编辑导读：DSP(Demand-Side Platform)，即需求侧平台，是随着互联网和广告行业的快速发展而出现的一个新兴的在线广告领域。从需求角度出发，笔者从四个维度对DSP广告系统进行分析，希望对大家有所帮助。
01 前言
全文2000多字，阅读只需5分钟。本文从实际需求出发，从对业务需求的初步了解到实现，简要描述了映射DSP系统的原型。
并分享一些个人在项目中从0到1的想法和做法。
02 背景
是8月中旬，距离年中618电商节已经两个月了。在经历了电商的疯狂市场投放后，广告的消费有所下降，流量市场的单价也开始下降，这是游戏、内容等行业增加体量的机会。但是我们市场部的业务处于瓶颈，日常消费只能维持在一个相对稳定的数值。
眼看9月就要到了，国庆期间理论广告流量会出现一波小ddd。
如果把握不住这波流量，那么一旦双十一到来，今年的业绩将达到顶峰。
这时，问题来了：“如何帮助市场部快速稳定地增加消费？”
03 业务拆解
，我濒临死亡，因为当时我负责的所有产品线都只部分涉及广告业务，而且还是比较浅的。所以，我做了两件事来理解这个行业：
业务部门为我梳理当前的业务流程，包括渠道的创建、广告投放、广告策略等等；作为一个广告jadss，我尝试创建一个交付计划，体验整个业务流程。熟悉行业，只粗略了解时间关系；结合市场部的业务流程，我完全跑了好几次广告这条路。
可以用复杂这个词来概括。
大致过程如下：
大致可以看出，基本上所有功能都需要手动操作，投手也需要跨平台来回操作。整个过程一旦完成，就会花很多时间出错，非常不便。
难怪他们经常抱怨每天都在制定计划。
过程中没有体现的另一点是广告素材的存储，仍然使用原FTP服务器进行传输(缺点是素材不能很好的分类和搜索)。
一般来说，一个熟练的投手每天只能手动创建几十个计划。
因为投手不仅要制定计划，还要观察数据，调整投掷策略。所以说到底，每个人只能创建不到100个计划。
而且，不是每个计划都能启动，100个里面有10个就很好了。
所以可以猜测，在同样的投放策略下，计划越多，产生的消费就越多。
帮助投手提高制定计划的效率，所以量变必然会导致质变，达到提升业务的效果。
所以需求核心需要解决的问题，其实是交付效率的问题。
00-1010从产品角度，我想到几个优化点：
交互优化：争取所有操作在同一个后台完成，减少页面切换次数；基本功能完善：建立本地素材库统一管理；提出核心方案：减少人工操作，方案是否可以通过程序智能创建并提交到头条(当时发现有一个API支持程序，通过查阅海量引擎的开发文档来创建广告)；因此，整个过程可以缩短为以下路径：
至此，其实核心需求框架已经基本确定。
整个需求还是比较复杂的，所以还有很多细节需要敲定。
细节主要是通过举行研讨会最后确定的，前后共举行了3次会议，每次不少于4个小时，最后才得到全面落实。
接下来的工作就是整理文档和原型，这里就不重复原型狗的悲伤了。
需求不会分享太多。由于内容敏感，仅截取部分原型仅供参考：
（
以下是大致的系统架构：
从问题抛出到需求确定再到产品文档输出的整个过程用了一周时间。
从评审到需求研发落地用了两周时间。或者加班。
加班主要是因为一些模块，庞大的引擎API没能提供很好的支持，中间调整了一点产品方案。因此，面对这种类型的需求，我们必须充分预习。
系统上线后，效果立竿见影。消费在上升，ddd比平时高出近10倍。
投放市场的同事终于可以按时下班了，我和技术还在加班！真的很神奇，但是互联网人从来不下班，加班是硬道理！
04 从业务到需求
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。
但是系统需要改进的地方还是有很多，毕竟并没有做得很成熟。
结合实际使用情况，我个人认为有以下几个核心的优化方向：
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。06 关于程序化广告
做完这个需求，我长舒一口气；
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：
07 最后
个人认为，效果广告投放的核心是ROI的最大化或者说是有效传播。
而程序化广告就是为了达到这个目的应运而生的。
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？
我想，大概率会吧。
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