DSP营销和SEM营销自身有哪些特点呢？

随着广告主网络营销意识的增强，搜索引擎广告和DSP广告受到越来越多企业的关注，互联网精准营销随之也有了非常大的上升空间，相信很多企业对于SEM都不陌生，目前SEM已成为很多企业网络营销中必备的广告投放方式;而DSP在国内发展也有2年的时间，目前方兴未艾，风头正劲。那么这两者之间又有哪些自身的特点呢?

【SEM】：

通常广告主对SEM的态度分三个阶段：

第一个阶段是发现期，小规模投放，发现SEM的广告效果确实精准，给网站带来不少的流量，欣喜不已。

第二个阶段是依赖期，加大SEM投入，SEM成为贡献优质流量带来转化的稳定渠道。

第三个阶段是恨铁不成钢......

渐渐地我们会发现，SEM投放到一定规模后，效果就遇到瓶颈了，任凭狂花预算，效果也极难上升了。爱它是网络营销的中流砥柱，恨它不能更进一步。

【DSP】：

再说广告需求方平台，近几年以来网络营销同仁们言必称DSP营销，说的就是它。

DSP有3个优势：

一是对接众多流量交易平台，可用实时竞价RTB调用的展示广告资源众多，没有哪家DSP公司日均PV资源50亿以下的;

二是拥有根据cookie定向的人群定向功能;

三是DSP公司家家都有人群数据库，动辄十来个亿的cookie库可供各种人群定向投放。

在2年来的市场投放反馈中，DSP展现出了2个特点：

一是广告资源确实海量，覆盖受众广;

二是确实能够使用人群数据进行各种定向。

但是，单纯的DSP投放精准性还是不够高啊，会让你感觉效果并不够好，其实通过DSP投放还有一个作用，大大的提高你的企业曝光。

于是我们看到，SEM拥有精准性，但是很难解决流量瓶颈，且只能通过搜索数据来筛选用户，具有一定的局限性;DSP拥有海量广告资源，然而在没有一定数据积累的情况下，投放的精准度不够。那么，不妨让SEM的精准和DSP的海量资源互补一下，解决各自的问题。以百度关键词广告投放为例，可以先为百度关键词制作一个单独的着陆页，只用于SEM投放，这样保证了这个着陆页的流量全部来源于SEM渠道。然后在这个着陆页加入DSP公司收集cookie的代码，通常只需要一两行代码，对页面并无影响。之后随着关键词广告的投放，DSP公司便可收集到从SEM进入该着陆页的人群cookie。收集到该人群cookie后，便可以使用DSP的cookie定向功能，对这些cookie进行定向投放。

在DSP可调用的数万网站上，当SEM来源的cookie再次出现时，DSP便可以对其展现广告;这样使得两者相辅相成，获得更多的有效流量和高效的转化!

是在自己网站上做着陆页?

对的，自己网站上，可以把某个用于广告推广的页面，复制几个，配以不同的URL地址，分配给不同的投放渠道，这是个比较简单粗暴的方法.对的，自己网站上，可以把某个用于广告推广的页面，复制几个，配以不同的URL地址，分配给不同的投放渠道，这是个比较简单粗暴的方法.也就是说，当用户跨出搜索引擎的大门后，你依然可以在相当大的“势力范围”内对他展示广告：你搜过，你来过，你买过?当然会有担心，从SEM来的访客如果已经产生了直接购买，再在搜索引擎外展现广告是不是浪费?是浪费。不考虑所谓品牌印象加深的话，的确是浪费。所以除了在着陆页上添加DSP代码外，最好在网站的转化环节也添加代码，这样DSP公司可将SEM来源的cookie分为转化人群和未转人人群，再做DSP投放时，只定向未转化人群即可。

以上，解决了DSP的精准性。即DSP直接使用SEM的人群数据，提高DSP投放精准性。但是，并没有解决SEM的流量瓶颈问题。只是以上应用的话，那不就是百度以前的“回头客”么?虽然说比回头客多了区分转化与未转化人群的功能。

所以，我们还可以这样。在取得SEM来源的cookie数据后，DSP公司弘鸽科技可以将该cookie与自身人群数据库的cookie进行匹配。匹配之后，便得到了SEM来源人群的诸多标签属性，如：性别、收入、兴趣、身份特征、人生阶段等。(插一句，SEM的数据十分精准，如果还只做SEM投放，那就是投就投了，效果好就好了，坏就坏了，钱花就花了。其实可以办法利用一下这宝贵的数据)将这些人群属性特征加以归纳分析，便得到了SEM来源人群的用户画像。当然为了画得更逼真一些，建议使用第三方权威的人群数据库。至于使用哪家第三方权威数据库，各DSP公司有不同选择。后话。

得到了这个画像，便可以在DSP的人群数据库中进行扩散，寻找高度相似的cookie，进而进行DSP广告投放。通过这个寻找同类人群的过程，可投放的目标人群流量将大大增加。并且是在对SEM数据精准性的利用基础上的投放。以上SEM和DSP的结合方式，还可以有更多的方法。比如获取SEM来源的cookie，也可以通过URL解析等方式实现，甚至可以获取到来源关键词;比如SEM人群放大后的DSP投放，可以再结合DSP常规人群优化，两者对照相互校正投放的人群属性;等等。

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