广告投放全链路解析

前言

广告投放不是简单的 “客户给钱、媒体放广告”，而是一条涉及广告主（客户）、媒体方、DSP（需求方平台）、第三方监测、用户五大角色的复杂链路。每个角色都有自己的核心利益点，也藏着对风险的顾虑，整条链路的顺畅运转，本质是各方利益的平衡与博弈。下面从 “链路流程” 切入，拆解每个环节中各方的参与方式、核心诉求与潜在担忧。

一、投放前：需求对齐与资源锁定 —— 从 “要投什么” 到 “怎么投”

投放的起点，是广告主明确需求，再通过中间角色（DSP 或代理商）对接媒体资源。这一步的核心是 “把需求说清楚、把资源定下来”，但各方的诉求差异从这里就开始显现。

1. 广告主：明确 “投什么、投给谁、要什么效果”

广告主（比如宝洁、玛氏、小米）是整个链路的 “付费方”，所有决策都围绕 “用最少的钱，达到最好的效果”。在投放前，他们要先明确三个核心问题：

• 投放目标：是做品牌曝光（让更多人知道产品），还是做效果转化（让看到的人下单 / 留资）？比如新洗发水上市，可能先做 3 个月品牌曝光，再做 1 个月转化投放；
• 目标人群（TA）：谁是我的核心用户？比如儿童奶粉的 TA 是 “25-35 岁已婚女性、所在城市有孩子、近期浏览过母婴内容”；
• 预算与周期：总共花多少钱？分几个阶段投？比如预算 100 万，分 4 周投放，每周 25 万，避免一次性花完导致后期没流量。

广告主的利益点：精准触达目标人群，不浪费预算；投放效果可衡量（比如曝光量、点击率、下单率）；数据真实，不被 “造假”。
广告主的顾虑：

• 怕 “投错人”：比如把男性剃须刀广告投给女性，曝光再多也没用；
• 怕 “预算浪费”：比如花了 50 万，却没带来多少下单；
• 怕 “数据造假”：DSP 或媒体谎称有 100 万曝光，实际只有 50 万，自己花了冤枉钱。

2. DSP：承接需求，对接媒体资源

DSP（比如阿里妈妈、腾讯广告的 DSP 系统）是广告主和媒体之间的 “桥梁”—— 广告主不可能逐个对接腾讯、爱奇艺、字节等媒体，DSP 就把这些媒体的资源 “打包” 到一个系统里，让广告主在一个后台就能管理所有投放。
在投放前，DSP 要做两件关键事：

• 需求拆解：把广告主的需求转化为系统能识别的规则。比如广告主说 “要投 25-35 岁女性”，DSP 就会对接 DMP（数据管理平台），获取 “25-35 岁女性” 的用户标签；
• 资源匹配：根据广告主的需求，筛选合适的媒体资源。比如广告主想投 “母婴人群”，DSP 就会优先匹配妈妈网、宝宝树、母婴类短视频的媒体资源。

DSP 的利益点：通过服务广告主赚取服务费（通常是预算的一定比例）；和媒体保持良好合作，拿到更多优质资源；积累数据，提升自己的决策能力（比如更精准的 TA 匹配）。
DSP 的顾虑：

• 怕 “需求理解错”：比如广告主想要 “转化”，DSP 却给了大量 “曝光” 资源，导致广告主不满；
• 怕 “媒体资源不够”：比如广告主想投热门综艺的贴片广告，媒体却没货，只能推次一级资源；
• 怕 “数据不被信任”：广告主怀疑 DSP 造假，需要花大量精力证明数据真实。

3. 媒体方：整理资源，制定投放规则

媒体方（比如腾讯、爱奇艺、抖音）是 “流量的拥有者”，他们的核心是 “把自己的资源位卖出去，赚取广告收入”。在投放前，媒体要做两件事：

• 资源梳理：把自己的广告位分类，比如腾讯的 “朋友圈广告、公众号广告、视频号广告”，爱奇艺的 “贴片广告、暂停广告、弹窗广告”，并标注每个资源位的特点（比如 “朋友圈广告：触达率高，适合品牌曝光”）；
• 规则制定：明确每个资源位的投放要求，比如 “贴片广告最低投放周期 1 周”“弹窗广告每天最多投放 5 次”，以及价格（比如 1 次曝光多少钱，1 个点击多少钱）。

媒体方的利益点：资源位卖出高价，提高广告收入；保证资源利用率（比如不要有太多广告位空着）；不影响自己的用户体验（比如不能在电视剧正片里插太多广告，导致用户流失）。
媒体方的顾虑：

