随着我们科技的不断进步，广告的传播方式也变得越来越多样化，从以前的实体媒介到现在的虚拟媒介。DSP就是网络广告传播的媒介的一种，因为新生代的人们接触的网络会更多，所以网络广告的效果会更好。

因此一些商家在选择DSP广告代理商的时候都会搜DSP广告排名，但是大部分的都是准确的吗？我们想要找一家靠谱的DSP广告代理商，可以考虑一下几个因素。

1.经验

成功的广告投放不仅取决于DSP这一平台支持，也取决于是否具有专业高效的配套服务作为支撑。比如：

是否有专业的执行和支持团队(如创意、客户服务等)?

是否对广告主品牌和营销目标有清晰认识并能提供专业投放建议?

是否对全产业链有清晰的认识，能够提供端到端(媒体端到广告端)的全面服务?

经验和市场影响力，丰富的行业和项目经验是DSP优秀品质的积淀，市场影响力一定程度上反应了DSP供应商的市场地位和口碑。

是否有DSP领域的先行经验?

是否有不同行业、多个项目的广告投放经验?是否有良好的行业口碑和影响力?
 

2.技术

广告主在考量DSP的算法技术实力时，可以从以下两个方面着手。

(1)综合考察：

是否拥有自主开发的DSP算法和技术?还是只是他人技术的使用者?

除了可以直接服务广告主外，是否有能力为代理商的ATD提供企业级DSP服务?

技术团队的规模如何?分工是否明确、是否能够提供专业有力的技术支持?

(2)定向考察：

考察DSP在定向控制、竞价、优化能力这三个核心方面的表现：

定向控制能力是DSP技术实力的重要体现。可以考量：

该DSP支持哪些定向手段?(如回头客定向、语义等);

每个定向手段可以做到的深度(以消费意向定向为例，可以细化到品牌、年份、国别、类别等维度，对号入座投放)?

能否支持相似人群扩展?能否对不同渠道的媒体资源进行统一频次控制?

竞价能力是检验DSP供应商技术创意力的重要标杆。可以考量:

DSP是否拥有自主研发的竞价算法?

支持QPS(Queries per second，每秒查询率，用以衡量竞价服务器性能)的层级是?竞价过程是否科学?

是否能够在竞价前进行效果预估?以及在竞价过程中实时优化?

优化能力对于算法及技术都有很高的要求，对投放效果及ROI有着直接影响。可以考量：

平台有多少个优化维度?

是否支持动态创意优化(即同一个广告进行匹配多个兴趣点的广告轮播，吸引受众转化购买)?

是否具有机器自学习优化能力还是需要人工操作?

是否能再投放过程中实时优化?

  3.资源

理想的DSP平台应当全流量、全覆盖、全购买。

一个好的DSP，应该接入的资源包括：门户、SNS、视频、垂直、长尾、广告交易平台、移动。

海量的媒体资源直接决定了广告主投放的覆盖范围，而媒体资源的质量关系广告主的品牌和形象。那么，哪些方面可以反映DSP的资源对接能力呢?

日均PV/UV是多少?覆盖受众的比例?

对接的资源渠道有哪些?比如对接哪些广告交易平台、广告网络、SSP等

是否支持多种媒体资源购买方式?而不是只限于RTB。

对接的媒体资源质量，除了广告交易平台上常见的长尾媒体外，是否有品质好、排名靠前的媒体资源?

能否对接并优化配置多屏资源多种类的媒体资源?包括视频资源、智能手机和IPAD上的APP和一定网站资源等。
 

4.数据

“数据”是DSP又一个重要的衡量标准，只有“活”的数据，才能真正被广告主所用。

而那些缺乏资源、客户的DSP，由于投放项目少，不得以只能积累断点数据，并不能循环的创造价值，对于数据的挖掘深度决定了DSP能在多大程度上发挥它的功能。

横向：

媒体端数据：可以7X24小时常年不间断地掌控大量数据;

客户端数据：可常年积累第一方数据;

投放数据：可以7X24各行各业跨阵地的海量收集;

多屏数据：可统一汇集多屏数据，全面掌控消费者的数字生活。

纵向：

广度上，好的优质DSP应当收集跨渠道、跨平台、跨阵地的海量数据，从而实现万亿级核心数据量;

深度上，数据分析的颗粒度要细，对人群做微分，实现纳米级差异化受众。

除了上述经验、技术、资源、数据外，广告主在选择DSP平台时，需要对这个平台服务过的同类型案例、相关行业客户数、针对所处行业的解决方案等实操方面进行评估。

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