向来自亚马逊广告的 Neal Richter 提出的 6 个关于亚马逊 DSP 及其升级功能的问题

在我们的行业中，亚马逊广告对客户的深刻了解是与众不同的。作为一名通过计算方法解读大量信息的数据科学家，我心仪的公司不仅要有极具说服力的洞察，还要有能力将这些信息转化为业务。

我们首先考虑的是，亚马逊想让亚马逊 DSP 成为什么。亚马逊的解决方案是开发一个更全面的 DSP，利用宝贵的受众信号和测量能力，针对互联网上的任何资源为顾客提供广告活动，而不仅仅是在 Amazon.com。

此外，亚马逊还增加了机器学习模型分析的信息量，包括更广泛的受众信号和结果，以持续提升广告活动的效果。

随着广告主不断寻找改善广告活动效果的方法，亚马逊最新的增强功能改进了投放准确性、投放安排和广告效果预测。这些升级使客户的点击率提高了 12.6%，让他们信心倍增，无论受众或供应环境如何，他们的广告活动目标都将得以实现。

谈及“幕后”，其意思是亚马逊 DSP 客户无需做出更改，即可从中受益。从本质上说，亚马逊收集了客户已经提供给我们的信息，然后使用先进的技术和更广泛的信号来帮助他们实现业绩目标。最棒的一点是，他们几乎不需要做任何事情，甚至不必支付额外费用。换句话说，如果您通过亚马逊 DSP 开展广告活动，您应该能看到效果和可寻址性等方面的改进。

亚马逊的新算法升级改进了亚马逊 DSP 的功能，可以在互联网上的任何地方实现购买，客户可以在其中直接访问成千上万个网站和应用程序，以及使用亚马逊消费者、效果衡量和基于信号的营销的第三方广告交易平台，这使其成为功能齐全的企业 DSP。

例如，酒店或汽车租赁品牌可以通过传统渠道和新兴渠道更有效地触达最近购买过行李箱的顾客。

亚马逊还增强了客户已经熟悉的工具的功能，以便更好地与难以触达的受众建立连接。但关键优势在于，亚马逊将这些产品与亚马逊广告可以提供的所有独特功能相结合。使用内容相关投放和模型化方式触达受众的客户发现，以前无法寻址的广告资源（例如 Safari、Firefox 和 iOS）的可寻址性提高了 20% 至 30%。

流媒体电视尤其受益于这些新升级。亚马逊所做的改进提高了广告主在流媒体电视环境中（其中包括 Fire TV 及其所有流媒体应用以及第三方流媒体广告资源）触达受众的能力。

所有这些反过来又能帮助亚马逊的客户解决电视购买中的一些最大的挑战（比如可寻址性），从而更有效地购买视频广告资源，同时还能提升广告活动效果。

亚马逊最近发布了新一代的核心竞价工具，这是一个多年期版本，其中包括由深度学习提供支持的升级版核心预测系统。它包括对投放安排和预算算法的改进，以及针对客户目标的竞价计算和优化。在过去的一年中，亚马逊 DSP 还完善了核心算法，针对 CPA、ROAS、触达量和频率等方面进行了优化。