DSP是匯聚了大量互聯(lián)網(wǎng)流量的需求方廣告平臺，廣告主的目標(biāo)一直以來就很明確：把廣告?zhèn)鬟_(dá)給自己目標(biāo)用戶。因為互聯(lián)網(wǎng)本身數(shù)字化的特性，大量的數(shù)據(jù)將會被記錄下來，比如IP&cookie，瀏覽的網(wǎng)頁內(nèi)容、時間，購買的商品等。這些都是廣告投放時，來判斷是否適合投放的主要依據(jù)和元數(shù)據(jù)。
而在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，無線二字將計算的維度進(jìn)一步提升，同時信息脈絡(luò)也更清楚。
首先，信息量成幾何增長，移動設(shè)備可以揭示更多的數(shù)據(jù)，例如GPS位置信息、移動設(shè)備信息等，又因為使用方便，人們的日常生活如社交、出行、吃飯、旅游都會使用到手機(jī)，從而產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。
其次，移動端的數(shù)據(jù)信息鏈接的更為緊密，相比以往PC時代的IP和Cookie，移動設(shè)備號的唯一性可以更好的把相關(guān)信息串聯(lián)起來，讓分散的信息回歸到一個人上。
在合法且安全保密的情況下，通過對這些信息的處理，移動DSP能篩選出最合適的流量投放廣告，提高廣告的效果。人工智能可以像下圍棋一樣，從海量數(shù)據(jù)中劃分出對產(chǎn)品最感興趣的用戶，然后對每個消費(fèi)者點擊廣告的概率進(jìn)行預(yù)測，再加上DSP的實時競價交易模式，考慮到錢的因素后，清晰的衡量投放效果的好壞，得出一個理想的eCPM。整個過程都有人工智能的參與，它在不斷的學(xué)習(xí)中優(yōu)化自己的投放功力。
同時， DSP的競價環(huán)境更為復(fù)雜，因為需要預(yù)判其他的競價者會如何出價，是否能夠獲得流量，加上動態(tài)變化的外部環(huán)境，像圍棋一樣，每一個選擇都有著無窮無盡的變化。人工智能的運(yùn)用使得DSP超越了傳統(tǒng)的根據(jù)廣告的特性挑選流量-投放-分析-再挑選流量投放的人工運(yùn)營方式。
這一點在移動互聯(lián)網(wǎng)時代尤為凸顯，信息量的幾何數(shù)增長+信息維度越來越多，人工操作遇到瓶頸，再深入下去會投入巨大人力和管理成本，選擇移動DSP作為廣告投放的助手可謂順理成章。
確實目前的人工智能也有瓶頸，也有不如人的地方，比如對一些太復(fù)雜的局面做宏觀的判斷時會偶有失誤，需要人為的從中進(jìn)行優(yōu)化干預(yù)。人工智能也像圍棋一樣，世界頂尖的高手鳳毛麟角，好的人工智能優(yōu)化師也是屈指可數(shù)。但人工智能可以復(fù)用，這將大大提高DSP的平均優(yōu)化水平。
商業(yè)化代表作：OCPC
越來越多的移動廣告平臺開始研發(fā)人工智能來輔助甚至替代運(yùn)營人員：即用機(jī)器代替運(yùn)營人員投放廣告，比如Facebook的OCPM和多盟的OCPC系統(tǒng)。
Facebook的OCPM系統(tǒng)即Optimized CPM。廣告主在推廣一個APP時，填寫期望的APP單激活用戶成本和整體的預(yù)算，廣告系統(tǒng)會參考設(shè)定的成本智能的幫助廣告主去出價，國內(nèi)由于環(huán)境不同，DSP的結(jié)算一般按CPC的方式，并且廣告主對成本的要求也會更嚴(yán)格，多盟在OCPM的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國移動DSP的流量特征和行業(yè)規(guī)則，開發(fā)出自主的智能投放引擎OCPC
所謂OCPC即智能出價的CPC，系統(tǒng)會像AlphaGO一樣，借助多盟DMP，首先對每一個流量進(jìn)行標(biāo)簽分類，然后針對不同廣告主對流量的價值進(jìn)行評估，依照結(jié)果系統(tǒng)會智能的給出合理的價格，并根據(jù)不同的流量情況，調(diào)整廣告的創(chuàng)意組合。
廣告主一直希望廣告投放的效果成本可量化并且可實時反饋，比如一個游戲用戶的獲取成本或后續(xù)付費(fèi)，一個電商用戶的消費(fèi)金額等等。以手機(jī)游戲廣告為例，廣告主期望在一定的用戶獲取成本內(nèi)，投放量越多越好，以達(dá)到最大的用戶觸及，獲得轉(zhuǎn)化。
因此，人工智能投放系統(tǒng)OCPC可以針對每一個廣告投放模擬一個獨(dú)立的運(yùn)營人員來實施，這個虛擬的“人”會關(guān)注多維度的、實時反饋的、歷史積累的海量數(shù)據(jù)，針對該廣告的特點、目標(biāo)和實時反饋的投放效果，進(jìn)行快速的計算和調(diào)整，得出最佳一步“棋”。
例如在游戲廣告投放時，每一次請求過來，人工智能都能清晰知道以下信息：此次請求相關(guān)用戶和所在場景的特征;用戶歷史上點擊和下載其他游戲，甚至是付費(fèi)的情況;當(dāng)前DSP內(nèi)整個廣告庫其他廣告的情況，以及外部競爭環(huán)境。然后，根據(jù)以上信息和規(guī)則，針對當(dāng)前游戲廣告的成本目標(biāo)和已投放的結(jié)果，給出一個相對最優(yōu)的出價。