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在移動互聯(lián)網(wǎng)廣告生態(tài)中，dsp即需求方平臺，是面向廣告主的廣告投放管理平臺，幫助廣告主進行廣告精準投放并從中獲取廣告分成收益。本文主要從業(yè)務(wù)邏輯和技術(shù)實現(xiàn)邏輯兩個層面介紹dsp如何實現(xiàn)廣告競價推薦。
業(yè)務(wù)邏輯
dsp上游對接媒體資源，下游對接廣告主和廣告代理商，dsp的競價策略受到上下游兩端的影響。
一方面由于媒體對接的dsp數(shù)量較多，且大多數(shù)媒體都采用廣義第二高價的競價機制，這就要求dsp對于過來的流量要盡可能選擇出價較高的廣告訂單進行競價，不然可能因為dsp出價太低，不能競贏流量無法產(chǎn)生消耗，短期平臺收益受到影響。
另一方面又要顧及廣告主的利益和體驗，即保證廣告投放效果在廣告主的考核范圍。
那么，對于dsp來說，是要選擇高出價訂單競價，優(yōu)先保證平臺短期收益呢？還是選擇高轉(zhuǎn)化訂單競價，優(yōu)先保證廣告投放效果，提升廣告主投放體驗，實現(xiàn)長期收益呢？
當然是可以綜合的，dsp可以通過預(yù)測綜合訂單競贏率與訂單轉(zhuǎn)化得出一個綜合指標來作為競價推薦評分。
技術(shù)實現(xiàn)邏輯
如何預(yù)測？訂單競贏率的預(yù)測比較基礎(chǔ)，這里只介紹訂單轉(zhuǎn)化預(yù)測實現(xiàn)的原理。
訂單轉(zhuǎn)化預(yù)測（一般為點擊率預(yù)估），可以基于產(chǎn)品（訂單）歷史投放數(shù)據(jù)進行預(yù)測，前提是dsp平臺要有用戶畫像標簽數(shù)據(jù)。
比如用戶的人口學標簽，如性別、年齡、居住地、學歷、婚戀生育狀況、資產(chǎn)及收入、行業(yè)及職業(yè)狀況等，以及興趣類標簽如酒店、餐廳、美容美發(fā)、鞋服箱包、游戲、音樂、電影、運動健身等等，還有其它類型的用戶畫像標簽數(shù)據(jù)。
有了用戶畫像標簽數(shù)據(jù)之后，就可以基于投放數(shù)據(jù)和用戶畫像標簽數(shù)據(jù)，再結(jié)合一些數(shù)據(jù)挖掘算法做點擊率（ctr）預(yù)估，比較常用的算法有l(wèi)r、gbdt+lr、fnn、deepfm等等；
dsp平臺的競價推薦也可以不做點擊率（ctr）預(yù)估，而是通過用戶相似（協(xié)同過濾）來實現(xiàn)，常用的相似度度量有歐式距離（euclidean distance）、余弦相似度（cosine）等等。
做競價推薦需要有一定的技術(shù)實現(xiàn)能力以及資源支撐，具體選用哪種算法取決于dsp平臺自身的技術(shù)實力和實際業(yè)務(wù)場景。
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