浅析程序化广告数据来源、模型及应用

中国传媒大学广告学院 范秋杭

本文通过对计算广告的业务流程之一——程序化广告的数据来源、对应的数学模型、场景应用和优缺点进行总结，对不同的交易模式进行对比，分析广告行业如何利用计算机思维和新型数字技术从经验智慧变成数据智能，从单向变成多向，从理性冷漠的数据到感性温暖的洞察；同时，在汇总案例时尝试探究程序化广告在市场实践操作环节中的现状、出现的问题及未来发展趋势。

1 程序化交易现状及模式

计算广告的关键要点是通过数字技术和数据手段实现广告主、用户和场景三者之间的匹配问题。在计算广告实现的流程中，核心的实践操作为广告的程序化购买。程序化广告的概念来源于证券市场，相似点都是通过计算机软件进行线上的买入和卖出。首先，我们应该明确在程序化交易中涉及的各类核心产品平台，如：AD Network（Advertising Network在线广告联盟）是环节中的流量供应方，将大、中、小的流量接入统一化；ADX，SSP，作为程序化广告中的流量服务方，两者都是广告交易平台且功能基本一致；DSP为需求方平台，直接服务于广告主；DMP平台负责建立数据标签、数据检测等，是环节中的数据管理分析方。

目前，广告的程序化交易市场模式主要存在形式为RTB实时竞价、PDB程序化直接交易、PD优选、PMP私有市场四种形式，像RTB竞价类的投放类型比较适合重效果类的广告主，PDB定价类的投放方式比较适合品牌类广告主。

根据胜三和eMarketer发布的报告……