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  • DSP的裸奔年代:细数中国DSP行业”五大病态”

    Adexchanger 发表于 2013-05-20 9:00 | 分类标签:
    DSP 需方平台

    【近期小编走访了一些使用过中国DSP的广告主与厂商,其中一家外语教学品牌总监对DSP目前存在的问题一语中的,于是小编邀她总结归纳了以下这篇“DSP 五大病态”】

    DSP行业的蓬勃发展,吸引了越来越多的公司纷纷推出自己的DSP。大略数一下,单2012年下半年,就涌现了超过20家DSP公司加入这场乱战,一时间“实时竞价”、“大数据”、“受众购买”等词充斥在线上的讨论和线下的行业会议。快速生长、同质化竞争的同时,不少DSP公司为了凸显自己的优势,做了很多超越自己实际能力的宣传和承诺,所谓的人群、数据、算法都是“裸奔”,这对于行业来说,无异于是拔苗助长。

    作为一个数字广告的从业者,希望这个“新广告生态圈”能够被广告主和媒体主正确认知,所以不得不指出目前DSP行业的问题,希望大家能够从中找到中国DSP的发展之路。

    一、 “没有人的人群”

    不久前参加某所谓某DSP公司的推广会,听闻他们根据“类目学”制定了五千种的人群标签,可以细分到每个小到不能再小的人群类别,比如在要租平谷县的2000元的2房1厅的人,非常精准。但是实际使用一下这个DSP系统就会发现,绝大部分人群标签是1个人都没有的,人群标签体系琳琅满目,但实际的数据积累却骨瘦如柴。

    人群数据从来不会从天而降,人群数据需要从大量的媒体端、广告主端积累而来,而这些都需要实际业务量的支撑。目前这个市场上很多DSP都是原来在主营业务上没有一席之地,希望抓住RTB这根救命稻草,数据积累和应用本来就是老大难问题。缺乏数据积累的人群分类,哪怕是5万,50万的类别,没有相关的“人”(cookie),再完美的细分也只是空中楼阁。为了给客户一个看似科学的人群指导意见,毫无根据的先划分一些所谓的人群,这种行为无异于诈骗,从长远来看,也极不利于DSP行业的可持续发展。纵观国内市场,除了淘宝的强用户购物标签,百度的搜索强兴趣标签,新数的游戏玩家细分标签,及常年有campaign热数据的易传媒DSP向客户提供13000个标签,并保证每个标签下的活跃用户之外,其他公司的DSP及所谓DSP,均不同程度地存在数据断点、细分标签无数据等情况。

     

    二、“死”的“大数据”

    “大数据”这个词几乎已经在2012年被各家的口水淹死,市场上绝大部分DSP都高举着“Hadoop”“云计算”的大旗,究竟什么样的平台能够管理好、使用好数据,广告主也只能是“雾里看花”。

    事实上,广告交易平台提供给每个DSP的数据是一致的,区别在于每个DSP自身的数据积累和应用,数据积累来自于和媒体的对接,来自客户的投放,来自多屏的数据累积,来自7*24小时、跨各个行业的机器自学习优化。整体上看,行业内大多数DSP企业多数受限于客户数量,没有各行业的广告投放,没有端到端的产品布局,没有7*24的持续性优化,只能积累断点数据,并不能循环的创造价值。没有“活”的大数据,“云计算、云优化”就是无本之木。

    三、DSP不能投放视频和移动广告?

    视频网站已经成为互联网广告投放中的重要一环,无论从受众、黏性、接受度、展示效果等各方面衡量,视频广告都是品牌广告主的推广必选项。而移动互联网的普及也让移动广告成为网络推广的重要新兴。在国外RTB市场上,视频和移动已经变成DSP投放的主要阵地。

    Demand Side Platform按照定义应该为广告客户对接尽量多的媒体资源和数据,争取最佳的ROI,好的DSP当然应该对接视频和移动资源。但纵观目前市场中的DSP平台,号称“最大”、“最好”或“最早”的DSP竟然都没有接入视频和移动的资源,这实在不能不说是中国式的忽悠。

    四、 品牌客户如何安心投放DSP

    目前市场上已经有部分品牌客户开始了解DSP,但面对DSP市场的问题,广告主还很难跨出第一步:

    1. 哪些资源有品牌冲击力

    目前公开的广告交易平台中整合了市场大量的剩余资源,30%的曝光是非第一屏曝光,在有限的广告尺寸下,品牌的表现力也得不到施展。

    2. 媒体作弊如何规避

    由于对接大量的长尾媒体,如果DSP没有一个自主研发、长期运营的反作弊引擎,广告投入的实际ROI无法保障

    3. 担心媒体环境

    大部分品牌广告主在选择媒体的时候都非常注重媒体环境,DSP必须提供较完善的语义分析功能,规避网页的敏感内容

    目前市场上绝大部分DSP还在早期的客户接洽、经验积累阶段,对于品牌资源对接、反作弊系统、语义分析技术等都无暇顾及,这样的DSP,试问品牌客户如何放胆一试?

    五、缺少广告实操和算法团队

    纵观行业,DSP的一夜爆红使无数企业积极投身其中,由于缺乏长线的资金支持和技术研发,而“算法”本身比资源、数据更为抽象——或者说“好忽悠”——在与客户谈判时便习惯性开出无数的“空头支票”,一边大谈算法对效果的提升,三言两语绘制出广告投放的天方夜谭,一边自己的运营经验基本为零,技术团队也不过三三两两。在推销时,这些企业只是空谈人群,不谈基于大数据的优化对于投放ROI的影响。

    笔者注册了一个“专为中小企业定制的、目标人群定向的DSP”,连续几周被客服催促“先充值5000元”,但是问其投放效果,实际上对于基本的转化指标都无法保证。

    没有大规模的技术团队,自助研发的算法,和长期在实际投放中累积的经验,对于广告主来说,就不是真正可靠的DSP。

    具有足够资金与人员的支持才能可持续性的发展出符合市场规律的产品,市面上能有大规模持续性投入的除了融资状况健康的易传媒,背靠大山谷歌bidding manager(invite media)等DSP厂商外,能规避以上5点的DSP厂商屈指可数。

     

    请指正,C

     




    Adexchanger

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