程序化广告模式对于很多人来说都不陌生，由于程序化广告交易模式相较于传统的包段合约广告相比，具有精准触达、开放透明等突出优势，使得此类广告投放模式从2010年引入中国后，迅速走向繁荣。
现如今，由于这一广告模式在投放和竞价过程上都是黑盒的，导致这一模式带来的投放数据作弊等风控问题一直未能得到解决；与此同时，相关隐私条款政策的逐步收紧，让平台获取用户数据难度逐步加大；二者叠加导致程序化广告未来的发展前景堪忧，甚至逐渐走向消亡。
不过，程序化广告仍然值得我们今天去了解和思考其模式背后的原理，因为随着企业数字化基础设施的逐步完善，Martech营销科技的发展逐渐接近Adtech广告技术，受到品牌商的青睐。而深入研究Martech营销科技之后，可以发现很多理念和技术原理都借鉴了程序化广告这一形态。
此外，Martech与Adtech（广告技术）的界限也在逐渐模糊，很多国内的一些Martech领域的明星产品譬如火眼云、飞鱼等，在产品理念上和功能上都开始与各大广告交易平台高度融合。
本篇内容的前半部分我会着重介绍程序化广告技术的概念、原理，后半部分我将总结它在营销科技领域的借鉴与应用。
程序化广告在国内起源于2010年，仔细分析时间线会发现，其发展路径几乎与国内移动互联网爆发时期相重合，这实际上也与当时的互联网生态有很大关系。
首先是当时国内PC端的类似百度、新浪等各门户网站已经形成一定的用户规模，为了寻求更高效的商业变现模式，在同期上线了程序化广告交易平台。
此外，移动互联网时代的“流量思维”催生出后来的几大互联网巨头，这些互联网产品都具备庞大的用户群体，因此在线广告成为了互联网明星产品们的主要变现模式。
从技术这一维度上看，大数据技术的成熟也使得精准人群定向触达，投放ROI（投资回报率）计算等精细化广告策略变为可能。由于程序化广告的在线化、标准化程度高，数据量级大的鲜明特点，让大数据技术更容易实现策略优化的落地，且能够直接影响到产品营收。
现在各行各业都在谈人工智能、大数据，实际上少有哪个行业能够像在线广告行业这样具备技术落地的天然属性；所以在大数据的所有应用场景中，市场规模最大、发展最为成熟的仍然是程序化广告，乃至整个在线广告行业。
在互联网广告诞生的早期，广告主（即流量需求方）如果想投放广告，需要人工介入，与媒体方（即流量的供给方，例如抖音、快手、B占等平台）商定一个价格与广告展现时间，这类传统的互联网广告投放模式被称为合约广告。
这类交易模式下，广告主只能根据主观经验判断并寻找适合投放的媒体媒体渠道，这样会造成广告主采买的部分流量由于不是目标人群而产生成本浪费，而对于媒体方来说，有限的资源也没有被有效利用。
而程序化广告模式是可以通过技术手段，让广告主进行单一平台或跨平台的程序化购买媒体资源，并通过数据与算法自动实现精准人群定向。
举个简单的例子：比如美妆品牌广告主A投放了某年轻人社交平台的广告，而广告主想要只针对「20-30岁的女性、职场白领、近3个月有A品牌的浏览记录」的目标人群，采购1000次曝光量并在1天之内消耗完；这样通过程序化交易可以通过复杂的条件筛选后即可实现自动匹配。
从以上这个例子来看，假如广告主买了1000次曝光如果采用合约广告模式，其中有可能800次展现没有面向精准人群，假如这个社交平台的广告位每日只有3000次曝光机会，这个800次曝光无异于白白浪费了这些资源。
从以上这个例子来看，程序化广告带来的价值可以从广告主、媒体方两个角度看待。
从广告主角度上看，精准投放带来了投放ROI（投资回报率）的提升，同时广告主不需要逐一找媒体方进行协商出价，所有交易动作都自动化交由广告平台完成，提升了广告主的投放效率；不仅在交易动作上，程序化广告模式使得效果数据分析、优化的周期缩短，更为简单便捷。
从媒体方角度上看，由于投放效果的提升，会吸引更多的广告主购买平台流量，媒体价值得到提升；此外，如果流量库存有限的情况下，交易平台可以帮助媒体方将资源进行合理利用与分配，比如空档状态的剩余流量可以通过平台自动吸引合适的广告主投放。
例如广告主只打算购买上一时段的流量做投放，但是广告位已被占用，这样程序化交易模式下，下一时段的广告位流量将可以与广告主的需求进行匹配，实现了媒体资源的合理利用。
程序化广告模式主要可以包括RTB公开竞价模式与PDB程序化合约模式等，在此主要介绍这两类模式。
简单来说，RTB实时竞价模式是指广告主可以通过Ad Exchange（简称ADX，广告交易平台）一个自由选择媒体平台方，并自动设定出价。发布投放计划后，系统会自动完成广告位匹配；如果多人选择的广告位重合，则触发实时竞价操作，价高者得。
