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亚马逊DSP广告是什么?

时间:2021-04-02 来源:亚马逊全球开店

亚马逊DSP广告.jpg


能深度定制的广告,叫DSP广告,DSP全称为 Demand Side Platform 主动型展示广告。

它利用亚马逊一手的真实消费者数据,通过大数据分析为卖家提供主动触达目标消费人群的机会。

它通过不同的设置,覆盖消费者漏斗的全部四个阶段,为卖家实现品牌建设、拉新引流、促进转化和增强忠诚用户粘性的不同目标。

我们可以通过亚马逊DSP购买所有亚马逊运营的广告。

比如:DSP展示广告,DSP 视频广告,亚马逊旺季促销流量包断广告或Banner广告,亚马逊AVA视频广告,亚马逊OTT电视流媒体广告,亚马逊FireTablet视频广告,亚马逊音频广告以及其他。

亚马逊甚至可以根据你的具体需求量身定制全面的广告方案。

亚马逊DSP广告是亚马逊展示类型广告的一种,也是亚马逊广告团队重点为中国卖家推荐的展示类型广告产品之一。

那么,为什么说不同类型的商家都可以根据自己店铺的实际情况,尝试亚马逊DSP作为一种新的广告投放方式呢?

相比于CPC广告模式,亚马逊DSP展示广告又可以从哪些维度带来不一样的营销效果?

今天一九八一小编就给大家做了个总结,整体来看主要有以下四点:

第一,从DSP广告购买的本质来看,DSP广告是通过程序化购买,程序化广告的购买过程是自动化的。

基于动态定价模型定价,广告主可以进行实时竞价,可以更高效地购买和管理展示广告,降低展示广告千次曝光成本,最大化展示广告的价值。

第二,我们从下图的用户漏斗模型也不难发现,SP广告主要覆盖漏斗中下层,目的是推动购买,即被动型广告。

而DSP则是从认识品牌到考虑再到达成购买,从上至下贯穿整个广告渠道,是主动类型的广告。

事实上,对于DSP广告来说,之所以更加精准,核心就是通过了消费者的行为来定向购买目标人群。这里主要有两种方式:

1. 基于第一方数据抓取。比如说品牌或者产品已有的客户及潜在客户的数据,就可以上传至DSP,同时,还可以根据这些,做相似人群的拓展匹配;


2. 根据亚马逊独有的电商人群定向,这里主要基于亚马逊全站用户消费行为数据,从搜索、点击、浏览、加购、购买行为,根据人群购物习惯完成精准人群分组。

包括:人口基本属性(年龄/性别)、生活方式(Lifestyle)、购买意向(In-market)、ASIN定向、上下文相关性定向、再营销等等。

总之,亚马逊独有且实时更新的电商人群数据是使用亚马逊DSP最大的优势之一,根据这些用户的行为和习惯,可以帮助品牌精准地重新定向目标消费者。

第三,结合多元化的素材形式,跨设备捕捉核心人群。目前素材形式包括Video视频广告、Dynamic e-commerce动态广告、Flash、Image静态图片广告等,且均可覆盖APP&PC等不同的设备。

第四,站内站外展示广告全覆盖,配合上述定向策略,同时可以触达站外的目标人群,打造流量闭环,把站外客户再次引入站内。

亚马逊DSP如何使用?费用如何?

亚马逊DSP 展示广告是按照千次展现量(CPM)进行收费,以美国为例大概预估是4美金每千次展现,其他国家站点比美国站低一点。

展示广告的投放,可以通过亚马逊专门的广告经理或者亚马逊授权的代理商进行投放。

每个站点有不同的要求和最低合同金额,最低可达$5000 美金/月。

如果想要了解各个国家的投放预算该如何设置,您可以通过与广告经理沟通您的生意需求和目标,结合品类情况定制自己的DSP 广告方案。

DSP广告会出现在哪些地方?

Amazon DSP以编程方式在亚马逊拥有和运营的网站和应用中投放广告。

相信大家对Facebook的广告一点都不陌生,Facebook广告是通过定制人群标签来向人群展示的主流展示广告模式,包括Google等各大平台,都有非常成熟的展示广告。

DSP广告的影响范围

69%的顾客到亚马逊网站并不清楚自己要买什么东西。

那就意味着,他们并不知道自己要搜索什么词找自己想买的东西,也就是说明确知道自己想要买什么东西,并用关键词去搜索的人,只占总用户的3成,所以SP广告覆盖的人群不过3成。

另外7成的用户可以通过DSP广告影响他们的购买行为。

DSP广告创意需求较高,建议由专业的投放机构来完成投放或者优化。

广告主要出现在移动端的搜索结果中,通过视频展示产品,能够有效提高产品被购买率。

因为决定DSP广告投放效果的影响其实有很多,除了我们之前提到的一些公开透明的指标之外,像服务和资源这些指标难以评测。

另外,对于技术层面的细节服务商们也基本上是“守口如瓶”,所以广告主不亲自试用的话无法知道它的效果到底如何,是不是真的适合自己。

另外在试用前,还要注意提前和平台沟通了解基本的托管服务条款,比如平台开户的金额门槛,还有是否支持退款等,以免产生不必要的麻烦。

尝试投放时方法需要利用科学的统计学方法,涉及到两个方面:

一是对照实验,在两家或者多家平台你设置相同的投放条件,同样的素材,然后小预算,高出价。

第二个是抽样,比如你在一个平台投放一段时间的DSP后发现效果一般,你和平台沟通后对方往往会劝你再试试,那到底测试到什么程度算是够了呢?

有一个数字可以供大家参考:由统计学的知识可计算,在90%的置信水平下,需要的抽样数目和该领域内用户群体的点击转化率。

该领域内用户的点击转化率越低,其需要抽样的数目就越高,因为这样才能抵消小概率事件对于结果的影响。

一般来讲,DSP广告由于投放的受众精准,所以除了个别特殊领域(比如汽车)之外转化率一般不会低于1%。

因此尝试性的DSP广告投放预算可以控制在10000-20000的点击量附近,如果效果不好的话就可以不用再尝试了。

这样既能够保证结果精确,又能够避免不必要的损失。


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