事实上，据Technavio 2016年的报告显示，仅全球展示广告市场预计到2021年就将达到80.25亿美元，复合年增长率(CAGR)高达18%以上。如果您真心想在网络上推广品牌， 程序化广告 （无论是搜索渠道还是展示渠道）都是企业经常讨论的话题，因为机会实在太大了，不容忽视。
程序化广告的惊人增长
尽管人们普遍担心…… 程序化广告 虽然这种方法和技巧会导致低质量的曝光（稍后会详细介绍如何克服这一具体挑战），但如今数字广告商正以惊人的速度采用这种方法和技巧。
例如，根据 Zenith 发布的《程序化营销预测》报告（2016 年 11 月）， 程序化广告 2012年，程序化广告在美国展示广告支出中仅占13%（5亿美元），但到2016年已增长至39亿美元（年均增长率达71%）。无论从哪个角度来看，这都是一个令人瞩目的增长。此外，Zenith预测，程序化广告在2017年还将增长31%，因此，对于网络从业者而言，探索这一机遇至关重要。更重要的是，Zenith的报告还指出，在不久的将来，越来越多的渠道（例如社交媒体、视频）将采用程序化交易，并且这种方式将成为2016年数字展示广告交易的主要方式——占总支出的51%（预计今年将升至58%）。
这一切最终意味着，如果你现在还没有采取措施积极参与程序化广告领域，那么现在就应该开始行动了。
程序化广告是否会导致低质量曝光？
尽管人们对程序化广告所能提供的各种机会越来越感兴趣，但许多人仍然认为这种方式带来的曝光质量较低，而且这种看法多年来一直难以改变。
例如，Integral Ad Science 于 2016 年 5 月发布的一份报告发现，程序化展示广告和视频广告获得的广告曝光质量低于通过与发布商直接合作购买和销售的广告。Integral Ad Science 的这项研究基于可见性和广告欺诈等因素来衡量广告曝光质量，结果表明，直接销售的展示广告的可见率比程序化展示广告高出近 10%。
相比之下，程序化销售的视频广告效果要差得多——2016 年第一季度的可见度为 35.5%，而出版商的直接广告的可见度为 59.3%。
毫无疑问，程序化广告凭借其日益便捷的使用方式和无与伦比的覆盖范围，将在未来几年蓬勃发展。然而，尽管数字广告行业的利益相关者必须努力缓解自动化广告投放数量激增带来的负面影响，但确保程序化广告活动高效运行的工作现在就应该着手进行。人们对程序化广告质量的看法正在发生改变（尽管速度缓慢）。
程序化广告 例如，市场平台 OpenX 于 2016 年 9 月发布了其第二份年度报告，该报告探讨了程序化广告市场的质量认知，而结果实际上相当令人鼓舞。2015 年，几乎所有接受调查的营销专业人士（95%）都认为： 程序化广告 这项投资物有所值。然而，一年后，这一比例下降至 86%。虽然这可能是由于更多解决方案（和广告商）进入生态系统所致，但营销人员的风险感知也随之降低，今年（2017 年）只有不到一半的受访者（48%）认为这项投资物有所值。 程序化广告 与其他渠道相比，风险较高，同比下降 17 个百分点。
OpenX认为，验证工具的改进、经验的积累和教育水平的提高等因素可能是信心增强的驱动力。 程序化广告 过去，广告投放往往被用来以尽可能低的成本触达目标受众，而很少关注广告投放网站的质量。如今，广告投放正与非常强大的数据细分（稍后会详细介绍）相结合，以越来越智能和富有创意的方式精准定位目标受众，识别出最有可能接受广告信息的人群。最终，这意味着是时候认真思考你的品牌应该把广告预算投入到哪些方面了。
将预算重新分配给程序化广告
根据 Rubicon Project 和 TFQ Strategy 于 2016 年 12 月发布的一项研究，营销人员和广告商如果将程序化广告的投资增加一倍，销售额最多可增长 6%，营销投资回报率 (ROI) 最多可增长 22%。
该研究探讨了数据驱动型购买（例如程序化购买）对品牌销售的影响，并指出，为了使广告商获得最佳的销售和营销投资回报率，程序化购买平均应占媒体总支出的 10%。
该研究中最有趣的发现之一是，希望触达年轻消费者的品牌平均应将总营销支出的 30% 用于数字和程序化营销，其中一半支出应专门用于移动端。
Rubicon Project首席营收官Harry Patz表示：“这项针对全球部分最大品牌的调研清晰地表明，对程序化广告投入不足的广告主将错失大量营收机会。我们的数据显示，通过重新分配广告预算，将程序化广告投入翻倍，品牌的销售和营销投资回报率将显著提升，远超那些没有进行程序化广告投入的品牌。这并非意味着要增加投入，而是要更明智地投入——在当今环境下，合理配置程序化广告和数字广告支出是构建均衡投资组合的关键。”
然而，许多网络从业者仍然没有使用程序化广告，而且在某些情况下，他们对调整预算持谨慎态度也是情有可原的。这很可能是因为程序化广告的复杂性，所以让我们退后几步，从头开始，以便真正了解程序化广告的含义。
开始了解程序化
