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2017年RTB广告年中思考:当DSP全面透明化后

数字营销微刊  · 公众号  · 营销  · 2017-05-24 17:00

正文

朱建秋

智子云创始人兼CEO


导读:“透明化”是解决这种信息不对称的关键,会让套利和作弊者无处遁形。作为技术平台的DSP,将率先开启“透明化”之门。



年初,我的《2017年,DSP、RTB和程序化广告的“透”视与展望》一文里提到,国内RTB市场存在信息不对称,有“柠檬化”的风险,RTB高度自动化和“因人而异”的精准投放特质,沦为了黑箱操作的借口,导致乱象滋生。这不仅让DSP很受伤,而且冲击了整个程序化购买的信誉。“透明化”是解决这种信息不对称的关键,会让套利和作弊者无处遁形。作为技术平台的DSP,将率先开启“透明化”之门。


如今,2017年上半年即将结束,正如我们在年初所预见的,透明化“成了各家DSP2017年”产品宣传中的标准特性。DSP厂商愿意,也正在向广告主全面开放数据,推动信息“透明化”。


然而,“透明化”只是RTB良性发展的第一块拼图,开启了DSP技术竞争的序幕。随着DSP向广告主和代理商们敞开自家的数据后院,很快会迎来下一道难关:如何向客户证明通过自家的DSP投放RTB广告,精准又高效,性价比优良。如果DSP不能顺利跨过这一关,透明化后的DSP将被看成一个低质量的媒体渠道。


由此可见,当DSP全面透明化后,DSP才会真正回归到技术本质。但是,DSP具体应该从哪些方面去着手提升产品效果呢?


强化虚假流量过滤技术


泛滥的黑箱操作让RTB市场成了虚假流量的重灾区。流量质量和效果脱节,做假渠道和虚假流量乘虚而入,不断加剧RTB市场“柠檬化”的风险。这些非人类、“肉鸡”或者可见性极差的流量,大量吸食系统的探索成本,让以转化为导向的算法变得基本行不通。不论哪一种精准投放技术在这些流量的包围下,最终都只能沦落为PPT上的概念。


因此,只有拥有强大的虚假流量过滤技术,才能保证各项技术优势不被这些“虚假流量”冲垮。强大的虚假流量过滤技术是一个好的DSP的必备技能。根据我们的研究和经验,现有技术在识别虚假流量上,还是显得力不从心。道高一尺,魔高一丈,是不得不承认的现状。不管是独立研发,还是采用第三方的服务,DSP必须优先加大在这方面的投入。


一切要向“转化”看齐


当客户的期望只是曝光和点击的时候,在点击作弊横行的市场上,DSP这个黑箱很容易“满足”客户的要求。但因为点击产生的效果不佳,越来越多的广告主开始要求效果指标。


现有的DSP优化算法,通常都是以点击率预测为基础,而没有转化率指标。即使加入了转化率,也是假设一个较高水平的值。但可惜这种假设在RTB环境下并不成立。而开源算法中没有解决这个问题的现成方案。当DSP全面透明化后,DSP的优化算法将变为一切向“转化”看齐,此时,DSP就必须研究适合自有系统环境的转化优化方法,从优化初始搜索空间和探索过程着手。


走向全自动智能化


不得不承认,目前的RTB广告效果其实并不理想。技术升级只能缩小这种差距达到用户的满意区间,但不会消失。


剩下的差距要如何弥补?我们认为还是要发挥DSP天然的技术优势,最大程度节省用户的操作成本。算法是程序化广告的DNA,DSP应该把这个DNA的优势充分释放到操作层面上来,让DSP系统比传统平台更加聪明、好用,甚至有明显的代差。这就是“全自动智能化”技术。


“全自动智能化”:不仅是自动优化出价流程,而应该是对RTB营销全流程覆盖并自动优化。


其中包含:系统能够理解创意和产品说明,自动归纳出产品的特征,基于以往的经验,自动的为广告主规划RTB渠道的投放;不仅如此,系统也能够全面深入地分析RTB媒体的特征,在投放过程中可以自动开展品牌保护;而且,通过AI技术,系统还能够自动积累经验,对新的广告创意,提出改进建议,甚至能自动合成文字标题。


总之,转化指标基本上得到满足后,全自动智能化的DSP和其他营销工具相比,更加容易和灵活,能有效弥补因效果差距带来的竞争力损失。


做一个“值得信赖”的AI


“全自动智能化”被普遍接受的前提是广告主或者代理商对AI的能力充分信赖。获得信赖最直接的方式是用结果说话。通过大量的投放实验,证明系统干得不错,自然而然人们就接受和信服;另一种是间接的方式,将机器决策过程透明化,让人们看到机器的决策过程。当人看到机器的每个决策都及时准确,长此以往,也就乐于放手让机器自主执行了。因此,在实际运营中,我们不能单靠一种途径来获得信赖,而必须同时交叉结合使用不同的方式。


目前DSP的AI普遍是黑箱运作,大多数只采用“结果”说话而忽视“用过程来证明”,十分不利于“信赖感”的建立。

请输入标题     bcdef

DSP需在以下四个方面实现AI决策透明化


1. 数据报表高度信息化,让人充分了解机器的优化角度。就是每个AI决策用到的数据项,均要配上相关的信息。比如移动App,必须配上AI理解到App的特征,用人可以理解的方式展现给用户。


2. 重要的决策点需要详细记录下来,让人能读懂。比如在品牌广告投放过程中,某些媒体被自动剔除和加入的原因。


3. 主动提示优化点。比如,用户指定了几个必须定向的城市,但是AI很快发现上海地区特别差,系统应该及时提示,并附上机器分析的原因。


4. 发生意外事件时,系统能够自动防护。

请输入标题     abcdefg



2017年RTB广告中思考:


2017上半年DSP的“透明化”趋势,让我们看到了整个RTB市场正在朝向良性方向发展。但“透明化”仅仅只是刚刚开始,而远远不是结束。


DSP要进一步获得人们的信赖和认可,需要多方面努力夯实技术基础:首先要面对和解决的是流量过滤、效果提升方面的技术难点,缩小与传统渠道在效果上的差距,与此同时,还结合全自动和智能化从灵活性和易用性方面进一步提升性价比,让DSP具备和传统渠道竞争的实力。 





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