DSP ломается не на ставке, а на плохой структуре входных данных и supply-path
В DSP почти всегда сначала проверяют не bid, а основу: кто покупает, через какой путь, с каким инвентарём и каким сигналом. Если в аккаунте смешаны разные цели, разные форматы и разные типы площадок, алгоритм обучается на шуме.
Что обычно режет эффективность:
— слишком широкий аппрув supply без фильтра по качеству;
— один и тот же креатив на разные intent-сегменты;
— отсутствие разделения prospecting и retargeting;
— слишком много правил, которые конфликтуют друг с другом;
— оптимизация по KPI, который не совпадает с реальной экономикой флоу.
В Trade Desk, DV360 и Xandr логика одна: сначала чистим структуру, потом уже трогаем ставки. Отдельные line item / insertion order под разные цели, отдельные частоты, отдельные окна атрибуции, отдельные списки supply. Иначе любой рост spend выглядит как рост, но не как масштабирование.
Есть наблюдение которое стоит проверить: если после урезания лишних площадок и сегментов CPM почти не меняется, а конверсия становится стабильнее, значит проблема была не в цене, а в качестве маршрута. DSP любит дисциплину сильнее, чем агрессивный bid.
Держите аккаунт как систему с узкими входами и понятной логикой — тогда оптимизация начинает работать, а не маскировать хаос.
DSP Stack Trade — Trade Desk, DV360, Xandr
@dsp_stack_trade
DSP ломается не на ставке, а на плохой структуре входных данных и supply-path
Этот пост опубликован в Telegram-канале DSP Stack Trade — Trade Desk, DV360, Xandr. Подписаться можно по ссылке: @dsp_stack_trade.