王爱飞：当大数据与互联网广告相遇-广告主如何取势DSP - new
利用大数据分析提高广告创意效果
利用大数据分析提高广告创意效果随着信息技术的迅猛发展，大数据正逐渐成为各行各业的重要资源和工具。
在广告行业中，利用大数据分析可以帮助广告主和营销团队更好地理解消费者需求，优化广告创意，提高广告效果。
本文将探讨如何利用大数据分析来提高广告创意效果。
一、了解受众群体在广告创意设计之前，首先需要了解受众群体的特点和需求。
大数据分析可以帮助广告主收集和整理海量的用户数据，通过分析用户的兴趣、消费习惯、社交行为等信息，深入理解受众的喜好和需求。
例如，通过分析用户在社交媒体上的互动行为，可以了解他们对不同类型内容的偏好，从而为广告创意提供参考。
二、挖掘潜在需求大数据分析可以帮助广告主挖掘潜在的需求和市场机会。
通过对海量的数据进行挖掘和分析，可以发现受众的潜在需求，解决他们在现有市场上没有得到满足的问题。
例如，汽车品牌可以通过分析用户在社交媒体上的讨论和评论，发现消费者对新能源汽车的关注度逐渐增加，从而调整广告创意，推出更加符合市场需求的广告。
三、个性化创意推送大数据分析提供了精确的用户画像，可以为广告主提供个性化创意推送的能力。
根据用户的个人特征、兴趣爱好、地理位置等信息，广告主可以定制不同的广告创意，以吸引用户的注意力和兴趣。
例如，电商平台可以根据用户的购买历史和浏览行为，向其推送相关的促销广告，提高广告点击率和转化率。
四、实时调整和优化大数据分析可以实现广告创意的实时调整和优化。
在广告投放过程中，通过实时监测和分析广告效果，广告主可以及时了解广告的点击率、转化率等指标，并根据数据进行相应的调整和优化。
例如，通过A/B测试，可以对比不同创意的表现，选取效果最好的创意进行进一步投放，提高广告效果。
五、跨平台整合在当今数字化的媒体环境中，广告主需要在不同的平台上投放广告，如搜索引擎、社交媒体、电视等。
大数据分析可以帮助广告主跨平台整合数据，并进行综合分析，以了解用户在不同平台上的行为和反应，从而优化广告创意。
大数据在互联网广告中的应用
大数据在互联网广告中的应用引言互联网广告作为一种现代化、高效率的广告推广方式，正逐渐取代传统媒体广告的地位。
与传统媒体广告不同，互联网广告在大数据的应用方面具有巨大的优势。
本文将讨论大数据在互联网广告中的应用，并探讨其对广告业的影响。
什么是大数据在深入讨论大数据在互联网广告中的应用之前，先来了解一下什么是大数据。
大数据是指规模巨大、结构复杂的数据集合，通常包含多种类型的数据。
这些数据通常以海量的形式存在，传统的数据处理技术不再适用于对其进行分析和应用。
大数据的特点在于V4原则，即Volume（海量）, Velocity（高速）, Variety （多样）和Value（价值）。
这四个方面分别对应了大数据的数据量大、数据传输快、数据来源多样以及对价值的挖掘能力。
大数据的应用范围大数据的应用范围很广泛，几乎涉及到了各行各业。
在互联网广告领域，大数据的应用也非常重要。
1. 用户行为分析大数据可以帮助分析用户的行为，了解用户的兴趣和偏好。
通过分析用户在互联网上的浏览历史、搜索记录和社交媒体活动等数据，可以更好地了解用户的需求和行为模式。
这些数据可以用于广告定位和个性化推荐，提高广告的点击率和转化率。
2. 观众定位与细分大数据可以帮助广告主准确定位自己的目标观众，并将广告精确地投放给他们。
通过分析用户的地理位置、性别、年龄、兴趣爱好等信息，可以将广告精准地投放给最合适的观众群体，提高广告的有效曝光率和转化率。
3. 广告效果评估大数据可以提供广告效果的实时监测和评估。
通过分析用户对广告的点击、转化、评论、分享等行为，可以及时了解广告的效果如何，及时调整和优化广告策略。
