在数字营销的世界里，程序化广告购买正成为主流趋势，它通过自动化技术改变了广告主和媒体之间的互动方式。本文将深入探讨程序化广告生态的各个组成部分，供大家参考。

　　在线广告的演化进程催生出程序化购买的概念，即把从广告主到媒体的全部投放过程程序化，通常需要一个程序化平台去购买广告展示。

　　汇集众多的用户历史行为信息（精确的用户画像），以帮助需求方（即广告主或代理商）以一个统一的接口来管理Ad eXchange（ADX）。需求方可以在平台上设置目标受众的定向条件、预算、出价、创意等，而DSP通过技术和算法自动优化投放效果并提供数据报告。

　　媒体服务平台，媒体方可以通过SSP平台完成广告资源的管理，如流量分配、价格、筛选等等，面向广告售卖方。

　　DSP的受众定向精确到每个个体，这样精准功能是依靠DMP实现的，把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。

　　以某个消费者为例，通过对其IP地址、上网行为（如浏览、点击、购买）、浏览内容偏好以及频率、时间等的分析勾勒出他的特征和对应的人群标签，优秀的DSP支持多维度定向，筛选出最有传播价值的人群，锁定目标受众。

　　可以理解为多个DSP竞价的地方，eCPM高的DSP平台获胜，获得广告展示机会，SSP向ADX发送广告请求，ADX发出请求给许多的DSP，DSP返回报价和广告素材给ADX，ADX按照eCPM大小进行排序，将最高价的广告素材返回给SSP。

　　RTB实时竞价是DSP的核心功能之一，购买方式比较开放、透明，帮助广告主用合理的价格赢得最有价值的曝光机会，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，针对有意义的用户进行购买。

　　2.实时竞价系统向某个DSP发送请求（包括用户是谁，当前页面是什么，以及一些上下文的数据）。

　　3.DSP收到请求后，向DMP发送一个数据请求，用于收集用户更多的信息，包括用户的年龄、性别以及喜好。

　　4.DSP收到DMP的信息以后，会向实时竞价系统发出一个自己认为合适的广告以及竞价的价格。

　　5.实时竞价系统收集到所有广告竞价以后，会举行一个拍卖（Auction）。每个实时竞价系统的拍卖规则可以不同。

　　6.实时竞价系统会向赢得广告位的DSP发送最后的收款价格，这个价格是根据某种拍卖规则决定的。

　　8.用户对广告的反馈，例如是否点击，是否购买广告相应的产品，是否订阅广告对应的服务等，这些信息会返回给DSP。

　　在广告生态系统中，几乎所有的角色，都要在每一个广告请求中参与其中。每一个流程的不精确都有可能让最后现实的广告不符合用户的喜好。

　　在整个广告生态系统中，对用户的追踪是一种非常重要的能力，广告平台的任何一个部件无法对用户信息进行有效的管理，那就无法显示相关的广告。

　　广告生态群对用户信息的追踪有一个基本的技术——存储用户的Cookie，在广告生态圈里，就是用Cookie来对用户的身份进行识别，当用户第一次访问一个网站的时候，一段Cookie就会被建立并且存储在用户的浏览器里，当用户下一次再访问的时候，这段Cookie就会被重新访问并且可能被更改。

　　* Cookie是和某一个域名（Domain）相关联的。比如，在通常情况下，用户访问了A网站，B网站就无法访问用户在A网站的Cookie。这样做的初衷是在互联网上可以做到保护用户的隐私以及有限制的信息共享。但作为广告平台来说，这样做当然是无助于平台对于用户信息的访问。

　　那么，一种方法就是B网站直接得到A网站的允许，到A网址植入脚本从而来收取用户的Cookie信息。例如，在某个时期内，某网站有十几个合作方在对用户的数据进行收集。即便是这样，每个单独的数据收集方都只能对用户在互联网上的行为进行局部的数据采集。也就是说，这些收集方很难对用户在互联网上的全部行为进行建模。很明显，这不利于展示最有价值的广告信息的。

　　在这样的情况下，慢慢催生了一个新的技术——Cookie的整合。把多个由不同的数据收集方收集的Cookie进行匹配，从而能够在逻辑上把这些Cookie都当做同一个人处理。据统计，一个用户在30次点击内，就有99%的概率会被互联网上前10大“数据追踪机构”所追踪，而至少有40%的Cookie可以得到有效的整合。

　　用Cookie来追踪用户并不是万能的。用户可以删除Cookie信息甚至在浏览器的层面禁止Cookie信息，这给广告平台提出了不小的挑战。最近几年，基于其他存储技术的用户追踪手段，例如Canvas API或者Flash Cookie等也慢慢流行起来。

