深度盘点 程序化广告你不能不知道的几大“技术坑”
近些年广告圈里程序化购买的话题一直是风头无两，火热异常。的确，作为广告未来一大趋势，程序化购买受到重视是合情...
一、 我们每天有数百亿的流量近些年广告圈里程序化购买的话题一直是风头无两，火热异常。的确，作为广告未来一大趋势，程序化购买受到重视是合情合情的。但是，对于许多中小广告公司，特别是传统广告公司，他们作为程序化购买的买方，对于程序化购买的第一认知多半来源于程序化购买需求方平台DSP，也因此注定了他们基本上都是属于被各家DSP公司宣传和教育的一批“殉道”者。面对如此热闹非凡的场面，他们要如何从中去挑选、去理解、去识别并最终接受这些新技术、新营销，哪怕是在信息如此透明化的今天，恐怕也是不容易，还得费些功夫。小编在此特别总结市场上一些DSP宣传时的高级“技术坑“，希望传统广告公司在了解程序化购买时少走些弯路，尽量少跳或者不跳坑。
这应该当选DSP公司最喜欢使用的一句宣传语之一吧。受此影响，许多传统广告公司在沟通了解的时候，基本都会问上一句：你们家日均流量有多少？移动端呢？
每次面对关于程序化交易的流量问题，小编每次都会感觉特别无奈，这脑“洗”得也太彻底了！本来，在程序化交易的广告市场中，每天由各媒体方贡献出来的流量总共加一起超过数百亿的是不足为奇的，DSP能够打通这数百亿的流量供广告公司从中选择，本身就是DSP产品的一个巨大的优势。但我们需要知道的是，对接这个流量池（即程序化广告交易市场）的需求方平台（即DSP）是许多家（目前中国一、二线的DSP大概20家左右），加之，程序化广告是通过竞价获得广告的展示机会的，所以最终能够获取这个流量的比例会是多少呢？结果不得而知。
所以，看似惊人的数百亿流量其实就和你在商场里看到琳琅满目的商品是一个道理，你能看到那些商品但它并不是你的，你得拿出Money去买回来，买到手的才是你的！否则，我们按一个CPM/1元钱来计算，每个号称日流量200亿的DSP，日营收就是2000万，企业一年就是73亿的营收了。
另外，程序化广告交易市场里，各媒体方把自己的流量放进去竞价、出售，其实只是将传统的一对一售卖方式改为平台式的、程序化的购买方式，归根结底还是为了把流量卖出去，那么，问题就在于，为了把流量卖出去，卖更好的价钱，肯定是放给越多的渠道（DSP）去卖才更有保证，所以，主流的媒体流量DSP基本都是相通的，你有，我也有，资源并不是独占的，当然，也有一些DSP号称独家拥有某某平台流量，问题是，到底那些某某平台的流量位置在哪儿？质量如何？人群是谁？小编认为这很值问细细品味。
二、我们通过look-alike定向，可以实现精准营销
DSP的广告本就是基于DMP人群数据进行的投放。但可不可以因此就说因为通过look-alike定向，就可以实现精准营销，答案是不一定。
这听起来似乎有点矛盾，其实，如果搞清楚了程序化广告DSP的look-alike定向思路和方法，就会明白，look-alike定向，实现精准营销是有前提条件的。
先来解释一下什么是look-alike定向？ look-alike目前业内基本直译为：人群定向或者受众定向。通常的做法是：首先，DSP会针对广告主给出的种子用户，采集种子用户这批人群的家庭出身、教育背景、职业历程等信息，跟踪观察及分析他们网络行为习惯，比如浏览偏好等，再通过数据挖掘算法分析找出它们之间的共同特点，然后，对具有同样特点的人群进行投放该广告主的广告。
我们可以发现，look-alike定向的精准投放有两个前提：一是要有一批绝对精准高质量的种子用户；二是对于这批种子用户的网络行为等数据的挖掘和分析能力。
对于种子用户，一般情况下，会由广告主提供，这里面也会有疑问，有的时候，广告主会直接给出种子用户的数据，也有的时候，广告主会有自己已经分析提炼好的人群标签，但智子云的经验中发现，前者再通过数据挖掘的方法分析出的种子用户人群标签与后者直接给出的人群标签也会存在差异的。这对于投放结果是否精准是第一层影响；而对于种子用户的网络行为等数据的挖掘和分析能力，这里是否有足够多、足够全面的网络行为数据以供分析是第二层影响；而就算有了足够的数据可以提供分析，而DSP是否有比较深入的、专业的数据挖掘算法和技术能力又是第三层影响。