4. 广告创意优化大数据分析可以帮助广告主了解用户对不同广告创意的反应，从而优化广告的设计和内容。
通过分析用户对广告的喜好、喜欢的色彩和字体等细节，可以提高广告的吸引力和影响力，增加用户对广告的认可度和信任度。
大数据在互联网广告中的挑战尽管大数据在互联网广告中的应用有着巨大的潜力，但也面临着一些挑战。
基于大数据的网络广告投放策略优化与效果评估研究
基于大数据的网络广告投放策略优化与效果评估研究网络广告投放策略是市场营销领域中的重要组成部分，随着大数据技术的快速发展，基于大数据的网络广告投放策略优化与效果评估研究变得越来越重要。
本文将分析大数据在网络广告投放中的应用，并探讨如何利用大数据优化投放策略和评估广告效果。
一、大数据在网络广告投放策略优化中的应用1. 用户行为数据分析：通过收集网站浏览、搜索记录、社交媒体互动等数据，可以对用户进行行为分析，了解用户兴趣、偏好和需求。
基于这些数据，广告主可以精准地定位目标受众，优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
2. 地理位置数据分析：大数据技术可以获取用户的地理位置数据，例如通过GPS定位、IP地址等。
地理位置信息对于广告投放至关重要，可以根据用户所在地区的经济、文化和消费习惯等特点，精准投放广告。
例如，如果某个地区的用户对旅行产品感兴趣，广告主可以将旅行相关的广告投放到该地区。
3. 内容分析与关键词优化：通过大数据技术，可以对用户在网站上浏览的内容进行分析。
根据用户的兴趣和需求，广告主可以将与用户浏览内容相关的广告投放到相应的网站上。
此外，关键词也是一个重要的优化点。
通过分析用户搜索关键词的频率和趋势，可以调整广告投放的内容，使其更贴近用户需求，提高广告投放效果。
二、大数据在网络广告效果评估中的应用1. 广告点击分析：通过大数据技术，可以实时追踪广告的点击量、用户转化率、点击位置等数据，进而进行广告效果评估。
通过分析不同广告的点击率，广告主可以了解广告的受欢迎程度，从而调整广告创意和投放策略，提高广告的转化率。
2. 回访路径分析：大数据技术可以追踪用户在网站上的行为轨迹，包括他们的浏览路径、停留时间等。
通过分析用户在广告点击后的行为轨迹，可以了解广告的后续效果，并优化广告投放策略。
例如，如果某个广告的点击量较高，但用户在点击后很快离开网站，可以考虑调整广告内容或增加网站的吸引力，以提高用户的转化率。
大数据在广告行业中的应用前景
大数据在广告行业中的应用前景1、介绍大数据和广告行业随着科技的迅猛发展，大数据已经成为当下最炙手可热的话题之一。
广告行业作为商业领域中不可或缺的一环，也开始积极探索大数据的应用。
本文将从不同角度展开讨论，探讨大数据在广告行业中的应用前景。
2、提升广告的精准性传统广告在投放时往往采用广撒网的方式，通过大规模的投放来触达潜在客户。
然而，这样的做法效果并不理想，浪费了很多资源和财力。
而大数据的应用可以帮助广告商更好地了解目标受众的兴趣、喜好和行为习惯，从而实现广告的精准投放，提高广告的转化率。
3、优化广告内容大数据分析不仅能够帮助广告商更好地了解目标受众，还可以为他们提供宝贵的营销洞察。
通过对用户数据的挖掘和分析，广告商可以深入了解用户的需求与偏好，根据用户的特点和习惯进行个性化的广告创意和内容制作。
这样的优化能够提高广告的吸引力和点击率，为广告商带来更多的业务机会。
4、提升广告效果预测在广告行业中，预测广告效果一直是一个关键问题。
大数据的应用可以通过对历史广告的投放效果进行分析，建立有效的模型和算法，从而准确预测广告的效果。
这对广告商来说非常有价值，可以帮助他们更好地制定广告策略和预算分配。
5、加强广告投放的实时性随着移动互联网的崛起，用户对广告的敏感度也在不断增加。
大数据分析可以帮助广告商实时了解用户行为和趋势，从而在合适的时间点和合适的渠道进行广告投放。
