對(duì)一個(gè)買汽車的高富帥，是投放奧迪汽車的移動(dòng)DSP廣告呢，還是寶馬汽車的移動(dòng)DSP廣告，這是一個(gè)問題。移動(dòng)DSP廣告投放算法的優(yōu)化，是移動(dòng)DSP廣告的核心競(jìng)爭(zhēng)力，需要有大量的實(shí)際廣告投放經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合優(yōu)秀的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，讓機(jī)器不斷的學(xué)習(xí)，才能形成獨(dú)有的一套算法優(yōu)化策略。
  目前，常見的移動(dòng)DSP廣告對(duì)于算法優(yōu)化，在常規(guī)的點(diǎn)擊率預(yù)估模型(CTR)及轉(zhuǎn)換率預(yù)估模型(CVR)基礎(chǔ)上，結(jié)合電商行業(yè)、在線培訓(xùn)行業(yè)的行業(yè)知識(shí)進(jìn)行優(yōu)化。基于hadoop的離線計(jì)算機(jī)集群和storm的實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)群，每天可以獲取數(shù)億條實(shí)時(shí)廣告數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，進(jìn)一步實(shí)時(shí)優(yōu)化廣告主的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率。基于這套模型的轉(zhuǎn)換效果，比最優(yōu)秀的運(yùn)營(yíng)人員手工操作的優(yōu)化方式，轉(zhuǎn)換率要提升80%以上。
  移動(dòng)DSP廣告預(yù)算的開銷方式上，最基礎(chǔ)的對(duì)預(yù)算進(jìn)行勻速優(yōu)化，就是根據(jù)移動(dòng)DSP廣告投放的周期，把廣告預(yù)算平均分配到每天甚至每個(gè)時(shí)段，這種方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但是容易造成非常大的浪費(fèi)。比如，晚上9點(diǎn)以后，用戶躺在床上使用手機(jī)的概率很大，從而這個(gè)時(shí)段的廣告展示流量很多，如果早上就高價(jià)購(gòu)買了太多流量，就會(huì)導(dǎo)致廣告主預(yù)算的浪費(fèi)。
  移動(dòng)DSP廣告的預(yù)算智能優(yōu)化方式，是基于長(zhǎng)期歷史數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)模型，根據(jù)流量的質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)激烈程度，分別統(tǒng)計(jì)出不同時(shí)段的流量，不同競(jìng)價(jià)價(jià)位的成功率，直到效果為王的正軌上。