品牌DSP广告投放策略，你有认真了解吗？【亚马逊广告系列】
11176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。
如需深入了解可点击这个链接：
https://advertising.amazon.cn/products/amazon-dsp?ref_=a20m_cn_gw_m_p_dsp_t1
DSP有哪几种形式？
DSP分产品展示广告和内容展示广告（包括文章或视频）以及品牌展示广告。
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（例如www.amazon.com和IMDb）中投放广告。此外，广告商可以通过Amazon Publisher Services以及第三方广告联盟网站站点直接访问广告资源（熟悉谷歌adsense和facebook联盟的同学应该比较容易理解）
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。
亚马逊的展示广告有什么区别？
亚马逊展示广告对亚马逊卖家来说，无疑是新添的一大神器。主要提现在以下几点：
1、亚马逊有大几亿的Prime会员，这些都是我们可以选择的展示对象！广告主可以选年纪、性别、买家住址、甚至用什么手机、开什么型号的汽车等等，一共上百种定制用户人群标签。
2、亚马逊的广告展示渠道，大部分是在站内，而且亚马逊一直把各种新资源分配给亚马逊展示广告。
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第一条review左边的位置
手机端的位置
吸引站内外的新老顾客
使用独家的亚马逊受众来吸引亚马逊网站以内及以外的新顾客或现有顾客。通过对各种设备和格式使用单一视图，提高触达的相关性和效果。
获取高品质的亚马逊独特广告资源
通过亚马逊出版商直接流量资源服务和第三方广告交易平台，以程序化方式在亚马逊拥有的网站和应用（如 IMDb）以及领先出版商的网站中吸引受众。
保证安全的品牌环境
我们同时使用亚马逊自有解决方案和第三方解决方案来维护质量标准，从手动的网站评论到实时的竞价评估，您的品牌安全性将得到保证
结合重要指标展示广告成效
您会在广告活动前后获取受众洞察和广告活动效果报告，以更好地了解提升广告活动效果的因素，此服务没有额外费用产生
在未来亚马逊马太效应将更加明显，拥有强品牌优服务的卖家将在亚马逊上获得更大的机会，所以DSP广告会涵盖品牌打造的各个阶段：
以往的SP广告亚马逊和卖家都更多关注在第3阶段即购买阶段，如果只是着眼顾客购买行为过程的某一阶段往往不能很好的影响消费者，DSP的出现就是为了在所有阶段对顾客的购买意识产生影响。
同时相比SP广告，DSP广告的流量级和影响范围都大得多。
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（即使把帐号交给一个服务商，其内部不同的人来操作也可能会有不同的效果）。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？我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（由点击到成为用户的转化率）呈现下表的关系：
可以看出，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（黑天鹅事件）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。
