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2022-03-25 21:53:52
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什么是程序化营

程序化营销/广告可能会令人困惑,尤其是对于外行和新手而言。然而,它正在疯狂增长,并被认为是网络广告的未来。因此,对程序化购买、销售和广告有一个简短的了解是很重要的。

归根结底,程序化营销是通过实时竞价购买数字广告空间,这是传统手动广告空间购买发展而来的。

在广告商将他们想要的目标受众偏好输入到需求方平台(DSP)后,可以使用人工智能(AI)进行程序化投标。拍卖发生在网页加载所需的时间内,一旦页面完全加载,最高出价的广告就会出现。这包括在线展示、社交媒体广告、移动、视频以及最近的电视市场中的广告空间。

现在,下面列出目前市场上最常用的10大DSP,帮助你了解一些不同的程序化平台,并选择出最适合的广告……


需求方平台(DSP)前10名列表

· Facebook Ads Manager

· MediaMath

· MainAd

· Amazon(AAP)

· DoubleClick

· LiveRamp

· Choozle

· TubeMogul

· BrightRoll

· AppNexus




 


Facebook广告经理|商业脸书

早在2016年,Facebook就取消了发布“Atlas”的计划,这是一个当时与谷歌竞争的DSP。围绕用户隐私和数据的担忧似乎受到了挑战,Facebook希望在发布DSP之前解决这些问题。

现在,Facebook决定进行与众不同的程序化营销。去掉技术中间人,他们提供购买平台和可出价的广告空间。这意味着Facebook Ads Manager是一个以编程方式销售自己(和Instagram)库存的DSP。

Facebook Ads Manager作为一款应用程序提供,允许广告商从一个地方创建、编辑、管理、跟踪和分析他们的活动。鉴于Facebook的活跃用户数接近20亿,该平台为程序化广告商提供了巨大的可能性。

 


媒体数学|轻松集成

“MediaMath是面向营销人员的领先独立程序化公司。”

MediaMath成立于2007年,多数股权由员工所有,受到财富500强中三分之二的信任,并与数以千计的开发商和机构合作以改善业务成果。

程序化广告的一个不利方面是,在广告发布之前,你无法看到广告将放置在什么位置。

MediaMath以公开透明为傲,确保用户可以完全访问他们的数据,并提供自定义选项和可以帮助设置和维护活动的专业专家团队。

 


智能优化|一站式深度学习

MainAd的Logico将数据驱动与机器学习模型结合起来,以提供预测分析功能。该技术通过从数据集中提取信息来找出规律并预测顾客行为,从而提供更高的效率。他们如今可以实时地处理数据以影响竞价。

Logico的推出将允许我们把人工智能(AI)的精准性融入程序化广告,并利用从中获取的大数据来做最有效的决策。数据是所有业务的核心,而公司使用机器学习功能来提取和利用数据的能力将为打造成功的广告活动提供坚实的基础。

MainAd的技术能让客户减少网络营销成本,实时竞价精准度提高到75%,借助 Google Cloud 专业服务团队将价值实现时间缩短 3 倍,优化处理速度以最大化广告库存并在不到 100 毫秒的时间内运行复杂的算法,将浏览者转化为买家。

MainAd的深度学习算法精准度高,通过转化,在销量增长之后,可按比例结算佣金。通过这种深度学习,对于合作方来讲是零风险的。并在3-6个月内达到看见广告效果。

 


亚马逊(AAP)|扩大的活动

亚马逊简称亚马逊广告平台(AAP)被描述为广告技术的黑马。凭借作为一家企业保密的声誉,亚马逊也对围绕这个DSP的细节保密。

借助此工具,广告商可以通过所有亚马逊网站、网络和移动应用程序接触到亚马逊购物者。

但是,AAP最近因其用户透明度低而受到抨击。RobGriffin(HavasMedia产品开发全球总监)表示,AAP用户“获得了新客户,但他们不一定知道他们是谁、[产品]销售情况或转化率如何。”

亚马逊广告平台可以实时查看数百万人的在线购物行为,可以将其用于针对相关客户的精准营销活动。

Google的DoubleClick|数字广告解决方案

DoubleClick广告客户产品和GoogleAnalytics360套件现在属于Google Marketing Platform品牌。

DoubleClick是谷歌领先的DSP,将自己描述为“一个集成的广告技术平台,使代理机构和广告商能够更有效地创建、管理和发展高影响力的数字营销活动。”

2017年4月,DoubleClick宣布现在可以通过该平台购买电视广告空间。

然而,谷歌和Facebook最近因担心他们的程序化策略适用于cookie而不是人而受到抨击。因为到目前为止,谷歌和Facebook拥有最多的公众数据和洞察力,其他DSP,如AppNexus、RocketFuel和MediaMath正在联合起来挑战这些程序化巨头。

