分享：从需求出发浅谈DSP广告系统

2026-06-07 07:28:51

　　本文从实际需求出发，简述从初步了解投放业务需求，到实施落地的过程中，映射的DSP系统雏形。

　　电商在经过一轮疯狂的市场投放之后，广告投放消耗有所下降，流量市场的单价也开始下降，正是游戏、内容等行业的放量时机。而我们的市场投放部门的业务处于瓶颈，每日消耗只能维持在一个相对稳定的值。

　　我临危受命，因为当时我负责的所有产品线只有部分牵涉到广告的业务，而且还是比较粗浅的。

　　可以大致看到，基本上所有功能都需要人工去操作，而且投手还需要跨平台地来回操作，一整个流程下来，耗费的时间多不说，还容易出错，这是一个极大的不便。

　　另外一个没有在流程中体现的点，是广告素材的存储，仍然使用原始的FTP服务器去实现传输（这样的弊端是没法很好地对素材分类和搜索）。

　　因为投手不仅需要去创建计划，还得去观察数据，调整投放策略。所以一天下来，每个人就只能创建100条不到的计划。

　　而且不是每一条计划都能起量，100条里面能够有10条起量已经是非常不错了。

　　所以可以这样猜想，在同等的投放策略下，计划的数量越多，产生的消耗会更多。

　　而帮助投手提升创建计划的效率，那么势必能够量变引发质变，达到提升业务的效果。

　　细节的敲定主要是通过召开讨论会，前后总共召开3次会议，每次不少于4小时，才最终全部落实。

　　加班主要是因为一些模块，巨量引擎API没能提供很好的支持，中间调整了一点产品方案，所以大家面对这类型的需求，一定要充分预研。

　　系统上线之后，效果是立竿见影的。消耗蹭蹭地涨，最高峰比平时提升了近10倍。

　　市场投放的同事终于能准点下班了，而我和技术还在加班！确实挺魔幻的，不过互联网人永不下班，加班才是硬道理！

　　综合来看，第一个版本做出来的需求，已经能够很好地满足市场投放的使用了；可以在几分钟内创建上千条符合要求的计划。

　　数据监控：通过数据分析，可以优化各个路径的漏斗转化，降低损耗，积累投放策略等；通过监控，如消耗突然下降，点击转化下降等，可以及时预警，帮助投放同时及时解决问题。

　　素材策略：素材是带给用户的第一视觉体验，所以优化是必不可少的；目前的系统仅支持人工预搭配的方式，形成创意库，这种方式太过依赖投手对创意的敏感度，没能很好地提升消耗的利用率。所以后续的优化方向是需要摸索出一套素材的数据分析策略，通过这套数据分析策略，结合AB测试等方式，让好的素材持续曝光，也能在短时间内找到效果差的素材并淘汰。

　　竞价策略：从长远来看，一套成熟的人工+算法的竞价策略，可能才是广告系统最终的演变方向。对于竞价这一块，我还没有深入去了解，所以暂时没有成型的想法。

　　因为是第一次了解程序化广告投放这个行业，里面的门门道道，着实是花了不少时间去研究学习。

　　这个项目落地很长一段时间之后，我才有时间去从宏观地了解这个行业生态。了解完才发现，这个项目其实正是DSP系统的雏形。

　　这次基于公司内部需求所做的项目，其实就是一个“DSP需求方广告平台”，本质上也是基于用户增长问题衍生的一种需求。而DSP系统立足于需求方，能够很好解决人力效率、数据分析等问题，解决这些问题之后，用户增长这一环自然也能受益。

　　从行业角度来说，DSP在RTB中处于代表广告主利益的一环，一般以竞价的方式，实现广告创意的程序化投放（PCP），支持用户、投放数据分析(DMP)，同时具备对投放效果的实时监测、分析和优化能力。

　　下面是来自RTBChina的一张技术生态图（2020），大家有兴趣可以看一下：

　　广告主花钱需要看到效果，而广告平台则需要在广告和用户体验之间找到平衡点。

　　随着程序化广告的高速发展，会不会在未来的某一天，广告和内容深度结合，出现“广告即内容，内容即广告”这样的场景呢？

　　为什就不能是一个广告计划实体：里面属性是所属渠道、定向设置、所需素材、有效期等？

　　广告计划下如果存在多个广告创意，是为了什么？如果一个广告计划下只存在一个广告创意，那分层的意义是什么？

　　想问一下楼主的这个系统是不是只是提高投放人员的投放效率的，不参与流量分配的？

　　间接参与，会做一些数据的回传给分发平台帮助优化找寻用户的模型；如果是直接参与到流量分配的环节，你可以去了解一下RTA。

　　如果是这样的话还称不上是传统DSP（如作者写的，更接近单纯的广告投放整合系统），更像是为了提升市场营销部门外采广告提升工作效率的广告投放工具。

　　对的，严格来说就是一个广告交易桌面TD，所以文章也说，从需求去窥探dsp的雏形；

　　感谢分享，有点疑问，批量创建时的路径不是要先广告组再计划再创意吗，为什么可以先配置投放策略，求教

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