到这里，我们可以很清楚的看出，细节是魔鬼。一句我们是look-alike定向，并不足以说明就一定具备精准营销的能力，更不足以成为DSP的核心竞争力，除非可以说清楚数据的来源以及数据挖掘算法，look-alike定向，精准营销才可能成为DSP一个可以信赖的优势。
三、我们有超过10亿的人群Cookies
Cookie是由 Web 服务器保存在用户浏览器上的小文本文件，它包含有关用户的信息。Cookie 可以帮助辨别用户身份、进行用户浏览习惯和浏览页面的跟踪。这无疑非常有利于DSP进行用户网络行为习惯和浏览数据的采集分析，所以，一些DSP常常以此来宣传自身数据的庞大和优势。但是，真正的行家里手却很明白，这只是虎皮一张，实际效用不大。为什么这么说呢？
Cookie的不稳定性
不同的浏览器对 Cookie 的处理是不一致的，一个浏览器能创建的 Cookie 数量最多为 300 个，并且每个 Web 站点能设置的 Cookie 总数不能超过 20 个。而还有一些Cookie在用户退出会话的时候就被删除了（或者是用户自己手工删除Cookie），就算客户或是系统不会删除Cookie，但 Cookie还是有生存周期的，在这个周期内Cookie有效，超出周期Cookie就会被清除。 另外还有一种可能，如果用户设置禁止 Cookie，则 Cookie 不能建立。
总而言之，Cookie像一个临时车牌，有或是没有，有多久，这都不是一个可以长期并连续存在的信息。
Cookie用户的不确定性
因为就算以上这些都不是问题，很多家庭里的成员共用一台电脑，那么这台电脑上的Cookie其实是由多个人产生的。
综合以上，想通过Cookies来说明人群数据的优势，既缺乏稳定性，也缺乏精准性。
四、我们有LBS定位，可轻松实现场景营销
LBS定位、场景营销，都是近年来DSP各厂商宣传使用的高频词，听起来都很牛的样子。场景营销无需多解释，顾名思义即可明白，LBS定位是DSP里人群定向技术的一种，我们这期为大家详解LBS中的“技术坑”。
覆盖范围要足够大
覆盖范围要足够大，这才可确保用户覆盖率够高。我们知道大多数DSP里的人群数据里的位置信息来源于交易市场发来的竞价请求里，各家DSP再根据竞价请求里的人群信息数据进行判断要不要出价竞价。我们再深入一点：交易市场的竞价请求信息来源于各媒体平台给出的流量数据。所以，说到底，用户在哪里，是媒体告诉DSP的。问题来了：
PC端用户媒体是无从知道用户的位置信息的
移动端用户位置信息态少（大多数在安装APP时就会拒绝分享相关信息。大家可以自问一下，自己下载安装APP时被询问是否允许获取位置信息、是否允许获取联系人信息等问题的选择）
有相关数据统计，来自程序化交易市场里有关人群位置信息的数据只有不到30%，而DSP还要在这不到30%的带有位置信息的人群数据里去挑选目标区域的目标受众去做竞价，竞价成功后才能进行投放，最后还剩下了多少人可以LBS呢？智子云多年前开始自建人群IP库，目前已经拥有覆盖99.3%以上移动人群的IP数据库。智子云曾经测试过，像传统DSP一样通过交易市场的数据来做LBS定位，相比拿自有IP数据库的人群来做LBS定位，其结果人群覆盖数量比差1：1539。
定位精度要足够精细、足够灵活
每部手机定位有不同的定位精度，每部手机当下所处的无线环境、传播环境等也都有不同，还有每个广告主，每个项目或产品对广告每次投放的场景辐射范围需求都不尽相同，因此，每一次的广告投放位置定位都应该是按景按需因地制宜才能有效。例如，餐厅的外卖广告，2公里范围显然转化更好，而一个楼盘的促销，全城促销和交通沿钱多个区域投放相结合更好。
五、我们不收服务费，直接消耗返点
大多数据中小广告公司在选择DSP合作的时候，会比对各家的预充额度，随后比对服务费（或返点）的比例，以此来核算自己的起步投入成本。但小编想说的是，如果中小广告企业不懂程序化广告竞价模式，单看账面数据的话，依然还是会“跳坑“里。
