Что такое DSP-платформы и как они работают?
Время прочтения: 7 мин
Дата: 04.12.2023
Содержание
У термина Demand Side Platform (DSP) есть два значения. Сейчас так называют организации, которые покупают данные у поставщиков для использования их в маркетинге и продвижении. Но в первую очередь DSP — это инструмент, необходимый для автоматической закупки рекламы. Рассказываем, зачем он нужен бизнесу, по каким критериям выбирать платформы и как они работают.
DSP собирают и анализируют большие объёмы обезличенных данных о поведении пользователей интернет-ресурсов. Они используют алгоритмы и технологии машинного обучения, чтобы определить, какие пользователи потенциально заинтересованы в объявлениях определённой тематики. После анализа данных платформа выбирает наиболее подходящую аудиторию, а также оптимальное время и место для размещения ролика, баннера или объявления. Она автоматически закупает площадки для размещения через SSP и Ad Exchange, а затем показывает рекламу целевой аудитории.
Под общим названием DSP объединяют все инструменты, которые работают с разными платформами или сайтами для показа рекламы. Их основная задача — закупить и показать рекламу по оптимальной цене в соответствии с запросами рекламодателей. Они могут работать с разными видами рекламы — с баннерами, видеороликами, креативами в мобильных приложениях, нативными интеграциями.
Зачем бизнесу DSP
Вот чем использование DSP может помочь бизнесу:
Экономит время на закупку и управление рекламными кампаниями. Платформа позволяет маркетологам работать с разными сетями и форматами одновременно, увеличивая охват аудитории, повышая эффективность рекламных кампаний.
Обеспечивает прозрачность, контроль над бюджетами. Позволяет управлять ставками, общими расходами, видеть результаты своих кампаний в режиме реального времени.
Предоставляют отчёты о рекламной активности: заказчик получает информацию о том, как объявление было показано, какие данные использовались для таргетинга, какие результаты были достигнуты.
Позволяют сравнивать результаты по разным площадка, которые были использованы для продвижения.
Помогают следить за составом целевой аудитории, чтобы точно её сегментировать.
Собирают подробную статистику взаимодействия с потребителем, прогнозируют эффективность рекламных кампаний.
Как работают системы управления рекламой
DSP закупают рекламу через специальный аукцион в режиме реального времени, он называется RTB. Система запускает торги между рекламодателями, сравнивает их ставки, чтобы определить, кто получит право на показ. Задача системы управления рекламой подсчитать оптимальную цену рекламы, а затем вовремя сделать ставку, буквально за секунду — на аукционе всё происходит очень быстро. Рекламодатель, предложивший самую выгодную ставку, получает возможность показать свое объявление.
Чтобы понять, как пользователи взаимодействуют с рекламой, платформа анализирует файлы cookies. Это помогает более точно настраивать показы рекламы. Заказчик анализирует результаты и выбирает ЦА, которую он хочет привлечь, выделяет бюджет на каждый показ.
У DSP есть 5 вариантов поиска ЦА:
По сайтам. Это удобно, если вам важно показать рекламу в определённом контексте или ответить на запрос пользователя с определённого сайта.
По геолокации. DSP делает ставку, когда получает запрос от пользователя из определённого города. Местоположение определяется по IP.
По сегментам. Реклама отображается для определённых категорий пользователей, например, для неженатых мужчин в возрасте до 30 лет. DSP покупает анонимизированные данные пользователей на платформах управления данными (DMP).
По частотности показов. Если человек не совершил действия после нескольких показов, DSP прекращает тратить деньги рекламодателя на показы этому пользователю.
Ретаргетинг. Система показывает персонализированную рекламу пользователю, который уже взаимодействовал с рекламодателем, основываясь на его предыдущих действиях.
В отдельных DSP предусмотрены алгоритмы предиктивной оптимизации — предикторы. Этот алгоритм рассчитывает CTR (Click-through rate) для каждого запроса от SSP (Sell-side platform) и каждой рекламной кампании, чтобы определить вероятность конверсии. Он сочетается с любым из перечисленных способов таргетинга. Гипотетически маркетолог или трафик-менеджер может делать это вручную — анализировать результаты рекламной кампании, изменять таргет, рассчитывать ставку. В небольшой компании объём работы может быть несущественным, малый бизнес вполне может обойтись без предиктора. А в медиа-холдингах и компаниях с обширной продуктовой линейкой на ручную обработку данных требует слишком много времени и денег. И несмотря на все вложения, придётся учитывать человеческий фактор и вероятность ошибки.
Как выбрать DSP
Найти систему управления рекламой во всём многообразии инструментов может быть непросто, особенно если вы будете впервые использовать DSP. Вот критерии, на которые стоит ориентироваться при выборе:
Есть ли возможность интеграции с другими инструментами маркетинга — DMP, рекламными кабинетами.
Предусмотрен ли в системе предиктор.
Насколько хорошо работают клиентская и техническая поддержка.
Формат показа: десктопный или адаптированный под мобильные устройства.
QPS (количество запросов в секунду): чем больше у вас клиентов, тем выше будет нагрузка на систему.
Репутация разработчика: убедитесь, что система реально управляет рекламой, а не просто перепродаёт данные от других платформ.
Есть ли возможность закупки рекламы в реальном времени.
Доступные форматы, креативы: хорошо, если система поддерживает различные форматы — видеоролики, интерактивные баннеры, опросы.
Таргетинг: удостоверьтесь, что система поддерживает необходимые вам языки, регионы, типы устройств, сайты и аудитории.
Аналитика, отчёты: система должна предоставлять подробные отчёты о показах рекламы. Если отчётности нет, это может означать, что система использует скрытые источники трафика.
Один из самых важных параметров при выборе DSP — это источники информации, к которым есть доступ у системы. Для того, чтобы выводы о целевой аудитории были объективными, алгоритм должен обработать большой объём данных о поведении потребителей и их значимых характеристиках. Учитывается возраст, пол, семейное, финансовое положение, локация, интересы. При этом важно соблюдать требования закона о конфиденциальности личных данных. Поэтому в первую очередь стоит рассматривать системы, обрабатывающие массивы агрегированных данных. Например, рекламный программатик от Platforma, российского маркетплейса инструментов Big Data, получает такие данные от своих партнёров — крупнейших финансовых и телекоммуникационных компаний. Такие сведения законно использовать для выделения сегментов ЦА и покупки рекламы.