这样的实时投放能够更好地与目标受众接触，提高广告的曝光率和点击率。
6、提高广告投放效率传统广告投放需要人工参与，需要大量的时间和人力成本。
而大数据的应用可以帮助广告商实现广告投放的自动化和智能化。
通过自动化的广告投放系统，广告商可以更高效地管理广告投放和优化广告效果，从而降低成本和提高投放效率。
7、开拓广告新媒体渠道大数据的应用让广告商可以更好地了解用户的点击路径和互动行为，从而发现一些潜在的广告投放渠道。
比如，在社交媒体上发布与用户兴趣相关的广告推送，在直播平台上进行精准投放等等。
王爱飞：当大数据与互联网广告相遇-广告主如何取势DSP(苏州赢时代) - new
RTB RTB（DSP+ （DSP+ AD AD Exchange） Exchange） 广告交易方式的优势
提升整体绩效 减少媒体采购的浪费 提供更好的定向能力 降低CPA成本 提高广告投放透明度
度量运营效率
1. 海量流量资源：
接近全网络覆盖、海量曝光资源
2. 智能投放及优化方式：
人群实时竞价和优化
连年大幅上涨的情况下……
选择更多网站的媒体组合 ?
访问人群混杂； 即便网罗了更大量的目标人群，但更 多的非目标人群也需要埋单！
Nielson调研结果表明，在线广告平均只有33%的曝光是给目标人群看的。
互联网广告交易模式从「购买网站」转变成「购买人群」……
DSP 与 AD Network(广告网络) 的区别
人群定向：雪佛兰科帕奇目标人群标签统和
品友拥有8.1亿海量活跃Cookies人群数据库，投放过程中，品友科学调用品友人群数据库中的 属性标签，运用人群定向技术快速找到雪佛兰科帕奇高匹配度的目标人群。
职场成功的中青年男性人 群是我们直接影响的人群
年龄：31-40岁 性别：男性 个人属性：白领，私营企业主 购买倾向:汽车/汽车报价 购买倾向:汽车/汽车车型/SUV 购买倾向:汽车/汽车品牌
广告主如何取势DSP
当大数据和互联网广告相遇
实时竞价广告发展趋势及现状分析
2013 数字营销 领域 热词 频现
Ad Exchange 广告交易平台
多平台
跨媒体
RTB 实时竞价
Real-time Bidding
DSP 需求方平台
Demand Side Platform
大数据
数据流
跨平台
云计算
互联网大数据对广告业的影响与应对之策
互联网大数据对广告业的影响与应对之策当今时代，互联网已成为人们生活中不可或缺的一部分，广告业也是不可分割的组成部分。
互联网大数据的应用，已经深刻地影响了广告领域的发展。
在这种背景下，广告业人士必须改变思维方式，与互联网大数据同步发展，掌握前沿技术，才能不被时代所淘汰。
一、互联网大数据对广告业的影响1.提高广告投放精准性互联网大数据的应用，可以深入到用户的兴趣爱好、购买喜好、搜索历史、社交背景等所有信息。
通过这些数据，广告主可以有针对性地投放广告，在目标消费者心中留下深刻的印象。
2.扩大广告传播范围互联网大数据可以分析出用户的社交交际圈和兴趣爱好，进而将广告精准推送到目标受众手中。
除了传统的网站广告和搜索引擎广告，社交媒体的广告和在线视频广告也成为了广告投放的新渠道。
3.提高广告营销效益互联网大数据的应用，从而让广告营销的投资效益得到提高。
通过数据分析和比对，广告主可以很快有效地了解广告投放效益情况，并及时调整广告投放策略。
二、广告业应对互联网大数据的策略1.提高数据分析能力广告业人士应该了解互联网大数据的各种应用和技术，学会基础的数据分析工具和技能。
要将数据分析能力提高到实际操作层面，更好地用数据促进营销策略的制定。
2.加强合作与整合在广告领域内，各方之间存在着很多利益共同点。
介于此，在竞争中不妨考虑与其它行业合作，如与电商平台、数据公司、技术公司、线下品牌商家等等强强联合，互相整合优势资源。
