九枝兰专访-----深入解读程序化购买以及行业现状(初篇)

转自：https://www.zhihu.com/question/23458646

九枝兰微信ID：jiuzhilan

程序化购买对于很多营销人来说，像极了一个熟悉的陌生人。熟悉的是，程序化购买已经成为很多公司主要的投放渠道，陌生的是，大家对于程序化购买的演变、行业现状等方面的认知仍然不够深入。

一方面是因为，程序化购买相对于其他推广方式，涉及到的概念、方法论、参与方更为复杂；另一方面，目前市面上没有一本面向于营销从业者的程序化购买书籍问世，大家只能从网上一些文章中断章取义的去了解程序化购买。甚至很多了解来的信息是经过多方的渲染加工，信息所涉及的水分非常之多。但程序化购买又是未来营销的趋势，是每个营销人不得不掌握的营销技能。九枝兰之前邀请到了程序化购买的大咖——吴俊，帮我们揭开程序化购买的神秘面纱，从程序化购买的演变、行业现状、不同企业在程序化购买行业的最佳玩法，以及人人关注的程序化购买行业的潜规则等维度展开。

开篇

九枝兰：很多营销人一听“程序化购买”这个概念就望而生畏，从字面透出来的“偏于技术、过于高冷”让人产生距离感。能否以生动浅显的语言，给营销人讲讲“程序化购买的前世今生”这个别开生面的故事。

吴俊：作为营销人都知道营销是一门十分特别的艺术。营销圣经《定位》中就曾指出“营销的竞争是一场关于心智的竞争，营销竞争的终极战场不是工厂不是市场而是心智。 ”

营销人无时无刻不在思考如何能在合适的时间、合适的地点、对合适的人、传递合适的品牌和产品信息，最终促使用户能在出现需求的瞬间第一个想到我们的产品和品牌并进而产生购买意愿。而传统排期采买(固定位按时包段(CPT)、视频虽然按量售卖(CPM)但无法挑人)模式会被迫买下很多非目标受众的曝光。造成营销预算的大大浪费。

同时媒体流量卖方也迫切期望将“剩余流量”变现。我们都知道传统采买基本都是一些较好的点位，且被争抢严重，而媒体方的很多“剩余流量”却无人问津，往往只能用配送的方式送给客户。而这些“剩余流量”只是位置比较靠后，非首屏等显要的位置，但所传递的信息同样会被用户所获取。

正是在这样买卖双方强烈诉求推动下一拍即合，数字营销模式快速升级，由传统排期买垂直媒体触达人群的方式升级为更符合营销艺术的精准买人的方式。催生了“程序化购买”。

2012年，是中国广告程序化购买发展的元年，经过长达4年的发展，目前国内从媒体方、广告交易市场、程序化买家、监测方、广告代理公司、广告主甲方不论从流量规模及质量、技术基础设施、交易模式、各方意识及认识等等已日趋成熟。

据不完全统计，基本目前数字营销预算中“程序化购买”已占到20-30%的份额。各广告交易市场每年的交易额都在以翻翻的速度在增长。

当然正是媒介购买方式的变化、由传统人工制作排期、商务洽谈；变为程序化购买、自动化精准投放。其实这也是广告行业信息化数字化自动化的一次重要的产业升级。犹如之前“电商”是商品线下渠道销售升级为线上信息化的产业升级类似。

产业需求+技术推动整个的产业升级。会带来很多变化，让很多从业者不适应。甚至出现“偏于技术、过于高冷、让人产生距离感”的印象，导致营销从业者的抗拒。

其实静下来仔细看看程序化购买的特点，就不难找到它技术化的地方，变革升级的点，会发现其实也没有那么的“高冷”“晦涩”。

首先，就是运用程序化技术的手段将媒体广告流量中的每次曝光机会进行管理，能支持采用程序化的方式进行广告采买、投放以及后续的数据回收；让整个营销传播的过程能逐步可数字化，可通过数据来观察来管理，只有这样才能有效管理营销的输出；而这些我们通过人进行营销优化管理的整个过程和方法都可以通过给技术程序下达逻辑指令的方式让程序化购买自动化的去帮我们执行。

