前言：
傳統的網際網路廣告一般都是大流量**在頁面中留出一定空位，某些推廣商家通過買位的方式來展示自己的廣告。
首頁每天很多人訪問，那麼阿里雲想要推廣就會租下其首頁右側欄的某些矩形空位，在這有限的空位中通過插入js或swf來進行廣告展示。當然這個廣告是有期限的。
這樣的廣告對於推廣公司來講，效果一般不是很好。這種傳統的廣告最常見的優化規則就是去找相同行業的**投放自己的廣告，比如這樣的程式設計師部落格**就會吸引阿里雲這樣的雲平台公司或一些it技能培訓公司的青睞。但實際上程式設計師也是很多樣的，可能真正需要阿里雲的程式設計師只佔整個訪問量群體中的一小部分。這裡我們假設阿里雲在展示廣告花費 c 元，實際因為廣告而點進去購買阿里雲服務的總消費金額為 m 元。那麼我們評估這個廣告投放的有沒價值有個指標，成交轉化率（roi） = m / c 。若 c 花費較大，而實際因為這個廣告收入的 m 較少，那麼實際上這個廣告的投放是很浪費或不值的。 （這裡我們要區分品牌廣告和產品廣告，我們所討論的主要是產品廣告，純粹品牌推銷可能考慮的沒有那麼直接。）
因此，在歐美率先興起了 實時競價機制（real time bidding）。
角色：
rtb需要以下集中角色分工：廣告主，dsp，ssp，dmp，ad exchange。
廣告主：不需多說，就是想要推廣自己產品的公司。
dsp：demand-side platform，需求方平台。可以把它理解成一種廣告投放服務，廣告主會把廣告委託給dsp，dsp通過競價等方式幫助產品公司對應投放廣告。廣告主可以在平台上設定廣告的目標受眾、投放地域、廣告出價等等。
ssp：sell-side platform，**方平台。可以理解成一種廣告位管理服務。大訪問量**希望引入廣告，就會把其廣告位委託給ssp，讓ssp去和dsp打交道去決定投放誰的廣告。**站長們可以在ssp上管理自己的廣告位，控制廣告的展現，設定補餘等。
dmp：資料管理平台。資料和資料分析是大資料時代最有價值的，而dmp整合了大部分的使用者行為資料，dsp在做競價演算法的時候需要向dmp請求所需要的資料。
ad exchange：網際網路廣告交易平台，ssp會向ad exchange請求廣告投放，ad exchange會通知dsp競價，然後再把競價成功的dsp的廣告鏈發給ssp。
一般來說，有些公司不會單獨擔任乙個角色。像ad exchange 通常會整合dmp的角色，把資料握在手裡。
流程：
當有乙個使用者開啟了**首頁，**會自動傳送乙個請求廣告的request給ssp，ssp會傳送請求給ad exchange。ad exchange接收到請求後會根據使用者cookie向dmp申請關於該使用者的資料，並將該使用者資料打包發給每個dsp。dsp開始對此廣告位競價。dsp競價會各自有一套ai演算法，ai需要考慮**足夠高，能夠有機會去爭取到該廣告位，但也要考慮如果出的**太多了，廣告主會虧錢或超預算。一旦某個dsp為他的廣告主競價成功了，廣告主相應的廣告便會load入**的頁面中展示給使用者。
整個從使用者訪問**到廣告最終投放也就是幾百毫秒的時間，所以rtb機制對
與傳統網際網路廣告的區別：
1. rtb是針對每個使用者進行精準投放和競價，而傳統廣告只是純粹的瞄準乙個訪問**的使用者群體進行粗放型投放。
2. rtb對技術要求很高，從挖掘目標受眾，辨識目標受眾，大訪問量併發，競價演算法到整體架構的效能，都需要好的演算法架構去支援，所以一般現在能做rtb的公司很有限；傳統廣告基本不需要什麼技術含量，只需要插入乙個swf或一段js**即可。
3. rtb對roi的關注需求更高，因為競價過程會導致許多廣告失去投放機會和單個投放成本變高，然而rtb仍能吸引商家的原因是目標受眾的精確分析，這將最終影響到的是成交轉化率roi。正是因為roi相對會比較高，商家才會願意拋棄傳統形式來加入rtb。
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