3. 多元化投放方式随着互联网大数据应用的不断深化，广告的投放方式也在发生着变化。
除了传统的在线广告，如搜索引擎广告、网站广告等，社交媒体广告、在线视频广告也在逐步兴起，将大大拓展广告投放渠道。
4.加强数据安全在广告运营过程中会出现涉及大量用户数据的场景，数据泄漏或者被黑客攻击的风险自然也会随之增加。
因此广告业人士，需要不断加强相应的安全防范、升级和更新数据保护技术。
5.提高用户体验广告是网站或者APP运营商提供给用户的一种服务。
如何利用大数据优化电子商务广告投放
如何利用大数据优化电子商务广告投放随着互联网的快速发展，电子商务成为了人们购物的主要途径。
然而，电子商务平台如今竞争激烈，如何有效地传达广告信息、吸引目标客户成为了电商企业关注的焦点。
大数据技术的应用为电子商务广告投放提供了更加精准和高效的方案。
本文将探讨如何利用大数据优化电子商务广告投放，提升广告的投放效果。
一、数据收集和分析在利用大数据优化广告投放之前，首先需要收集和分析相关的数据。
数据收集可以通过多种途径进行，如用户行为追踪、购买记录、问卷调查等。
通过收集到的数据，可以分析用户的兴趣爱好、购物习惯、消费能力等信息，为广告投放提供数据支持。
二、用户画像构建用户画像是通过对用户数据进行分析和整理，得出用户的特征和喜好，用于帮助企业更好地了解目标客户。
利用大数据技术，可以对用户数据进行深度挖掘和分析，从而构建用户画像。
用户画像包括用户的基本信息、兴趣爱好、购物习惯等，能够帮助企业准确地找到目标客户，提高广告的精准度和投放效果。
三、定向投放基于用户画像和相关数据分析，可以进行定向投放。
定向投放是指将广告投放给特定的用户群体，提高广告的精准度和投放效果。
通过大数据技术，可以对用户进行细粒度的划分，例如根据性别、年龄、地域、兴趣等进行定向投放。
这样可以避免广告浪费和无效曝光，提高广告投放的效果和转化率。
四、实时调整和优化利用大数据技术可以实时监测广告投放效果，并进行调整和优化。
根据实时的数据分析，可以了解广告的点击率、转化率等指标，再根据数据进行调整和优化。
例如，对不同广告创意进行A/B测试，通过数据反馈选择最佳广告创意；对广告内容进行个性化推送，通过分析用户行为实现精准营销。
五、跨平台投放随着移动互联网的普及，人们的消费行为也更加多样化，使用的设备也更加多样。
因此，电子商务广告投放需要跨平台投放，覆盖各种终端设备。
大数据技术可以帮助企业实现跨平台投放，根据用户的设备类型和偏好，在PC端、移动端等不同终端投放广告，提高广告的曝光度和覆盖面。
大规模数据处理技术在互联网广告中的应用研究
大规模数据处理技术在互联网广告中的应用研究随着互联网的迅猛发展，互联网广告已成为企业推广产品和服务的重要手段。
然而，互联网广告在面临用户需求碎片化、信息泛滥以及广告效果评估等方面的挑战。
为了解决这些问题，大规模数据处理技术被引入互联网广告中，并取得了显著的应用研究成果。
一、大规模数据处理技术在互联网广告中的应用场景1.1 广告投放定向在互联网广告中，广告主希望将广告投放给特定的目标受众。
大规模数据处理技术可以根据用户的个人信息、在线行为等数据，进行用户画像和分析，从而为广告主提供精确的广告投放定向。
通过基于大数据的定向投放，不仅能够提高用户的点击和转化率，还可以减少广告主不必要的浪费。
1.2 实时竞价互联网广告领域的实时竞价是一种动态的广告购买方式。
通过大规模数据处理技术，能够实时收集、分析和处理广告交易相关的数据，包括用户画像、广告位属性、竞价信息等。
通过对数据的高效分析和处理，可以为广告主和广告交易平台提供实时的竞价策略和投放决策。
1.3 广告效果评估与优化互联网广告主要关注广告投放的效果，而大规模数据处理技术可以帮助广告主进行广告效果评估与优化。