　　RTA是直投与ADX（Ad Exchange）相结合的一种投放模式，即每次请求时，广告平台都通过API询问广告主是否参竞，然后结合广告主返回的决策进行下一步广告的优选投放，最终提升广告主的广告投放效果。

　　1.直投模式：广告主直接去媒体广告系统投放广告的模式，依赖于媒体数据和算法能力。

　　2.ADX模式：媒体提供流量，广告主利用自有数据及投放模型完成投放，广告无法利用媒体侧投放模型。

　　通俗地解释，API要实现的是能够传送媒体人群数据给广告主，然后让广告主决定是否给这个人投放（推送）广告。具体方式如下：

　　什么叫“与自己圈选的一方数据进行匹配”？这一步很关键，本质上透露了这种广告适用的广告主和场景。设想一个场景，以某小说产品为例：假某小说产品推了一本小说《震惊 XXX》的广告，这个投放的策略已经想好，对过去两周以及现在所有搜索过“震惊”书，标签进行广告投放，这个小说产品际上是对它已有的用户，进行“唤醒式”的投放。

　　所以，实际上是媒体“听命于”广告主，问广告主，“我投放这个人可以吗？”广告主再根据自己选定的一方数据的人群，比对媒体发来的人，决定是否给这个人投放广告。投放与否的决定权，在广告主。

　　1.精准人群定向：广告主基于自有数据（或模型）判定每次请求的用户价值，返回广告平台“是否参与本次竞价”的决策。

　　2.流量实时筛选：平台实时询问广告主是否参竞，并结合广告主的实时回复进行最终流量优选。

　　如果广告主把圈定的人群通过广告平台的DMP人群定向进行人群定向投放，是不是也可以达到同样的目的？

　　· 答案是肯定的，但很多时候，数据是一个公司的核心资产，广告主并不愿意过多泄漏数据。另外，如果广告主想把最近收集到的数据应用到广告投放中，就需要频频更新现在广告的DMP定向人群，操作成本也非常高。

　　如何让广告有效触达目标群体，并在保护数据安全的同时实现广告价值的高转化，是目前广告主最关注的问题。为了能够让流量价值和转化效率最大化，腾讯广告推出了RTA（Realtime API）投放模式，满足广告主的实时个性化投放需求。

　　一个是个性化和实时性的问题，广告主的投放策略和目标人群的选定可能是实时变动的，传统模式需要不断上报人工数据，在时效上存在滞后性。

　　另一个是数据安全的问题，如果想要实现更加个性化的策略，广告主通常需要上传一方数据进行洞察和分析，但出于行业特性或数据安全的考虑，往往只能“望技术而叹”。

　　RTA有效地解决了上述两个问题。腾讯广告RTA是一种实时广告程序接口，通过发挥媒体与广告主双方的数据、模型能力，实现实时的广告优选。对比其他投放模式，RTA的个性化和时效性都更强，可以帮广告主更准确地提供投放策略指导，与此同时可以消除广告主对数据安全的顾虑，真正实现“人群筛选个性化，流量优选实时化”。

　　本质上广告平台和广告主角色的目标不一致，就导致双方路径实现上选择不一致。正常来说，广告平台的目标是收入（长期or短期），广告主的目标是满足ROI前提下的转化量。而且广告平台考虑的是全局最优，广告主角色考虑的是个体最优。

　　能力不同。广告平台侧重于对流量、用户的理解，广告主侧重于对自身业务，转化数据的理解。

　　对于没有技术能力的小广告主，将营销服务推广给一些广告代理机构，性价比更高。

　　自身具备一方数据，投放目标人群实时变动，通过平台PG电子官方网站现有的定向标签无法实现精准定向，希望结合双方优势能力共同提升广告投放效果的广告主。

　　自身人群数据价值高，投放既希望流量有高转化，又不希望把数据上报给投放平台的广告主。

　　区别在于：RTB涉及的角色一般为广告平台和DSP；RTA涉及的角色是广告平台和广告主。

　　这就导致不同角色选择的投放方式不一致。一般来说，广告平台的目标是平台的收入，广告主的目标是满足ROI前提下的转化量。广告平台角色考虑的是全局最优流量收入的最优，广告主角色考虑则是自己投放的广告的最优。

　　广告平台重于对流量、用户的关注应用，而广告主重于对自身业务，转化数PG电子官方网站据的关注应用。对于没有技术能力的小广告主，将流量决策和投放交给广告平台是一种性价比更高的选择，但对于技术和业务数据能力较强的广告主，则可以通过自建RTA服务来扩大自己在广告投放中的决策权。

　　RTA和RTB往往是结合使用的，在现有的竞价基础上，RTA技术通过新增的一种定向能力，让广告主能充分利用自身数据，来筛选流量。不仅能解决用户定向的问题，还能有效地处理数据安全问题。

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