產(chǎn)品和服務(wù)。
運營商數(shù)據(jù)也有其缺點:
1)數(shù)據(jù)地域不同格式和字段差異
2)敏感信息風(fēng)險
3)處理分析的難度較高
2、運營商數(shù)據(jù)在DSP算法上的應(yīng)用
運營商數(shù)據(jù)可以有效給DSP算法提供人群標(biāo)簽信息(這個在周一的介紹中已經(jīng)詳細(xì)闡述，在此不再詳細(xì)闡述)，可以對DSP的投放效果進行收集和分析，從而建立有效的機器學(xué)習(xí)機制，有利于算法不斷優(yōu)化。目前我們已經(jīng)形成了運營商數(shù)據(jù)利用的方法論，跟大家分享如下：
運營商作為數(shù)據(jù)的管道，用戶的行為數(shù)據(jù)均可以在其中采集和利用，如何有效的利用并閉環(huán)到DSP算法中，形成機器學(xué)習(xí)鏈路是DSP算法利用運營商數(shù)據(jù)必須解決的問題。經(jīng)過DMP團隊與DSP團隊的緊密合作，在投放時植入投放特征代碼，在分析數(shù)據(jù)時根據(jù)特征代碼進行分析，結(jié)合統(tǒng)一用戶識別技術(shù)，可是分析出用戶經(jīng)投放引領(lǐng)進站前、后的行為及動作，對投放的效果進行分析，并對投放人群進行優(yōu)化，整體提高投放效果。
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