通过对用户点击和转化等数据的收集和分析，可以实时了解广告的转化效果，从而进行广告投放策略的优化。
此外，大规模数据处理技术还可以对广告进行A/B测试，通过对不同策略的对比，进一步提升广告的效果和ROI。
二、大规模数据处理技术在互联网广告中的应用案例2.1 Facebook广告投放Facebook是全球最大的社交媒体平台之一，其广告平台提供了丰富的投放定向和广告效果优化功能。
通过利用大规模数据处理技术，Facebook能够根据用户的个人信息、兴趣和行为等数据，为广告主提供精准的投放定向，从而提高广告的点击、转化和ROI。
2.2 谷歌广告竞价谷歌广告是全球最大的搜索引擎广告平台，其竞价广告系统基于大规模数据处理技术，将广告展示机会拍卖给出价最高的广告主。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
国外RTB广告在未来几年仍会持续快速增长
据监测机构IDC预计到2015年，
114% 103% 99% 71%
美国 法国 德国
全球基于RTB的展示型广告数额增长将实现飞跃发展~
英国
2016年美国RTB广告市场将达70.6亿美元
2012年美国RTB广告支出 将占到整个显示广告支的13% ， 是2010年时期的3倍多。
/video/zhongg uojingjiluntan/
第六期：2014年6月27日北京开讲
品友互动 - DSP优化师认证培训——近百人获取资格认证 第一期：2013年8月23日初级班北京首次开讲
How to Get Benefits by DSP ?
男性企业主、白领群体对 科帕奇的知晓非常有意义
年龄：25-45岁 性别：男性 个人属性：白领，私营企业主，IT 购买倾向:汽车 购买倾向:服务/汽车服务 个人关注:汽车/汽车车型/中小型车 个人关注:汽车/汽车车型/SUV、MPV 个人关注:汽车/品牌车系
较具消费力的中高端人群 对于科帕奇的正面认知非常重要
市场发展前阶段
广告交易平台出现 DSP处于酝酿阶段 相关概念开始被了解
市场培育期
数量众多的DSP涌现
市场高速发展期
市场扩展期
DSP行业逐渐成熟 市场保持快速发展的同时， 市场生态与标准逐渐形成
未来进化
随着大数据在更多媒体 上得到充分利用，DSP向 更新的阶段进化
DSP模式很快被认识、接受 各DSP服务商发展各有差异 广告主投放积极 更多的广告交易平台出现 DSP行业逐渐更新、淘汰至有 广告主开始尝试 十几家成熟的服务商 市场规模较小 市场规模迅速增长
人群标签的动态优化贯彻全程
初始人群标签设定
购买倾向:财经金融 购买倾向:房产 购买倾向:旅游 购买倾向:3C产品 购买倾向:奢侈品 个人关注:资讯、新闻/财经商务资讯 个人关注:文化娱乐 个人关注:3c 个人关注:体育运动 个人关注:旅游、户外 个人关注:奢侈品 个人关注:房产 人口属性:身份职业:商务白领 人口属性:身份职业:企业管理者、企业主 且人口属性: 月收入15000以上或:8000-15000以上
美国RTB广告市场规模则 增至2013年的33.6亿美元， 增长率高达72%， 远远高于整体展示类广告增长速率。 预计2015年RTB广告支出 将从2012年的19.5亿美元
将占到整体展示类广告支出的25%。 预计2016年 美RTB广告市场将达70.6亿美元
中国DSP行业市场发展概况
中国DSP行业发展阶段
丰富的服务经验 - 多行业品牌客户
快消 快消 电商 电商 IT.3C. 家电 IT.3C.家电 金融 金融 汽车 汽车 服装鞋帽 服装鞋帽 通信 通信 其他 其他
品友互动也是唯一和全球及国内主要广告代理商 有战略合作的DSP
2011~2013 品友QPS增长态势 QPS每秒并发请求达10万
如图是品友DSP每秒钟能够处理的广告曝光竞价请求 的发展趋势.
