廣告如DSP何優化您的活動
本頁概述了DSP優化引擎(由 Adobe Sensei，優化市場活動中的包。 有關如何手動優化您的市場活動的提示和技巧，請與您的Adobe客戶團隊聯繫。
包優化目標在兩個級別運行：
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對於每個包：根DSP據職位安排的績效，根據所選KPI將預算分配給包內的每個職位。
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對於包中的每次放置/拍賣：計DSP算每次拍賣的每次投放的即時經濟KPI值，然後使用此值確定投標。
note note NOTE 經濟價值可以根據投資支出的好壞進行重大加權。 如果一家公司的投資目標落後，它將獲准購買質量較低的拍賣品。 如果一家公司能輕鬆實現其支出目標，那麼它將專注於質量更高的拍賣。
包優化
可以DSP通過兩種基本方式優化交付，20種變體可以與您的特定效能目標保持一致。 您可以選擇：
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優先設定效能率
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將成本效率與效能率進行優先平衡
請參閱 優化目標及其使用方法 確定哪個優化目標將幫助您實現KPI。
優先設定效能率的包
對於優化目標，將效能率排DSP在優先位置，預測每次拍賣的效能，並始終以最大出價進行出價。 適用的優化目標示例包括 Highest Viewability Rate。 Highest Clickthrough Rate等等。
如果：
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您已經知道有效/可接受的CPM級別（例如，歷史基準）。
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您願意手動調整 Max Bid 在擴展方面遇到挑戰時，
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你將規模置於效率之上。
起步邏輯 pacing-logic-performance
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如果支出速度加快，競價將變得更加有選擇性，因此你只會在預計會有較高表現的拍賣會上投標。
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如果支出落後於速度，競價將變得不那麼有選擇性，這樣你就會在拍賣會上競拍，預計拍賣會的表現會更低，以便趕上競拍的節奏。
結算價格/投標底紋 clearing-price-performance
在執行起步邏輯後，DSP通過清算價格預測模型運行建議的出價。 如果預測指示出價可以以對贏率的最小減小來降低，則根據預測來降低出價。
將成本效率與效能率進行優先平衡的軟體包
對於某些優化目DSP標，預測每次拍賣的表現並自動調整出價，從不超過配售價格 Max Bid。 適用的優化目標示例包括 Lowest CPM。 Lowest CPA。 Lowest Cost per View。 Lowest Cost per Click等等。
起步邏輯 pacing-logic-balanced
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如果支出速度加快，DSP價格就會變得更敏感，競標金額會降低，以利用起步計畫來換取贏率。
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如果也平衡了績效指標(除非 Lowest CPM)，然後將預測的KPI混合到投標金額中。 因此，你會以更高的價格競拍拍賣，預計「每筆成本」的拍賣會將更有成效。
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如果支出落後於速度，DSP那麼價格就變得不那麼敏感，出價更高，甚至 Max Bid用起步計畫來取消贏率。
結算價格/投標底紋 clearing-price-balanced
在執行起步邏輯後，DSP通過清算價格預測模型運行建議的出價。 如果預測指示出價可以以對贏率的最小減小來降低，則根據預測來降低出價。
放置優化
放置預投標濾波器是確保高效能的最嚴格方法。 在不同DSP的廣告類型中策略性地使用預投標過濾器，以跨每個包中的放置實現效能目標。 您可以同時使用預投標過濾器與封裝級優化或獨立使用。
請參閱 位置級預投標過濾器及其使用方法 確定哪種預投標篩選器將幫助您實現KPI。