关于的服务费与返点要不要写小编犹豫了好久，因为不能确定算不算技术坑。的确，这听起来是合作模式范畴，而不是技术范畴。2016年程序化广告市场一直在呼吁：”我们要用良币驱驱逐劣币，净化和推动市场向良性的方向发展。“面对广大中小广告企业在选择DSP合作时始终绕不过去的这个”坑“，小编还是决定应该说一说，何况，它其实非常技术。
服务费VS返点
据小编了解，程序化广告DSP各家都有一套针对中小广告公司的合作模式，其合作模式无非是两种：
1、预充值+服务费（为便于讲解，以下简称“服务费模式“）
2、预充值+返点（简称“返点模式“）
返点模式应该是目前市面上运用较多的一种合作模式，也是被广告中小广告公司普遍认可的一种模式。不难理解，单从字面上来40%（约数，取市场平均值）更让人心动，而且还是广告投放后广告公司额外得到的利润，而服务费15%（同样是约数，取市场平均值），却是在广告投放后广告公司需要额外付出的费用。稍微懂点算术的人 ，都不会选额外支付服务费的方式。
如果真如上所说，返点模式的DSP简直是活雷锋了。但自古商人就是追逐利益的，所以这种“买小送大“的亏本生意肯定是不存在的，否则，DSP靠什么活着？那么，问题来了，既然如此，DSP为什么还要返点？
程序化广告的竞价流程和竞价日志需透明开放
说到此，我们要把话题拉回到解释一下程序化广告的竞价流程：1、当有人浏览网页时，广告交易市场（ADX）会向各DSP发出竞价请求——2、各DSP根据ADX发来的竞价请求里的相关信息（媒体信息、客户信息、广告位信息等）在规定的时间内进行出价——3、ADX根据各各家提交的竞价后按第二广义高价中标原则回复该DSP竞得该广告位，然后展示该DSP的广告。这整个流程在不到1秒的时间内完成，相关的竞价数据被留存在DSP后台日志里，DSP每天根据这些投放数据与广告公司进行费用结算，很公平公正吧。其实不然。两个问题：中小广告公司能看到DSP真实竞价的投放流程和数据吗？这里面的虚假流量又有多少？
如果中小广告公司不能获取真实的竞价数据，也不能监测到完整的竞价流程，就无从知道有没有作弊流量？作弊流量有多少？就算都是真人流量，但真正的竞价成本又是多少？显而易见，除非DSP公司肯开放后台接口，将自己的投放流程和竞价日志透明开放给中小广告公司，否则，DSP这中间吃的采购差价以及靠虚假流量“吃“掉的广告费用到底是多少，这恐怕永远是一个迷。
广大中小广告公司的朋友们，你们还敢说自己的40%的返点是赚了吗？
DSP代表的应该是广告公司的利益
有些朋友看到这里说，那意思是应该选择服务费模式？这看起来更不靠谱啊，DSP能作弊能吃差价，这都是预存的广告费里发生的，服务费模式不是既要眼睁睁看他们吃“黑粮“临了还要再送他们一笔好处费？的确这么看来选择服务费的模式，简直是没天理没道理。
还事物以本质，我们退回到起点来看这件事：在程序化购买生态里，DSP作为需求方平台，是中间的媒体采购服务商，代表的应该是中小广告公司的利益。所以，基于这样的角色定位，DSP的收益应该来源于中小广告公司支付的技术服务费，而不应该是媒体渠道倒买倒卖的差价收益。所以，DSP服务费的收费模式才是对的。但如果只单纯的转变成服务费收费模式，却没有相应的技术配套，让客观的投放数据和投放流程透明化，不能让第三方来监督审计，这样的服务费模式正如上面大家所不能接受的，还是坑。
真正的服务费模式应该是真正的全透明、可审计的
打开DSP后台的数据接口，相关的投放数据、投放成本可实时导出到中小广告公司，便于中小广告公司实时获取和监测。而不是只给中小广告公司一个投放结果汇总表，而应该让所有数据和流程对中小广告公司真正的全透明，全面彻底的可审计。如果中小广告公司预存了10万的广告费用，这10万费用是真真正正的用在广告投放上面，DSP再收取15%的技术服务费，各位中小广告公司的朋友们，还觉得这15%的服务费给得冤枉吗？
需要说明的是，以上三个透明——成本透明、数据透明、流程透明缺一不可，才能真正体现DSP是一个有责任感的技术服务商，敢于务实，讲求实效，基于这样的技术基础，中小广告公司选择服务费的合作模式的DSP才是可靠的。
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