人均月访问网站时长51.5 小时 平均每网站访问时长0.685 小时 人均月页面浏览数达2236.9 页
数据来源：CINNIC&DCCI 2012
碎片化
网络广告投放的挑战
在面对固定广告位采购费用
广告主面临的困境是：
选择单一或少数媒体 ?
目标人群规模有限； 同质广告拥挤，“抓眼球”机会有限
2. 大数据、云计算技
术的渗透与强劲发展
4. 來自於广告主的需求
(4A、国内外品牌广告主、中小企业的强劲 需求)
品友互动 - 中国第一家及最大的DSP
品友互动创立于2009年，是中国第一家及最大的「实时竞价广告交易平台(DSP)」。
RTB
领导地位
中国RTB行业领导者
品友互动依托国际化水平的实时竞 价(RTB)架构和算法，凭借先进的 人群定向专利技术，成为中国互联 网广告人群实时竞价（RTB）市场 强有力的引领者。率先发布首份中
广告主如何取势DSP
当大数据和互联网广告相遇
实时竞价广告发展趋势及现状分析
2013 数字营销 领域 热词 频现
Ad Exchange 广告交易平台
多平台
跨媒体
RTB 实时竞价
Real-time Bidding
DSP 需求方平台
Demand Side Platform
大数据
数据流
跨平台
云计算
人群定向广告
RTB RTB（DSP+ （DSP+ AD AD Exchange） Exchange） 广告交易方式的优势
提升整体绩效 减少媒体采购的浪费 提供更好的定向能力 降低CPA成本 提高广告投放透明度
度量运营效率
1. 海量流量资源：
接近全网络覆盖、海量曝光资源
2. 智能投放及优化方式：
人群实时竞价和优化
中国DSP市场将迎来高速发展
2012-2016 中国DSP广告投放市场规模预期
400
预计未来数年，互联网广告 将会向DSP转移的比重越来越大，
168.3% 136.2% 116.2%
DSP广告投放规模
98.2%
320
将保持100%以上的增长。
240
245.7
160
124.0 57.4 9.1 24.3
DMP
网络传播环境 : 用户价值分散化、碎片化
数以百计的电视栏目，热播剧的收视率也仅1%左右，数以百万计的网站如何做广告？ 中国互联网规模有多大 ?
中国网民规模已达5.64亿人
全国网站数量达到268万个 网页数量更是突破1,200亿页
网民行为 中国网民的浏览行为数据 ?