• 怕 “资源卖不出去”：比如冷门综艺的贴片广告，没人愿意投，只能降价；
• 怕 “广告影响用户体验”：比如在短视频里插太多长广告，用户会卸载 APP；
• 怕 “DSP 频繁退流量”：比如把资源给了 DSP，DSP 却频繁退回，导致资源浪费（比如某档综艺的贴片广告，DSP 退了 50%，媒体没法再卖给别人）。

二、投放中：流量决策与实时调整 —— 核心是 “把对的广告给对的人”

投放启动后，整条链路进入 “实时运转” 状态：媒体下发流量请求，DSP 的核心服务做决策，广告曝光后触发监测，各方还会根据数据实时调整策略。这一步是最复杂的，也是各方利益博弈最集中的地方。

1. 媒体：下发流量请求，传递用户信息

当用户打开媒体 APP（比如打开微信朋友圈），媒体会立刻做两件事：

• 识别用户：通过设备 ID（比如手机的 OAID、电视的 MAC 地址）识别用户，再获取用户的基础信息（比如所在城市、使用的设备类型）；
• 下发请求：把 “用户信息 + 资源位信息” 以 “请求” 的形式发给 DSP，比如 “这里有个北京的 28 岁女性用户，正在看朋友圈，需要一条广告，你要不要？”

这里有个关键差异：如果是PDB 模式（媒体控量），媒体会把请求只发给一家 DSP（比如和某广告主约定好，这档综艺的贴片广告只给 A DSP）；如果是PD 模式（核心控量），媒体会把请求发给多家 DSP（比如把朋友圈流量同时发给 A、B、C 三家 DSP），最后选一家回复 “要” 的 DSP，把广告放出去。
媒体的核心动作：实时监控流量下发情况，比如 “今天给了 A DSP 10 万次请求，A DSP 收了 8 万次”，如果收的太少，会提醒 DSP“别退太多，资源要浪费了”。

2. DSP 核心服务：做 “收不收流量” 的决策

DSP 的核心服务是整个投放的 “大脑”，它收到媒体的请求后，要在几百毫秒内做决策：“这个流量要不要？要的话，给哪个广告主的订单？” 决策依据主要有三个，每个依据都对应广告主的需求：

（1）TA 匹配：是不是目标人群？

核心会对接 DMP，查看这个用户的标签（比如 “25-35 岁女性、已婚、有孩子、近期浏览过奶粉”），再和广告主的 TA 需求对比 —— 如果广告主是卖儿童奶粉的，就符合；如果是卖男性剃须刀的，就不符合，直接退流量。

（2）频次控制：用户有没有看太多次？

核心会按设备 ID 记录用户的曝光次数 —— 比如广告主设置 “每个用户最多看 3 次”，如果这个用户已经看了 3 次，就不再收；如果只看了 1 次，就收下。这一步是为了避免用户反感，也避免广告主浪费预算。

（3）预算控制：有没有超预算？

核心会实时统计每个广告主的预算消耗情况 —— 比如广告主预算 100 万，已经花了 90 万，就会放慢收流量的节奏，避免超支；如果只花了 10 万，就会多收流量，尽快把预算花出去（避免广告主后期没流量）。

如果一次请求对应多个广告主的订单（分量订单），核心还要做 “分量” 决策：比如 A 订单完成了 80% 预算，B 订单只完成了 50%，就会把流量分给 B 订单，尽量让所有订单都按时完成。

DSP 的核心动作：实时监控决策效果，比如 “今天收了 10 万次流量，TA 精准率只有 60%（低于广告主要求的 80%）”，就会调整 DMP 的标签，提高匹配精度。

3. 广告主：实时看数据，提调整需求

广告主会通过 DSP 的后台，实时查看投放数据：“今天曝光了多少？点击率多少？下单了多少？” 如果数据不好，会立刻提调整需求 —— 比如 “点击率太低，换个广告素材”“TA 精准率不够，把 25-35 岁女性的标签再细化，排除未婚的”。

广告主的核心动作：判断数据是否符合预期，比如 “下单成本 100 元（低于预期的 150 元）”，就会要求 DSP 多投；如果 “下单成本 200 元（高于预期）”，就会要求减少投放，或调整 TA 标签。

4. 第三方监测：同步监测数据，做 “裁判”

