DSP的英文全称是Demand-Side Platform，中文简称为需求方平台，为广告主或代理商提供实时竞价的投放平台，用户可以在上面实现受众选择和管理、购买媒体资源、管理广告活动、投放策略制定、投放和优化，包括设置目标受众的定向条件、频次、预算、时段、出价和创意等。

简单的说，DSP是一个程序化广告投放平台。

DSP先需要在广告主网站或APP上通过埋点的形式去获取用户的行为，或通过第三方分析工具合作的形式获取用户的数据，如通过Google Analytics、Adobe Analytics获取数据。

DSP系统结构

DSP一般有四大系统模块：竞价系统、策略系统、预警监控系统和资源管理系统，每个系统下面有多个子系统，具体的结构关系如下图：

竞价系统的作用是帮助广告主在RTB市场上进行广告流量精准竞价采买和展示。这些决策是毫秒级的，并且每秒需要处理的流量数以万计。DSP只要接入足够度多ADX，那么能得到的竞价请求基本是按十亿级别计算的。

竞价系统分为两个模块，一个是适配器，这个的作用是将不同ADX的竞价请求转化为统一的、可被识别的格式，因为市面上有很多的ADX，每一家的格式，传递的数据结果可能都不一样，所以需要先转化成DSP可识别的统一形式；另一个是处理器，对接策略系统和预警监控系统，依据用户预先设置以及算法优化配置的广告策略，对竞价请求进行处理，决策是否出价、出价价格、内部竞价筛选等，结果如下图所示：

简单的说：不同ADX平台的竞价请求携带的数据格式不一，会由适配器进行转化，处理成格式统一、规范可识别的请求后，由处理器请求决策系统和预警监控系统，对请求进行处理，决策出价及广告内容。处理完成后，处理器会将最终出价结果返回给适配器，由适配器返回给特定的ADX平台完成竞价响应 。

通常在竞价系统面还有个负载均衡，避免流量对DSP服务造成影响。

策略是广告主做的一系列投放设置，通过设置实现受众定向，优化广告投放效果、提升广告效益的地方， 在众多的人流中找到最有价值的流量进行采买和展示，实现精准投放，从而优化投放效果。

ADX的竞价请求往往会尽可能的将用户的特征信息、行为信息附着到竞价请求中，以便DSP竞价系统根据广告策略系统，判断是否符合决策、是否出价、出价价格、广告内容等。

不同平台对策略的分类不同，有的分为基本设置、高级设置、媒体设置和创意设置，如：

基本设置：活动的名字、活动类型、出价方式、最高出价、每日预算、最高预算等；

高级设置：投放速度、频次控制、定向人群、投放日期、投放地区、客户终端等；

媒体设置：展现形式、频次、媒体分类、广告尺寸、广告位、页面关键字等；

创意设置：创意与落地页的展现和匹配规则；

我这里就将策略系统化分为4部分：资金策略、媒体策略、人群策略、创意策略，其中人群策略就是人群定向。

资金策略：包括账户预算、出价价格、投放速度、频次控制等，有些DSP没可能没那么多的设置。

媒体策略：包括媒体的类型，选择媒体，媒体的广告位类型等

人群策略：包括人群标签定向、设备定向、操作系统定向等

创意策略：包括文案、创意图片（静态创意、动态创意）、落地页等

在技术实现的角度看，策略看似一个个判断程序，而实际的背后既有简单的判断，又有复杂的自然语言处理，一些文字上的匹配不是通过简单判断就可以的，人群定向中如果符合的广告主太少的时候，会根据相关性召回一些符合的广告主去竞价，避免不响应导致影响DSP在ADX的优先级问题，详细的在后续人群定向上介绍。

必须设置的策略：

分时段策略：可以避开非营业时间，避免广告费浪费；针对优质时段调整出价，获得更多的广告展示机会。

频次控制：避免给用户造成恶劣影响，浪费广告费。

现在互联网上问题流量泛滥，投放的过程中可能出现各种各样的问题，需要通过数据及时进行调整优化，这就需要预警监控系统。

预警系统：对数据出现较大波动或超过一定阈值的之后自动采取一定的应对机制，如可能是短信通知相关人员，自动暂停投放，自动降价等。预警系统是一个很大的工程，需要多整个投放过程的关键环节都做预警监控的，最简单的就是用户的DSP账户还没钱了，需要做预警提示用户，避免影响广告的投放。

有些预警甚至有分析的能力，这个需要在分析逻辑上处理好，如某个数据数据异常，被预警系统监控到，根据分析逻辑处理，分析列出最有可能的几个原因，用户直接去验证后就可以做决策。

反作弊系统：广告作弊是数字广告的一个常态，是影响业界所有人的一个难题，有流量的地方，就有作弊的动机，也存在作弊广告，完全消除作弊广告是没可能的，反作弊不是一个技术问题，而是一个成本问题，广告平台能做的就是尽量降低作弊带来的损失，所有的投放平台都会有反作弊的模块或系统，通过分析大量的数据，找到异常行为的算法，开展发作弊工作。

反作弊有两个方向一个是基于规则统计，一个是基于机器学习，规则统计的优点是好解释，缺点是规则统计通常是基于业务，能够找到的特征有限；机器学习可以实现很复杂的逻辑，但是解释性较差。

规则可以做的很复杂的，如某二线互联网公司反作弊系统中运行的总规则数达到了1万+。

第三方跟踪验证：因为利益冲突，广告主对广告平台提供的数据持保留态度，希望通过独立第三方的数据去验证，这就需要DSP平台能对接广告服务提供商，如广告监测的反作弊、品牌安全、可视度等。

第三方跟踪验证已经成为DSP平台的标配，部分DSP平台为了消除广告主的顾虑，在广告主投放的过程中，免费提供第三方监测分析报告。

资源管理系统主要涉及用户、数字资产、数据、财务在内的多方面资源管理，保证程序化购买有序进行。

用户权限：DSP用户的创建于权限管理，一般指根据系统设置的安全规则或者安全策略，用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源，不多不少。权限管理几乎出现在任何系统里面，大部分的DSP产品至少有：

数字资产：广告banner、文案、创意模板的统一管理位置

财务管理：当前余额、历史账单、账单明细，授信以及消费明细等财务相关的数据

数据管理：主要是数据对接和各类报表；

数据对接主要分为流量来源和第三方数据。

DSP需要对接流量，常见的来源有ADX、Ad-Network、SSP和直接合作的Media，部分DSP会将直接合作的Media作为杀手锏，更容易控制流量质量也有更多的操作空间，没有经过交易市场的就成流量采购的形式，这不属于程序化的范畴；

第三方数据是指第三方的DMP，DSP依赖于DMP，有些DSP会跟第三方合作，直接在DSP内实现第三方DMP的对接，然后利润分成。

各类报表就是各种数据报表，可以用于广告投放后的分析和优化策略调整的依据。

DSP系统的核心是竞价系统和策略系统，策略是竞价的约束条件，其它的系统都是服务于广告主的需求或业务需求而产生的。