其次，是交易模式由传统靠人面对面、发邮件这样的十分低效的方式，升级为信息化自动化的方式，大大提升交易效率，促进交易规模提升。类似在淘宝购物那样，可能买家跟卖家一句话都不用说就直接购物车付款收货了，整体交易效率和交易规模大大提升，大家能腾出更多有意义的时间精力去干些更有意义的事情。

最后，最需要强调的一点：如果我们能正确认识“程序化购买”是从产业升级的角度为我们提供自动化营销的工具为我们这些营销从业者所用，这样我们就不会再有“高冷”和“距离感”了；从此以后我们可以使用更高效更可视化更闭环管控的方式一点点地释放广告预算，一点点地摸索目标人群的媒介及行为特点；一点点地使用展示广告、社交传播、搜索(SEM)、线下集客等等多营销手段的组合打法来科学地塑造这门营销艺术。

九枝兰：围绕程序化购买这个广告生态圈都有哪些角色（环节），每个角色在国内有哪些主要玩家？

吴俊：程序化购买这个广告生态圈随着这几年的高速发展，分工越来越细致，参与其中的玩家也越来越多，我们主要从流量卖方、程序化买方、监测方、数据方这几个大的方面来看：

中国程序化广告技术生态图（来源RTBchina）▲

先看流量卖方(SSP)：
1、单一媒体，自己手握流量的：

例如：传统门户网站sina、sohu、腾讯等等；大的垂直媒体；视频类优土、爱奇艺、腾讯、搜狐、乐视等等；新兴数字电视类的(OTT)乐视、芒果TV等等。

2、流量的聚合方：

中小流量的聚合方，例如：baidu联盟、google联盟、聚效等等。

3、广告交易平台(ADX(Ad Exchange))：

为什么会有交易平台的出现呢？这也是“程序化购买”的关键：实时竞价(RTB(RealTimeBidding))。类似股票交易市场，卖方买方都到一个市场中进行交易。卖方通过程序化的方式将广告流量接入到广告交易平台中，并设定底价，每当一个用户浏览媒体内容页时，其中有一个广告位需要展示广告，此时卖方将该广告曝光机会通过广告交易平台向各程序化买家(DSP)发起竞价请求，各程序化买家根据对该广告曝光机会的评估背对背出价，广告交易平台收到各个程序化买家的出价后，进行比价，找出出价最高的买家，将出价最高的广告素材给到媒体进行展示，同时将竞价成功的结果返回给到胜出的程序化买家，整个过程都是通过程序化的方式在100毫秒内完成的。

目前市面上的广告交易平台有很多，例如：baidu、google、TANX、门户及视频媒体自有的ADX、纯移动的adview、inmobi等等；每天共计超过170亿的广告流量、移动端超过40亿、PC端超过110亿、视频(播放器内贴片、暂停、角标等)超过21亿、移动信息流及原生广告超过12.4亿可通过程序化的方式购买。

从程序化买方角度看：

首先是程序化买家(DSP(Demand-Side Platform需求方平台))：

刚刚已经将RTB整体流程讲过了，这里简单介绍一下目前常见的DSP，主要有几类：独立DSP、依附于流量(媒体、Adx、Adnetwork)的DSP、独有DMP数据的DSP。

独立的DSP例如：品牌类品友互动等、游戏类新数、璧合等等；独立DSP因为不拥有资源，只有不断地给广告主证明“程序化购买”这个持续优化工具本身的效率才是立足之本，有点像炒股软件。所以他们对流量程序化购买上是一个相对公立的立场。

依附于流量(媒体、Adx、Adnetwork)的DSP例如：腾讯的智慧推、sina的扶翼、google的DBM、聚效、广告家等等；他们因为依附于自有的一些流量，而且对自有流量有一定的优先权和变现压力；在外部流量的对接上会受到一些制约。导致天然上就失去了一定的公立性。

然后是程序化交易台(TradingDesk)：随着分工不断精细化及专业化，刚刚就已经讲了一堆堆的角色了，大大增加了程序化广告下单执行及监控数据的复杂度，广告主及代理公司希望一站式操控。就出现了程序化购买下单执行一站式交易平台：Trading Desk。这类有昌荣ATD、Accuen、reachmax、admaster、品友互动等等。

监测方

传统第三方监测公司：秒针、admaster等等；

新兴的广告环境验证公司：Sizmek、RTBAsia等等，主要通过技术手段监测广告曝光时的媒体内容页的品牌完全环境、广告可见性等；目前因技术成熟度、网络环境等等问题还不是很稳定且大部分只能监测PC上的部分媒体环境；

