淺析程序化廣告數據來源、模型及應用

中國傳媒大學廣告學院 范秋杭

本文通過對計算廣告的業務流程之一——程序化廣告的數據來源、對應的數學模型、場景應用和優缺點進行總結，對不同的交易模式進行對比，分析廣告行業如何利用計算機思維和新型數字技術從經驗智慧變成數據智能，從單向變成多向，從理性冷漠的數據到感性溫暖的洞察；同時，在匯總案例時嘗試探究程序化廣告在市場實踐操作環節中的現狀、出現的問題及未來發展趨勢。

1 程序化交易現狀及模式

計算廣告的關鍵要點是通過數字技術和數據手段實現廣告主、用戶和場景三者之間的匹配問題。在計算廣告實現的流程中，核心的實踐操作為廣告的程序化購買。程序化廣告的概念來源于證券市場，相似點都是通過計算機軟件進行線上的買入和賣出。首先，我們應該明確在程序化交易中涉及的各類核心產品平臺，如：AD Network（Advertising Network在線廣告聯盟）是環節中的流量供應方，將大、中、小的流量接入統一化；ADX，SSP，作為程序化廣告中的流量服務方，兩者都是廣告交易平臺且功能基本一致；DSP為需求方平臺，直接服務于廣告主；DMP平臺負責建立數據標簽、數據檢測等，是環節中的數據管理分析方。

目前，廣告的程序化交易市場模式主要存在形式為RTB實時競價、PDB程序化直接交易、PD優選、PMP私有市場四種形式，像RTB競價類的投放類型比較適合重效果類的廣告主，PDB定價類的投放方式比較適合品牌類廣告主。

根據勝三和eMarketer發布的報告顯示，大型品牌正在舍棄RTB模式，選擇PDB模式替代傳統媒體的直投，其在程序化交易中將會持續占領領先地位并繼續升高，2019年國內市場中程序化交易逐漸集中在各類巨頭公司，其中PDB占比68.8%，同時，在2020年今日頭條和阿里媽媽相繼關閉了公共交易市場接口。程序化交易在抖音、快手等短視頻平臺的發展也逐漸壯大，國內的增長速度達到500%。

2 數據來源

程序化廣告中的有價值的數據來源（如圖1所示）通過瀏覽器Cookie、系統賬戶、搜索點擊、實名綁定、語音記錄、關注列表和社交好友等獲取用戶標識、用戶行為、人口屬性、地理位置相關的基礎信息、社交關系等相應的數據。

圖1 有價值數據來源Fig.1 Valuable data sources

在獲取了大量數據后，我們需要對數據進行篩選、分類和分析（如圖2所示）。根據E.C.Malthouse的觀點，程序化模型中存在四個類型的數據：(1)用戶的行為數據，其中包括購物數據和第一、二方的RFM；(2)較為基礎的特征數據，如：第三方數據、人口統計學；(3)部分為媒介上下文信息，其總結出了WHO、WHAT、WHEN、WHERE、WHY、HOW（5個W，一個H的模式）；(4)媒介消費數據，如：收藏加購、觀看歷史等。同時，我們可以根據不同平臺對數據進行劃分，首先是廣告主、廣告平臺和其他數據提供方作為三方數據劃分依據，其次是對第一方數據進行加工的DMP平臺和同樣是作為數據加工的數據交易平臺。因此，用戶的使用時間越長，粘性越高，數據價值越大。

圖2 數據劃分Fig.2 Data division

3 RTB模式的算法模型

用戶標簽是RTB能夠實現的核心，形成用戶標簽需要數據的加工處理，我所理解其中蘊含的數學邏輯是體現其TAG和用戶數據對應關系的函數；同時，在其他的環節中也是如此，以廣告請求Web投放環境為例，每一個環節都包含了對應關系，如圖3所示Cookie映射查詢、是否參與競價、如果參與需要給出多少等每一步都需要背后的算法進行支撐才能得以實施。因此，得出的函數能夠盡可能覆蓋到實際的數據，越吻合則越精確，在之后預測時得出的數值也能夠更加的精準，推薦的廣告投放效果也更好。

圖3 實時競價流程Fig.3 Real time bidding process

4 程序化交易的優勢及局限

4.1 創新及優勢

在程序化廣告結構體系形成之前，所有的互聯網廣告相比傳統廣告模式下的流程合約交易型廣告投放機制沒有太大的差異，以CPM這類不為效果轉化負責的計費方式為主，而且廣告投放策略無法根據市場變化情況及時更改，因此投放的廣告質量較低。