程序化广告本质上是利用软件和算法购买广告。当各种参与者（例如，广告网络、平台、代理商、发布商）都加入到这个虚拟环境中时，情况就变得复杂起来。
例如，有需求方平台（广告主在此创建、管理和优化广告活动——相当于 AdWords 用户界面）、供应方平台（由发布商和媒体所有者提供的可销售广告资源库）以及广告交易平台——广告主和供应方在此相遇，广告主选择他们想要购买的广告位，而广告主则提供他们的广告展示机会。
此外，还有数据管理平台 (DMP)，这类解决方案可以帮助广告主收集和分析用户行为和 Cookie 数据，从而根据广告主的策略或广告系列目标建立并定位受众群体。买卖过程在毫秒内完成。本质上，每次页面加载时都会进行一次竞价，出价最高者赢得在该位置展示广告位的权利。这被称为“实时竞价 (RTB)”，对许多人来说，它是程序化广告和数字广告的核心。尽管 RTB 非常流行，但程序化购买广告位的方式有很多种，包括以下几种。
+ 开放式RTB交易所
一系列开放的广告交易平台，每个平台都通过需求方平台（DSP）（例如 DoubleClick Bid Manager、Mediamath 或 The Trade Desk）向广告商提供广告资源。 PPC伴侣广告商通常按每千次展示成本 (CPM) 竞标此类广告位，并且通常拥有竞价控制权。
+ 私有市场（PMP）或私有交易所
竞价通常包含出版商为特定广告主预留的未售出广告位。广告主必须出价达到出版商设定的最低底价才能参与竞价。这些广告位通常位于网站或应用程序的优质高流量区域。
+ 保证直接
这是程序化版本的直接购买。广告主无需处理繁琐的询价和销售人员，即可通过需求方平台直接与发布商达成交易，并自行报告和监控广告活动。这些交易的常见形式是按固定价格购买一定数量的广告展示。
品牌和广告商触达受众的方式正在发生变化，而程序化广告是推动这一变革的主要动力。品牌不再像过去那样向广泛但未必精准的受众群体投放单一品牌信息，而是可以大规模地定制信息，从而实时、一对一地维护客户关系。
程序化技术本质上允许广告商利用他们所了解的关于现有客户和潜在客户的所有信息（用户数据），在消费者旅程的每个阶段提供独特的体验。
数据驱动程序化广告成功
大数据给所有从事数字领域的人员都带来了巨大挑战，但对广告商而言尤其如此。他们最常问的问题是如何才能真正有效地利用大数据的力量。请思考以下几点。
分析系统用于追踪用户的数字行为。然后，可以根据几乎无限数量的变量，将用户细分为不同的用户画像，进而针对特定用户群体开展营销活动。
例如，假设一家电商网站出售售价 100 美元的拖鞋。如果用户访问该网站，浏览并发现了这款拖鞋，但最终没有购买，那么之前获取的行为数据就可以用于在未来更精准地定位该用户群体（或者完全避开他们）。例如，零售商可能会发现，具有相似人口统计特征的用户浏览过这款 100 美元的拖鞋，但从未购买，那么为什么还要向他们展示这款产品的广告呢？网站可以展示类似用户购买过的产品，或者他们在购买前看到过的产品。
将分析细化到渠道层面也很有意义，了解用户在看到促成转化的广告时所处的流量来源。程序化广告（本质上就是加速在合适的时间将合适的广告推送给合适的用户）的成功固然需要相关且有用的数据，但也要求技术合作伙伴能够有效利用这些数据。
大量文献证明，利用数字行为数据来改进程序化广告（或者任何类型的广告）确实能够提升广告效果。行为数据使得我们可以利用数据来展示更相关的广告，并在合适的时间将这些广告展示给合适的受众。
广告商们看到了程序化广告的巨大潜力，他们拥有大量可用于此类广告活动的数据，并且预算充裕。当他们着手开展此类工作时，最终会发现这是一个迄今为止最精简、最实用的软件生态系统之一。
程序化广告的未来
多年来，程序化广告需要非常复杂的操作技巧，但现在情况已大不相同。如今，程序化广告既方便又智能，在某些情况下甚至可以实现自动化。
例如，2017年1月，AOL为其程序化移动供应方平台ONE by AOL: Mobile推出了新的自助服务功能。该服务实际上在2016年就已推出测试版，是对AOL面向应用开发者的托管服务的扩展。该平台旨在简化开发者的收入管理，因为他们可以同时访问数百个优质需求来源。应用开发者通常同时使用多个SDK、广告网络和需求来源，因此这项功能应该能极大地帮助他们。
除了 AOL 通过其程序化广告交易平台（AOL 独有的程序化竞价者和受管理的需求）提供的需求外，AOL 还拥有数亿美元的资金可以定向到使用该平台的出版商。
使用自助平台的开发者还可以屏蔽某些类型的广告以保护受众，而发布商则可以查看所有投放广告的需求合作伙伴，包括特定买家和品牌的详细信息。这种透明度在数字广告领域独树一帜。
抓住程序化广告的机遇
程序化广告投放有利有弊，也存在诸多复杂性，但如今顶尖的数字品牌都在充分利用这一机遇。然而，程序化广告最大的失败之处在于未能迈出第一步。
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by 彼得·普雷斯蒂皮诺
来源： 网站杂志
