解决供应商品化问题

随着应用内广告规模的不断扩大，广告主期望需求方平台（DSP）能够提供覆盖面广、精准投放且高效的服务。然而，一个长期存在的结构性挑战限制了这种潜力的发挥： 大多数应用内库存并非任何单一合作伙伴独有。. 同一个广告曝光机会通过多条供应渠道购买，导致效率低下、竞价成本虚高，以及媒体经济状况混乱。.

这会给广告主造成渠道冲突，导致广告支出浪费和效果不稳定。这就引出了一个问题： “为什么要与多个可能从同一供应商采购的合作伙伴合作？”

对于配送服务提供商 (DSP) 而言，这既是挑战也是机遇。通过供应链路径优化 (SPO)、一流的机器学习和数据驱动的预算优化，直接解决供应链重复问题，DSP 可以提高效率，并为合作伙伴创造可衡量的价值。.

在 Aarki，我们把这看作是一个供应设计问题，而不仅仅是一个竞价问题。我们的 DSP 专注于优化应用内广告资源的获取方式。这减少了冗余路径，明确了经济效益，并提高了相同媒体投资的回报。.

核心问题：应用内供应分散且冗余

在当今的移动生态系统中，大多数发布商通过 AppLovin MAX、Google AdMob 或 Unity LevelPlay 等聚合平台将广告资源分发给多个 SSP、交易平台和广告网络；这些平台随后再将广告资源出售给 DSP 或直接出售给广告主。这种多路径模式使发布商能够最大限度地提高广告填充率和 ARPDAU，但对于买方而言，却导致了竞价格局的碎片化，进而可能导致…… 出价 复制, 其中，相同的广告位通过多个中间商以各种定价模式提供。.

应用内广告中的“供应商品化”意味着什么

当相同的广告资源（应用内的广告位）可以通过多个渠道获取时，商品化就发生了——例如，同一个 MAX 发行商的广告位被出售：

• 直接通过中介方拥有的交易所进行交易—— AppLovin Exchange、Google ADX 或 Unity Exchange
• 通过 MAX 认证的 SDK 和/或瀑布式竞价器 （例如 Liftoff、DigitalTurbine（原名 Fyber）、InMobi 或其他可插入 MAX 系统的软件）
• 通过经销商 提供间接途径
  

简而言之，, DSP可以通过多个SSP触达相同的曝光量。, 他们实际购买的商品种类差异不大。.

对广告商而言，这表现为：

• 不必要的频道冲突 — 与多个从同一 SSP 或网络购买服务的 DSP 或网络合作
• 重复竞标 — 通过不同的 SSP 对同一展示机会进行多次竞价。.
• 不透明定价 — 不明确的成交率和不一致的竞价机制（例如：瀑布式竞价与 SDK 竞价）。.
• 浪费的媒体预算 — 供应链各环节费用增加、延迟上升和效率低下。.

如果不加以控制，这些低效现象会削弱广告系列的效果，并扭曲 eCPM、CPI 和 ROAS 等成本效益指标。.

DSP 的机遇：将供应复杂性转化为广告主价值

供应复杂性不会消失。Aarki 没有将这种复杂性转嫁给广告主，而是积极应对。我们的 DSP 平台拥有购买逻辑、竞价智能和报告基础设施，能够将重叠的供应路径转化为更清晰、更高效的触达同一用户的途径。这意味着可以减少重复展示造成的预算浪费，并更清晰地建立支出、增量覆盖和回报之间的联系。.

为了应对这种情况，Aarki 已经采用了以下解决方案来提高每一美元媒体投入的效率：

A. 供应链路径优化（SPO）

Aarki 将 SPO 视为 核心差异化战略. 。 我们：

• 整合出版商访问权限 值得信赖的高质量连接
• 利用数据驱动型审计 地图重叠 并消除冗余路径
• 谈判 有利 交换交易 降低中间商佣金率
• 优化路径的评分目标：
  • 胜率效率
  • 价格稳定性
  • 延迟和透明度
• 最小化百分比 转售印象

B. 释放创意渲染的差异化优势

每个SSP都支持同一发行商不同的创意渲染功能：格式、文件大小、可播放支持和片尾卡。Aarki利用这些功能映射这些差异并加以利用。 使供应去商品化。.

