初探DSP出价策略 - 中国数字营销门户

当前广告平台的出价规则

如MediaVCTO胡宁在接受某次采访中所披露的“Google和百度这些大广告竞价平台所广泛使用的第二高价(GeneralizedSecond-price Auction)的方式进行结算。结算方式有CPC（Cost Per Click）也有CPM(Cost Per Mille/thousand impressions)选项供广告主选择。广告主按它所能承受的最高价出价，实扣按第二高价的RPM (RevenuePer Mille/thousand impressions)，再转成广告主选择的CPC或者CPM的结算方式。”

降低广告主风险的DSP出价策略

广告分为刺激需求的广告和。而RTB和DSP目前通过网上行为追踪了解一个人的直接需求，这是在解决“满足需求”的这一类广告的精准度问题。正因为DSP广告的目的在于获得预期购买行为的转化，是Call for Action而非Branding，所以单次曝光值得以什么费用出价购买，其上限完全取决于这次展示机会所带来的预期收益。

出价 <= 预期收益；

这种出价策略，根本性的降低了广告主的投放风险。在此策略指导下的广告投放，最多只是吃掉商品的边际毛利润，而不会造成亏损。而预期收益的计算，则是这一商品的边际毛利率，乘上此次预期转化率。

出价<= 预期收益= 边际毛利润*预期转化率

由此看出，出价上限的计算，关键在于测算出此次曝光所能带来的预期转化率。而预期转化率，则是根据此次曝光展示机会的属性标签，对数据库中的以往数据的平均预期的统计。

出价的决策影响

如果转化率提升的越高，则对某次曝光展示机会竞价所出的价格上限也越高。而可接受的价格上限就越高，越有可能竞得此次曝光展示机会，而DSP也越可能因此而获得佣金。也就是说，在这种出价策略的前提下，DSP Agency更有动力提升自己的转化率。这种策略也保证广告主和DSP Agency的利益一致。

由于对某一个曝光展示机会的竞争者可能来自于不同品类的商品。这可能会出现某一类产品A的评价边际毛利率或者平均预期转化率远高于另一类产品B，从而导致B的价格上限永远高不过A。这种情况下，一方面DSP在对曝光展示机会的维度划分上要更加细化，从而是B在某一类特殊的曝光展示中转化率高于A；另一方面DSP也可以在选择代理的产品品类上做出适当调整。

类似的程序化出价交易策略

DSP和股票交易所里的另类玩家“高频交易者”非常类似。他们并不像巴菲特那样在谨慎决策后买入价格低于实际价值的股票，并将长期持有直到到其真实价值体现的那一刻。而是通过建立自己的数学模型，并把当前市场上的实时数据输入这个模型中计算无风险套利机会，也就是股票价格低于实际价值时。一旦市场上出现某只股票无风险套利机会的时候，程序就会进行果断交易。这一类程序化出价的很多策略，也许在未来也可以为DSP的出价策略所借鉴。

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