免费在线网站分析工具：baidu统计、google GA等等；

专注移动监测的公司：talkingdata、友盟等等；

数据方

在我们发现“程序化购买”的工具属性后，就自然会意识到数据的重要性，只有有效的数据才能帮助我们精准的触达目标受众，才能及时根据数据反馈调整我们的营销计划。

一般我们会将数据分为三类：

第一方数据（到达广告主官网或者线下店的用户浏览及购买等行为数据）；

第二方数据（同广告主广告投放相关的，用户在线上媒体或线下渠道中同广告主广告互动的相关数据）；

第三方数据就是同广告主没有任何关系的第三方的数据。

1、先来讲讲第三方数据：

首当其冲是BAT了：达魔盘(阿里)的电商数据、腾讯的社交数据、百度的搜索数据；

据我个人了解到的信息，阿里的数据大家都知道很宝贵，但基本都是只进不出，最多只能提供到人群画像这个层面；而我们也都知道画像对产品的功能区隔定位有些帮助，但是对指导程序化广告投放还是稍微粗放了些。

百度搜索数据我知道他们有一些规划，曾经开放过对外的一些测试，不过最近好像因他们内部的组织结构调整有些停滞。

腾讯目前在数据对外服务这块相对比较开放，主要基于他们社交相关的数据，他们目前主要提供人口属性相关的性别年龄、他们也提供画像。在广点通的广告流量中若消耗大的话他们也提供一些收入、住宅档次等等标签，不过不是全流量提供，仅仅按一定比例提供。

然后就是手握大量宝贵线下数据公司，为什么要重点提一下线下数据，因为我们毕竟生活在真实的世界中，我们的线下行动往往比线上行为要付出更高的代价，我们去机场不是为了送人就一定是要坐飞机出行的。线上的行为并不一定能真实体现我们的真实意图；比如说：我上网浏览汽车，不一定真的要买车，但是我去4S店看车，八成是有买车打算了，不太可能把4S店当成公园去逛。

2、然后就是第三方监测

也是因为其业务特点手握大量广告投放数据：例如：秒针、admaster；移动端的主要有talkingdata、友盟等等；但这些数据由于都是广告主监测的数据，所以在某些场合为了出于广告主数据保护的要求，合作上数据肯定是要做一些模糊处理的。

还有一大块手头有数据的就是媒体了，例如：iqiyi也在提供人口属性性别年龄相关的数据服务“魔术师DMP”，不过单一媒体毕竟覆盖的人群规模还是有一定的局限性。

还有就是传统的一直在做CRM的技术服务公司：例如：百分点、安客诚等等，但CRM数据如何打通线上一直是十分困扰的问题。

当然DSP公司也都号称自己有数据，DSP的数据主要来源于广告流量，广告交易平台为了让DSP更好地根据用户行为决策出价，所以大都会都提供用户当前广告的所在媒体、位置、IP等等用户及媒体信息，所以DSP基于这些广告流量中携带的数据以及 DSP以往投放广告的表现数据，积累了大量数据。

但这些数据由于是广告流量中携带的，因RTB的广告流量大量是“剩余流量”，具有一定的碎片性，不一定能体现用户全部的线上行为，尤其在移动端adx无法像PC那样提供每个广告展示的内容页的URL，能获取到的仅仅是用户广告展示在哪个APP中，获取到的经纬度也仅仅是用户打开APP展示广告时用户当时的线下位置，不一定能体现用户全部移动轨迹。这样破碎的数据很难像PC端那样更规模连续精准地分析用户的行为并给用户打标签。

而对于第一方数据、第二方数据就需要广告主自己搭建DMP系统或使用免费的第三方统计分析工具：

第一方DMP的供应商也特别的多：上述具备大数据处理能力的公司都有类似的能力输出服务：监测公司、DSP公司、纯DMP技术服务公司、第三方统计分析工具等等。

今年随着东风日产、美赞臣、伊利都纷纷开建自有DMP；广告主搭建自有DMP累积营销数据资产已成一大趋势。

下图为掌慧纵盈线下DMP线上打通营销解决方案示意图 ▼

《全文完--待中篇》

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