DSP和SEM哪个效果更好？

SEM更好些吧

DSP（Demand-Side Platform），就是需求方平台。这一概念起源于网络广告发达的欧美，是伴随着互联网和广告业的飞速发展新兴起的网络广告领域。它与Ad Exchange和RTB一起迅速崛起于美国，已在全球快速发展。DSP传入中国，并迅速成为热潮，成为推动中国网络展示广告RTB市场快速发展的动力之一。

DSP(Demand-Side Platform）需求方平台是一个综合性管理平台。在这个平台上，广告主可以通过同一个界面管理多个数字广告和数据交换的账户。利用DSP广告主可以在广告交易平台（Ad Exchange）对在线广告进行实时竞价（RTB Real-Time Bidding），高效管理广告定价；利用DSP也可以根据目标受众数据分析进行理性定价，就像付费搜索的操作原理一样，在用户优化的基础上使用DSP设置如CPC和CPA这些关键性能指标，从而达到理性定价的目标。RTB（RealTime Bidding）实时竞价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，只针对有意义的用户进行购买。RTB对于媒体来说，可以带来更多的广告销量、实现销售过程自动化及减低各项费用的支出。而对于广告商和代理公司来说，最直接的好处就是提高了效果与投资回报率。

SEM

搜索引擎营销，是英文Search Engine Marketing的翻译，简称为SEM。就是根据用户使用搜索引擎的方式，利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户。简单来说，搜索引擎营销就是基于搜索引擎平台的网络营销，利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯，在人们检索信息的时候尽可能将营销信息传递给目标客户。

SEM是Search Engine Marketing的缩写，中文意思是搜索引擎营销。SEM是一种新的网络营销形式。SEM所做的就是以最小的投入在搜索引擎中获最大的访问量并产生商业价值。

营销手法 编辑本段

1、竞价排名

顾名思义就是网站付费后才能被搜索引擎收录并靠前排名，付费越高者排名越靠前；竞价排名服务，是由客户为自己的网页购买关键字排名，按点击计费的一种服务。客户可以通过调整每次点击付费价格，控制自己在特定关键字搜索结果中的排名；并可以通过设定不同的关键词捕捉到不同类型的目标访问者。

而在国内最流行的点击付费搜索引擎有百度，雅虎和Google。值得一提的是即使是做了PPC（Pay Per Click，按照点击收费）付费广告和竞价排名，最好也应该对网站进行搜索引擎优化设计，并将网站登录到各大免费的搜索引擎中。

购买关键词广告，即在搜索结果页面显示广告内容，实现高级定位投放，用户可以根据需要更换关键词，相当于在不同页面轮换投放广告。

2、定价提名

定价提名是基于DataEX架构、FIBI架构和云计算等技术于一身，集效果和推广成本，排名和转化率多重优势于三位一体的互联网搜索营销SEM全新的解决方案。FIBI架构实现全网搜索引擎的物理算法分析，DataEX实现多个系统数据的无缝连接和实时交换，Paas架构的云计算充分保障海量访问检索的需求。所以，与传统的SEO不同，定价提名是互联网SEM领域将技术产品化、服务化的全新解决方案。

SD：标准差（StandardDeviation），又常称均方差，标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。

SEM：标准误（StandardErrorofMean），即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。

标准差与标准误都是数理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。

首先要从统计抽样的方面说起。

标准差：表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。

标准误：表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。

拓展资料

标准差（StandardDeviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statisticaldispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。

假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为

标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。

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