为了避免 DSP 或媒体造假，广告主通常会引入第三方监测（比如秒针、AdMaster）。第三方会在广告里嵌入自己的监测链接，当广告曝光或被点击时，会同时向 DSP 和第三方发送数据 —— 比如广告曝光了，DSP 记录 “1 次曝光”，第三方也记录 “1 次曝光”，两者数据一致，就说明真实；如果 DSP 记录 100 次，第三方只记录 50 次，就可能存在造假。

第三方的利益点：通过提供公正的监测服务，赚取服务费；积累行业数据，成为 “信任背书”（比如很多广告主只认秒针的监测数据）。

第三方的顾虑：
怕 “监测链路断了”：比如广告曝光了，但监测链接没触发，导致数据不准；
怕 “被各方施压”：比如 DSP 数据造假，想让第三方 “改数据”，第三方需要保持中立，否则会失去信任。

三、投放后：数据结算与效果复盘 —— 核心是 “算清账，总结经验”

投放结束后，各方要做两件事：一是结算（算清楚谁该给谁钱），二是复盘（总结这次投放的好坏，为下次做准备）。这一步是 “闭环” 的关键，直接影响下次合作。

1. 数据核对：多方对账，确保准确

首先是 “三方对账”：广告主、DSP、媒体（还有第三方监测）要核对核心数据 —— 比如 “曝光量、点击量、转化量”，确保数据一致。比如：

• DSP 说 “给广告主投了 100 万次曝光，花费 100 万”；
• 媒体说 “给了 DSP 120 万次请求，DSP 收了 100 万次，应该收 100 万”；
• 第三方监测说 “监测到 100 万次曝光，数据真实”；
• 广告主确认数据无误后，就会给 DSP 付款，DSP 再给媒体付款（扣除自己的服务费）。

如果数据不一致，就要排查问题：比如 DSP 说 100 万曝光，第三方只监测到 90 万，可能是 “部分广告没播完，没触发监测”，或者 “监测链路有问题”，需要技术人员排查。

各方的核心诉求：

• 广告主：确保 “花的钱对应真实的效果”，不多付一分钱；
• DSP：确保 “自己的服务费能拿到”，同时数据能让广告主和媒体满意；
• 媒体：确保 “自己给的流量都被统计到”，能拿到应得的广告收入。

2. 效果复盘：总结经验，优化下次投放

数据核对完后，各方会一起做复盘，核心是 “找出这次投放的优点和缺点”：

（1）广告主的复盘重点：

• 效果是否达标？比如 “目标点击率 3%，实际 2.5%，差在哪里？”
• 预算花得值不值？比如 “100 万预算带来 1000 个订单，单个订单成本 100 元，比上次的 120 元好，下次可以继续用这个 DSP”；
• 哪些环节可以优化？比如 “TA 标签里‘未婚女性’太多，下次要排除”“某个媒体的资源转化率特别高，下次多投”。

（2）DSP 的复盘重点：

• 决策是否精准？比如 “TA 匹配率 80%，比上次的 70% 好，说明 DMP 标签优化有效”；
• 资源匹配是否合理？比如 “给广告主推的抖音资源转化率高，下次可以优先推”；
• 如何满足广告主下次需求？比如 “广告主下次想做跨端控频（手机 + 电视），需要提前对接个推的服务”。

（3）媒体的复盘重点：

• 资源表现如何？比如 “朋友圈广告转化率比公众号广告高，下次可以涨价”；
• 与 DSP 的合作是否顺畅？比如 “A DSP 退流量太多，下次要约定更严格的退返比”；
• 如何优化资源？比如 “用户反馈弹窗广告太烦，下次减少弹窗次数，增加暂停广告”。

四、总结：广告投放是 “多方利益平衡的游戏”

整个广告投放链路，没有 “绝对的赢家”，只有 “多方共赢” 才能持续：

• 广告主需要 “精准、省钱、真实” 的投放；
• DSP 需要 “满足广告主需求、拿到媒体资源、赚取服务费”；
• 媒体需要 “卖出资源、不影响用户体验、提高收入”；
• 第三方需要 “保持中立、提供准确数据、赢得信任”；
• 甚至用户，也需要 “不被过多广告打扰，看到的广告是自己可能感兴趣的”。

理解这条链路的关键，不是记住 “PD、PDB、TA” 这些名词，而是看透每个角色的 “利益点” 和 “顾虑”—— 比如为什么要有第三方监测？因为广告主怕造假；为什么要有退返比？因为媒体怕资源浪费；为什么要分端投放？因为设备 ID 不一样，没法跨端控频。

只有抓住 “利益” 这个核心，才能真正理解广告投放的逻辑，也才能在遇到问题时，快速找到解决方案。