此外RTB实时竞价模式还可以根据业务模式分为公有竞价与私有竞价模式，相对于公有竞价的自由交易不同，私有竞价会出于用户体验角度对媒体流量资源进行保护，只开放给部分广告主售卖。
程序化合约模式是一种介于传统的包段合约广告模式与公开竞价模式之间，其产生的原因在于平台对某些时段的优质流量进行一定的保护措施，专门提供给某几个限定品牌商，这些品牌商会与平台实现约定好采购价格与采购量；之后再根据合约完成用户的定向程序化广告投放。整个过程中，平台会保证品牌广告主在此次交易的采购量。
个人觉得程序化广告技术与Martech营销科技的关系密不可分，甚至很多Martech的底层技术原理实际上还是大部分借鉴着Adtech广告技术，最后谈谈两者的关联与差异。
无论是程序化广告技术还是营销技术，其核心的本质都在于精准触达目标人群，带来投放效率与效果的提升。因此很多诸如：用户识别与ID映射、营销自动化任务执行、个性化匹配、用户画像标签等技术，如今的各类Martech系统仍然在采用。
如今的互联网生态从流量高速增长期转变为了存量经济时代，早起的资本更关注项目增长的效率，而广告作为了最前置的部分，催生了DMP等广告技术的发展。
而当前的大环境下，更高的用户获取成本，更精细化的市场运营策略促使了CDP、数据湖等概念的兴起，其原理是要将CRM系统、私域流量等数据与广告投放数据DMP打通，这样用户画像变得更为全面，企业也更能追踪到用户完整的生命周期轨迹。
程序化广告投放的渠道与素材相对单一，而营销技术可以借助短信、邮件、电话、在线会议、社交媒体等多渠道触达用户，因此营销技术会根据渠道的不同，使用多样的物料素材。
程序化广告投放支持跨各大媒体平台进行交易，因此信息的传播效率更高；相反，营销技术的实施通常借助与企业获取到的线索进行推广，即使与主流广告平台对接，后期面临的隐私数据收集风险，主流平台也只能提供部分与广告主有关的用户数据。因此能够触达的用户量级较为有限，传播效率不如程序化广告技术。
程序化广告的传播效率高，但是更多参与的是从公域流量导流的过程，而营销技术主要参与的是导流后的线索培育，或是私域流量的二次触达。因此在营销阶段上，程序化广告应用于前中期，而营销技术更多应用于中后期。
营销自动化（Marketing Automation）技术在营销技术（Martech）领域已经是一个相对典型的借鉴程序化广告的落地应用，核心理念是通过系统来实现营销策略的自动化执行，从而解放更多的人力成本，实现营销效率上的提升。
可能会有一些对营销自动化概念不太了解的读者，会觉得上述解释有一些抽象，下面我通过一些场景实例为大家进行一下介绍。
某个高客单价产品的厂商想要去推广最近的新品类，他们通过在付费渠道投放了他们的产品广告，由于产品推广效果很好，大量感兴趣的用户都通过渠道留下了自己的联系方式，形成了销售线索进入了CRM系统中。
不过由于公司是一个初创公司，面对高速的增长，销售团队人员精力不足以支撑所有销售线索的跟进，需要市场人员对进入CRM系统中的潜在客户线索进行培育，使他们成为高意向用户之后，再由销售人员去详细沟通需求。
市场人员此时的方法是将在CRM系统中圈选不同类别的目标人群，如「20-30岁，中层管理者，世界500强任职的财务背景，女性」「近一周有2次以上了解相关产品的使用」等，然后按照不同类别进行批量的邮件或者短信营销。
此时需要市场人员针对不同的目标人群，配置的不同的营销内容与文案进行发送，之后再根据目标用户回复的情况，做多次营销，直至成为销售合格线索（SQL）由销售人员跟进。
从以上案例中可以看到，市场人员需要对几个常规的目标人群做不同的营销内容配置，每次做营销触达时需要手动去做推广动作，而后根据用户的结果反馈，按照标准的策略进行下一步操作。
而营销自动化工具恰恰是为了解决市场人员的痛点而建立。通过工具对客户旅程进行标准化流程设置，设置完成后可以按照设置好的流程策略自动执行营销动作，这样理论上通过1个或几个市场人员就可以完成所有的营销动作。
以上是本周对于程序化广告交易原理、以及与Martech营销科技的分享，欢迎感兴趣的朋友与我沟通交流。
参考书籍：《程序化广告：个性化精准投放使用手册》；作者：梁丽丽；发布时间：2017-10
参考书籍：《Martech营销技术原理、策略与实践》；作者：于勇毅；发布时间：2020-02
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程序化广告模式是可以通过技术手段，让广告主进行单一平台或跨平台的程序化购买媒体资源，并通过数据与算法自动实现精准人群定向。这句话说得太好了
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