中国网民每月人均访问网站数为75.2个
DSP
规模最大 中国最大的DSP
品友互动的人群分析模型和广告 优化算法均获得了国家专利，成 0,000
以人为本
最大的人群数据库 和专利的行为分析模型
品友互动拥中国最大、30天内活 跃的8.7亿Cookies人群分析数 据库，利用人口属性、地域分布、 个人关注、购买倾向等四大类目 共5000＋多个标签进行人群描 摩分析。
雪佛兰科帕奇：
人群定向广告投放整体效果优异 统计周期内总曝光量超过9300万次
项目背景简介
推广内容：雪佛兰科帕奇2014款上市 广告目的：配合科帕奇2014款上市推广，通过品友DSP定向区域技术，针对目标人群进 行有针对性的广告投放，进一步提高科帕奇产品及品牌认知度、在线关注度；为科 帕奇官网引入规模有效流量，促进有效行为转化。 人群定向： 有购车需求的人群、中高端人群 区域定向： 北京、上海、成都、重庆、西安等24个城市 投放周期： 2013年7月29日-8月18日 投放频次：≤5次/人
DSP成为广告主全面的数字 营销平台 DSP服务商在各自领域确立优势
2011
2012
2013 ~ 2015
2016 ~ 2020
2021 ~
新浪推出SAX，ervice) AD Exchange上线 优土、秒针….更多Ad Exchange平台陆续上线 品友互动首家推出真正意义上的DSP,中国互联网广告正式迈入RTB模式。 一淘推出适应国内广告环境的实施广告交易系统—Tanx 谷歌在中国正式推出Double Click Ad Exchange广告交易平台 腾讯推出Tencent Ad Exchange平台，加入实时竞价阵营
2013e 2014e 2015e 增长率（%） 2016e
展示类广告预算向DSP转移的速度非常快!
80
0 2012
中国DSP广告投放规模（亿人民币）
数据来源：艾瑞咨询2012中国DSP行业发展报告
推动DSP在中国市场发展的几个动力
1. 网络环境，碎片化 DSP 3. 市场与产业链的形成
(尤其是Ad Exchange和DSP的出现)
在进行了7天连续推广后，仍能达到88%的新用户覆盖率；
品友-人群的频次控制：针对目标人群海量曝光，提升活动的在线关注度与参与度
並且CPM仅为传统广告投放的1/6！
品友新用户覆盖率 本次投放采用人群的频次控制，并未对媒体类型进行限定。 从多个网站类型对于人群进行全覆盖。
取势之道(二)：
人群分类：精准触及目标人群
国际化团队
具有国际化视野的 管理团队和顾问团队
品友互动拥有来自中国、美国、 欧洲、新加坡等地具国际化全球 视野的顶级管理团队和顾问团队
国数字广告人群类目体系（DAAT） 个媒体网站日均曝光量超过40亿 PV!每秒最大投放量(QPS) 白皮书，并联合多方合作伙伴建立 中国RTB行业标准。 40,00性价比：
更低的成本覆盖更多的目标人群
使用DSP进行RTB广告投放已成为全球趋势
主要欧美国家RTB模式发展都很迅速，增长率都在100%以上
业内知名的SSP公司Pub Matic 曾联合四家DSP公司跟踪RTB的效果， 给出的结果是惊人的
749%广告效果提升。
2011年，北美市场有88%的广告主 都在使用RTB进行广告媒体采购，规模超过10亿美元， 而且在未来几年它会迎来一个变态的上升曲线， 达到千亿美元级别。
连年大幅上涨的情况下……
选择更多网站的媒体组合 ?
访问人群混杂； 即便网罗了更大量的目标人群，但更 多的非目标人群也需要埋单！
Nielson调研结果表明，在线广告平均只有33%的曝光是给目标人群看的。
互联网广告交易模式从「购买网站」转变成「购买人群」……
DSP 与 AD Network(广告网络) 的区别
购买倾向:财经金融 购买倾向:房产 购买倾向:旅游 购买倾向:3C产品 购买倾向:奢侈品 个人关注:资讯、新闻/财经商务资讯 个人关注:文化娱乐 个人关注:3c 个人关注:体育运动 个人关注:旅游、户外 个人关注:奢侈品 个人关注:房产