如何科学评估DSP广告每次的投放效果

  DSP广告的出现得益于大数据的兴起。无论是PC端的广告营销，还是移动端的营销，大数据分析应用的作用日益凸显，也成为精准营销的比拼重点。目前，精准投放一般分为三类，主要是包括搜索广告、社交广告、精准展示广告。借助大量的实时数据支撑，使营销平台更及时、更准确地获得决策依据。通过各种渠道的分析，使广告主和营销平台能够更科学地评估每次DSP广告投放的效果。
  以一个化妆品的销售推广为例，过去网络广告投放，需要从不同媒体购买广告位，然后全面铺开。而通过DSP广告，则可以运用大数据分析找到高匹配目标人群的属性标签，然后在DSP广告平台通过实时竞价的方式，匹配到与目标人群属性标签联系紧密的广告位，并以“核心人群+强相关人群+辐射人群”的逻辑进行组合并实施投放。
  更加不同的是，在投放过程中，基于人群定向技术，依据投放数据的实时分析效果，持续采用人群标签、媒体、频次控制、智能竞价等优化措施，进一步提高广告效率。最终，这一广告在18天时间内获得88.16万人次的点击量，超过7600万次的总曝光量，覆盖2500万人群，平均点击率1.16%，平均达到率43%，均高于行业平均水平。此外，与以往传统投放相比，此次广告千次曝光成本降低50%，点击成本降低33%。
  正因如此，DSP广告受到了广泛地追捧。从2008年在美国起步开始，DSP广告这一模式在广告行业这一个饱和残酷的市场领域中，硬是打出了一个漂亮的上升曲线，年增长率在150%以上。预计，今年移动DSP广告程序化购买行业整体规模将达到3.9亿，并且在未来3年内保持较快的增长速度，2017年移动程序化购买DSP广告的市场规模将超过35亿元。