但谷歌不准备让竞争对手不战而胜,目前正在测试它是否应该放弃自己的Double ClickAd Exchange的功能,这意味着它很容易能够胜过其他人。

 


实时更新|身份解析服务和数据载入

LiveRamp专注于纯粹的以人为本的营销,是一家为全渠道营销提供基础的安客诚公司。通过他们的身份解析服务LiveRampIdentityLink,他们将数据与真实消费者联系起来,从而在所有数字渠道中实现基于人的营销计划。

LiveRamp致力于改造客户使用的技术平台,致力于提高营销的相关性,并最终让消费者更好地与他们喜爱的产品、服务和品牌建立联系。他们尊重包括AppChoices和数字广告联盟(DAA)ICON计划在内的领先协会的最佳实践,为各个市场提供隐私安全的解决方案。

LiveRampHQ的最新发展包括宣布他们与AppNexus、MediaMath等共同发起一个新技术联盟。他们专注于在程序化渠道中提供基于人的营销,他们希望挑战目前由谷歌和Facebook占据的精准广告主导地位,并摆脱对cookie的不舒服入侵。

 


选择|数字营销和广告平台

“当你可能只需要一艘快艇时,不要为航空母舰买单。”

Choozle将用户体验与一流的工具相结合,是一个以设计为中心的平台,在自助服务平台中集成了强大的定位、购买和执行功能。

由于没有最低广告支出,Choozle很受欢迎,因为它使营销人员能够获得每一个程序化印象,弥合大消费者和小消费者之间的鸿沟。他们的服务将客户的更多广告预算花在媒体上,因为他们剔除了任何不必要的成本、技术和复杂的流程。

Choozle透明、强大且简单,提供实时程序化广告以及购买和测量工具,可在不增加成本的情况下与大玩家竞争。

 


管大亨|程序化广告软件

TubeMogul是一个领先的独立软件平台,使品牌和代理商能够计划、购买、衡量和优化其全球广告,专注于构建世界领先的广告软件。

他们专注于视频广告,开发了业界最全面的客户培训和屡获殊荣的客户服务。它们使客户能够通过一个平台在数字屏幕、电视和户外频道上编排复杂的程序化广告活动。

2016年2月,TubeMogul发起了一项非人类流量信用计划,如果流量被WhiteOps识别为非人类,广告商将获得退款。虽然绩效和经济透明度都至关重要,但他们的承诺延伸到他们作为行业领导者的地位。

 


来自雅虎的BrightRoll!|智能视频广告

雅虎自己的DSP BrightRoll 将来自搜索引擎的专有数据与复杂的定位功能相结合,以独特地定位其客户的广告活动。凭借致力于帮助买家和卖家从数字广告中取得出色成果的工具,他们的服务涵盖视频、展示和原生广告。

DSP每天利用超过1650亿个数据点,解决了广告商面临的最严峻挑战并取得显著成果。他们的数据驱动方法可确保广告商在所有格式和设备上接触到精确的受众。

借助Audience Builder和令人难以置信的数据,广告商可以利用广泛而深入的洞察力轻松建立受众。然后通过第三方集成来衡量广告系列的结果,以确保真正的观众看到广告素材!

 


应用连结|国际互联网广告和广告管理软件

利用数据和机器学习,AppNexus致力于为全球开放的数字受众平台赋能。他们的计划简化了最复杂的功能,因此他们的客户可以发挥他们的潜力。

成为值得信赖的合作伙伴,提供符合客户最大利益的解决方案,同时透明且成本低。作为一家独立的科技公司,AppNexus完全符合客户的利益,旨在创造更好的互联网。

他们的实时平台支持核心产品,使出版商能够最大限度地提高收益,营销人员和代理商能够利用数据和机器学习来提供智能和定制的活动。

2017年5月,AppNexus、LiveRamp和MediaMath以及其他公司宣布成立一个开放的技术行业联盟,以在程序化渠道中广泛使用基于人的营销。值得继续关注程序化新闻,以了解未来几个月的发展情况。




选择哪个需求方平台?

各种DSP之间的差异并不是很明显。我们在这里只列出了10个,市场上还有很多很多选择。

每个都有自己的优点和缺点,很大程度上取决于自己需求。

根据AppNexus首席执行官BrianO'Kelley的说法,“48%的数字广告收入来自两家公司——Facebook和谷歌”。LiveRamp、MediaMath、AppNexus、IndexExchange、LiveIntent、RocketFuel等公司建立技术联盟就是对这种主导地位的回应。

他们希望程序化广告具有更少的侵入性,从专有标识符(如cookie)转向注重隐私的基于人的营销。毫无疑问,这将是一场持续的战斗,强烈建议你密切关注!

如果正在选择你需要哪个DSP,建议在加入之前充分研究他们的网站。不希望将预算浪费在不必要的成本上。

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