AdTech平台
开发

基于以下技术构建高性能的需求方平台与供应方平台方案 实时竞价平台 进阶能力 人群定向,以及完整的分析能力,在程序化广告中实现最高ROI。

10M+
请求/天
玻璃幕墙建筑外立面上播放动态内容的现代数字广告牌
<7ms
延迟
DSP
广告服务器
RTB引擎
数据分析
欺诈检测
DMP
我们做什么

端到端广告

技术方案

DSP

需求方平台

DSP 开发,为广告主提供精准人群定向、创意优化,以及跨多个广告交易平台的实时竞价能力。

多广告交易平台RTB
ML优化
人群定向
出价<50ms10M+请求/天A/B测试

SSP

供应方平台

SSP开发:通过动态定价、头部竞价和收益优化,为竞价基础设施最大化媒体方收入。

头部竞价
底价
质量把控
收入提升40%填充率95%+实时分析

广告交易平台

实时竞价

高性能广告交易平台,以微秒级竞价速度和稳健的竞价基础设施连接买方与卖方。

OpenRTB 2.x
欺诈检测
交易市场
竞价<100ms100K+ QPS过滤99%+无效流量

专用平台,面向

各种广告形式

移动广告平台

移动广告平台

  • 应用内广告
  • SDK接入
  • 地理定向
  • 应用安装广告活动
视频广告平台

视频广告平台

  • 支持VAST/VPAID
  • 前贴片/中插
  • CTV 与 OTT
  • 视频分析
原生广告平台

原生广告平台

  • 内容对接
  • 信息流广告位
  • 赞助内容
  • 定制广告格式

常见挑战

我们来解决

高延迟

竞价响应慢会损失展示量和收入。

响应时间<50ms的优化RTB引擎

数据管理

处理海量的受众与广告活动数据。

支持实时分群的可扩展DMP

广告欺诈

无效流量和机器人活动在消耗广告预算。

ML驱动的欺诈检测拦截99%+的无效流量

性能不佳

缺少有效的创意优化,投放效果不佳,点击率偏低。

AI驱动的出价策略配合归因建模,实现ROI最大化

扩展性问题

流量高峰和高QPS下平台崩溃。

承载100K+ QPS的弹性伸缩基础设施

洞察有限

缺少可指导决策的分析与报表。

带细粒度指标的实时看板

从概念到

8–12周投入生产

需求调研

1-2周

分析需求并确定架构

平台类型
QPS要求
集成需求

开发

5-8周

构建 RTB 引擎、定向与分析

核心竞价
广告投放
仪表盘

优化

2-3周

性能调优与生产部署

负载测试
延迟调优
监控
为什么选择amBrain

这些数字 沟通

<50ms

竞价响应时间

超低延迟RTB引擎

100K+

QPS容量

高吞吐基础设施

99%+

无效流量检测

高级反欺诈

40%

收入提升

优化的收益管理

常见问题

常见 问题

需求方平台是让广告主在数千个网站和应用中实时自动采买数字广告库存的软件。用户加载页面时,DSP从广告交易平台收到竞价请求,判断这次展示是否符合广告主的定向条件(人群、地域、设备、上下文)并给出出价——全部在100毫秒内完成。赢得竞价的DSP获得展示广告的机会。这一过程称为实时竞价(RTB),在程序化广告生态中每天发生数十亿次。

DSP(需求方平台)服务广告主,也就是广告位的买方;SSP(供应方平台)服务媒体,也就是广告位的卖方。DSP决定对哪些展示出价、出多少;SSP管理媒体的广告库存、设置底价,并对接多家广告交易平台以提升单次展示收益。两者处在同一笔交易的两端:DSP买入SSP卖出的库存,广告交易平台把它们连接起来。不少广告技术公司两端都做,以掌控完整的程序化供应链。

实时竞价是支撑程序化广告的拍卖机制。用户打开网页时,发布商的SSP会把包含匿名化用户数据(设备类型、位置、浏览上下文)的竞价请求发给已对接的广告交易平台;交易平台再转发给DSP,由DSP对照在投广告活动完成评估并返回出价——全过程在50-100ms内完成。出价最高者胜出,广告随即展示。RTB让广告主可以基于受众数据逐次购买展示,而不是批量购买广告位,从而让每一分预算更有效率。

广告交易平台是DSP与SSP进行交易的市场。它从SSP(媒体方)接收广告库存,向DSP(广告主方)广播竞价请求,运行竞价,并把胜出的广告创意返回到媒体页面。可以把它看作广告的证券交易所:供需实时相遇,价格由竞争决定。大型广告交易平台每秒处理数百万笔交易。一些公司自建私有广告交易平台,以完全掌控竞价逻辑、费率结构,以及买方与卖方平台之间的数据流。

头部竞价是一种让发布商在调用主广告服务器之前,同时向多个SSP和广告交易平台开放广告库存的技术。没有头部竞价时,展示机会按瀑布流依次分配——每个需求方轮流出价,第一个达到底价的胜出,收益因此被压低。头部竞价让所有需求方并行竞价,无论顺序如何,出价最高者始终胜出。结果是发布商的CPM通常提高20-40%。客户端(浏览器内的JavaScript)和服务端(服务器对服务器)两种实现方式都存在。

程序化平台会针对每次展示评估数十项信号,决定是否出价:第一方数据(自有客户名单和网站访客)、第三方数据人群包(人口属性、兴趣、购买意图)、上下文信号(页面内容、关键词)、设备与位置数据,以及行为模式(浏览历史、应用使用情况)。成熟的DSP会叠加多重定向条件——例如触达那些访问过竞品定价页、位于特定都市圈、且在工作时间用移动设备浏览的用户。随后由机器学习模型预测哪些组合带来最高转化率。

准备开始了吗?

一起做点东西

并且性能过硬。

说说你的程序化广告设想——无论是DSP开发、广告交易平台工程,还是实时竞价平台。我们会在24小时内给出针对性的方案和时间表。

案例

已验证的成果: 广告技术

真实项目,我们的广告技术在其中带来了可衡量的效果。

实时竞价平台

构建高吞吐实时竞价平台,每天处理数百万竞价请求,响应时间低于 50ms,具备点击率优化和机器学习驱动的出价策略。

挑战

客户原有的竞价服务响应时间超过 200ms,因此错过竞价机会。他们需要一个需求方平台,既能承载每天 1000 万以上的竞价请求,又能在多个广告交易平台上保持精细的归因建模和出价优化。

我们的方案

  • OpenRTB 2.x compliant bidder with <50ms response time
  • ML-based bid optimization engine for dynamic pricing
  • Multi-exchange connectivity with failover routing
  • Real-time campaign pacing and budget management
<50ms
竞价响应
10M+
日请求量
3.2×
ROAS提升
99.9%
平台可用性
GoKafkaRedisTensorFlow

支持头部竞价的SSP

开发了一套供应方平台,集成 prebid.js,支持动态底价和实时收益优化,使媒体方收入提升 40%。

挑战

一家大型媒体联盟因瀑布流式广告投放而流失收入:填充率低,也没有统一竞价。他们需要一套现代SSP,能同时在所有需求源上做收益最大化。

我们的方案

  • Prebid.js server-side wrapper with custom adapters
  • Dynamic floor pricing using historical bid data
  • Unified auction replacing legacy waterfall setup
  • Real-time analytics dashboard with revenue attribution
40%
收入增长
95%+
填充率
100K+
已承载QPS
<100ms
竞价速度
Node.jsPrebid.jsClickHouseReact