程序化廣告的出現改變了互聯網廣告購買的方式且面向的廣告主不再局限于中大型企業，也拓展到小型廣告主。CPC、CPS等廣告效果量化的計費模式也相繼出現，定制化、以轉化效果為核心思維的廣告購買模式取代了模式化、固定化的投放策略，在廣告投放時，可以隨時根據企業營銷策略制定不同投放版面、不同投放時間和不同投放人群等，因此程序化廣告使得互聯網廣告投放更加精準，更加有效率，整個市場的營銷打法都變得不同。其價值在于廣告效果的可控性、人群定向的精準、投放策略的靈動性和整合資源的優勢。

程序化本質是為解決針對用戶如何做廣告資源排序的問題。其以數據為核心驅動力，通過數字技術解決人群定向、效果追蹤和量化、資源競價問題，自動精確地將品牌、產品和受眾進行匹配，并優化購買決策和投放策略。

4.2 問題及局限

對于一些預算成本有限的中小型企業來說，相比其他程序化廣告RTB模式的低門檻、見效快、靈活機動性有著較大的優勢，但是從目前的市場實踐操作上看，因入局者過多，廣告資源來源多、種類復雜導致資源位出現質量問題，其中暗含了許多異常流量和低俗低效的廣告投放，這對大型廣告主來說這是一個陷阱重重的營銷陣地，為保證其利益和品牌形象，許多大型品牌如：如寶潔、歐萊雅、瑪氏等都選擇以PDB定價型程序化廣告為主要投放方式。

程序化廣告解決的廣告資源浪費問題并未完全解決。首先，在實踐過程中，各個平臺之間的，在線上線下形成銷售閉環時，如果用戶信息無法對接，在用戶ID認證無法實現完全統一時直接套用RFM模型很容易誤判用戶行為。其次，The Trade Desk中國區總經理陳傳洽也曾提出：“整個行業基本被欺詐或無效的流量毀掉了”，根據秒針數據顯示，2019年互聯網廣告的異常流量已經超過了30%，同時還有繼續增加的趨勢，其中根本性問題是廣告的數據目前還無法做到完全實時同步檢測，流量的質量出現了問題，廣告主進入了另外一種“盲投”的形式，甚至導致部分廣告主真實觸達到的TA無法達到30%。因此，這也體現了相關法律法規的薄弱，需要整個產業聯合抵制此等行為，廣告的監管問題和及時制定相關的規章制度變得十分重要緊迫，如圖4所示。

圖4 源自秒針數據《2019年度中國異常流量報告》Fig.4 From the second hand data 2019 China abnormal traffic report

5 程序化交易的特點及發展

中國和國外的程序化市場環境存在著較大的差異，國外市場中各方平臺定位較為明晰，都是以廣告技術為定位核心，而中國市場中參與廣告程序化購買的平臺較為模糊，如：課堂中老師提及的淘寶平臺就是混合DSP平臺—DSP和ADX混合的平臺，在阿里系中淘寶的后臺中阿里媽媽屬于較為中立的ADX廣告交易平臺，同時，也面向了各類大中小型的商戶，同時負責從媒體到廣告主之間的流量采買、銷售效果等，還有DSP混合Ad Network等其他類型的混合DSP平臺，整體在向全面程序化發展，主體都存在，但是整個市場分工較為模糊，這是國內程序化發展較為獨特的廣告生態環境。

2021年2月底，迪士尼正式宣布推出ARDX—實時交易平臺，其數據基礎為我認為這是在嘗試同時獲取DPB和RTB兩種模式的優勢，確保在利用頭部競價模式的同時可以實時根據數據優化廣告主的投放策略和購買規模，捕捉最佳的流量高峰期，且迪士尼計劃在2022年將所有可尋址廣告的投放統一到一個平臺上，這也是行業內正在進行用戶ID統一化嘗試的表現。

針對廣告效果保證這一問題，目前已有數據檢測平臺（萃弈）意識到問題，希望能夠幫助廣告主在前置環節做決策，努力真正地做到目標受眾的定向。不僅在線上，程序化已經進入戶外廣告，成為整合營銷的新型組成部分，雖然目前也還面臨著數據系統、交互系統、計算系統等要素的挑戰，但其為打通線上線下營銷通路開拓了新的方向，同時，進一步提升了程序化廣告的使用價值。從落地開始，程序化廣告在國內發展已經10年了，熱潮正在漸漸褪去，慢慢進入成熟期，但是市場還在成長，我認為如果存在的問題和局限被解決后，程序化廣告將會更上一層，登上新的臺階。