Aarki 不把渲染差异视为问题，而是将其转化为优势。我们与 SSP 合作，精心策划并优化创意功能，使其更好地契合广告主的 KPI。我们通过路径分配广告展示，为每个应用和用户解锁合适的格式和渲染方式，从而确保广告体验与环境和目标相匹配。关键驱动因素包括： 

• 在发布商和SSP支持的情况下，启用更丰富的格式（视频、可播放内容、交互式片尾卡）。
• 确保在不同的 SDK 和设备上实现一致的高保真渲染效果
• 在整个营销旅程中（品牌推广、安装量、重定向），将创意能力与营销活动目标保持一致。

对于广告商而言，这可以将“同质化”的广告曝光转化为差异化的广告资源，帮助他们的创意脱颖而出，取得更好的效果。.

C. 利用一流的机器学习技术驾驭数据 

下一代DSP不仅根据用户行为训练模型，而且还根据…… 供应路径效率信号. Aarki 的机器学习模型不仅对用户行为进行评分，还将性能预测与填充率、延迟、拍卖密度和 eCPM 等效率指标相结合。这使得 Aarki 能够动态地将出价路由到兼顾性能、规模和价格的最佳路径。.

主要特点：

• 机器学习优化 购买行为会将流量引导至那些在性能、价格和渲染效率之间取得平衡的资源。 
• 战略流量来源 确保 Aarki DSP 拥有必要的信号，以便代表我们的广告商做出正确的决策

利用这些关键特性，《方舟：生存进化》将自身定位为一家…… 智能供应链策展人, 不仅仅是买家：

“我们并非购买每一次曝光机会。我们购买的是……” 正确的 通过最简洁的路径进行曝光，最大限度地减少冗余，最大限度地提高广告主的价值。”

D. 同类相食风险确实存在，但很小 

广告主经常担心通过多个需求方平台 (DSP) 与同一供应商合作是多余且低效的。这种担忧虽然可以理解，, 研究 表明 实际的同类相食风险 同一广告商的相同广告机会是 相对较小. 

原因很简单：

• 不同的DSP和网络 优先考虑不同的信号 评估其流量与同行相比的水平。
• 历史业绩数据是 并非商品, 并且，即使是相同的广告机会，也能帮助区分合作伙伴 A 和合作伙伴 B 的预测结果！

结论：供应链情报是新的竞争优势

在一个应用内库存访问权限基本统一的生态系统中，, 单凭访问权限已不足以区分数字信号处理器 (DSP)。. 重要的是…… 如何智能地管理这种访问权限.

应用内供应的商品化  重新定义DSP差异化. 问题不再是谁能获得资源，而是谁能获得资源。 谁能更好地管理访问权限.

获胜的DSP将：

• 了解应用内供应的复杂性。.
• 为广告商带来透明度和效率。.
• 利用数据和机器学习，让每一次曝光都发挥作用。.
  

通过解决碎片化难题，DSP 不仅能提升广告活动效果，还能重新定义自身在移动广告价值链中作为值得信赖、高效合作伙伴的角色。在 Aarki，这一切都始于将供应情报视为核心产品，而非事后补充。.

作者简介

阿雷布·艾哈迈德 Areeb 领导 Aarki 的战略合作，负责从供应链和移动营销伙伴 (MMP) 到数据和关键生态系统合作伙伴的各项工作。凭借在 Moloco 和 AdColony（现为 DigitalTurbine）的丰富行业经验，Areeb 对构建可扩展、高影响力的合作伙伴关系有着敏锐的洞察力。在 Aarki，他通过将业务拓展与产品相结合，填补了关键的空白，从而为我们的客户和公司创造新的价值。.