前言

随着智能大屏手机的兴起和普及，我们的生活发生了翻天覆地的变化，广告也是如此。无论我们在电脑上打开网页观看热门电影，还是用手机刷新朋友圈动态，都会遇见形态各异的广告。广告无处不在，但开始变得更懂我们的需求。比如，有些人在京东看了某类商品，之后上其他网站也经常会看到京东该类商品的广告；有些人跟好友在网上聊天说到口红，紧接着一条口红广告就会扑面而来；而当某喜茶爱好者出现在某区域的时候，打开手机网页又会发现附近的喜茶广告映入眼帘⋯⋯如今的广告，已经由过去的狂轰滥炸逐渐演变成贴合用户需求的个性化精准推荐。

这种个性化精准推荐，行业内称之为程序化精准广告。上面举的京东广告的例子，正是程序化广告的一大卖点：Retargeting（重定向）。广告主可以对那些在自己的网站看过某类商品的用户进行重定向，锁定用户、唤醒用户，并促使其完成购买行为。在程序化广告的帮助下，广告主可以根据用户在不同阶段的不同特征，采取相应的广告行为，提升广告的转化率。上面所举的口红广告的例子，则是从用户的输入信息分析用户需求，为其推荐相应的商品；喜茶广告则是根据用户的当前位置进行广告推送，行业内称为LBS（Location-based Service）定向。以上所列举的广告方式，可以说是广告行业的一大进步：对于广告主来说，利用这些技术可以将内容更精准地推送给目标用户，减少广告资源浪费；对于用户来说，广告也不再是烦人的骚扰信息，而是解决自己需求的通道。

程序化广告的核心在于五大正确要素：在正确的时间和正确的场景，通过正确的方式，将正确的商品展示到正确的用户面前。缺少其中任何一个要素，广告都会对用户造成干扰。经常听到有人抱怨：“我上个月搜寻了手机商品信息，并在三天后买了部手机，但是直到现在，还会天天在网页中到处看到手机广告，好烦呀！”需要注意的是，用户需求是有时效性的，如果忽略这个关键点，用户不仅会对广告感到厌烦，甚至还可能对该广告对应的品牌/企业产生反感。

在信息大爆炸的时代，除了基于大数据进行精准用户定向的程序化广告之外，马云还提出利用大数据重塑商品的生产—流通—销售过程的“新零售”模式。何为大数据（Big Data）呢？我们可以简单地将其理解为无法在一定时间范围内用常规手段进行处理的海量数据集合。

大数据是把“双刃剑”，它已经渗透到众多的行业，为许多企业带来了变革性影响。在程序化广告领域，它可以帮助广告主利用海量数据进行用户行为分析和广告投放效果优化，但是，使用不当有可能产生相反效果，从而涉及用户隐私安全性问题。目前国内的信息安全措施相对比较薄弱，比如滥用用户的地理位置推送广告的行为就层出不穷，这使得用户隐私得不到保障，还会让用户产生不安的情绪。因此，我们需要充分了解程序化广告的相关知识和逻辑，从而实现广告效果和用户体验的双提升。

2005年美国广告交易平台RightMedia的成立，拉开了程序化广告市场的序幕。之后，雅虎收购RightMedia、Google收购DoubleClick、微软收购AdECN，美国程序化广告市场高速发展。2010年末，在国外程序化广告市场的冲击与启蒙下，中国网络广告服务商也开始了程序化广告战略的部署。

随着程序化广告的快速发展和日渐成熟，广告主们对程序化广告的接受度和认可度越来越高，互联网广告购买预算也不断从传统媒体直采转换到程序化购买模式上。据艾瑞最新统计，2016年中国程序化购买广告市场规模达到205.3亿元，较2015年增长了78.5%，预计到2019年，市场规模将达670.9亿元。中国作为世界上最大的智能手机市场，移动用户规模不容小觑，这也促进了中国移动广告的快速发展，并为移动程序化广告的发展奠定了基础。2014年，移动端的程序化广告在国内正式出现，2016年便超过PC端程序化广告市场规模。移动程序化广告逐渐成为程序化广告市场的主要组成部分，预计其未来三年的增速将明显高于整体市场。

2012年，笔者所在的“舜飞科技”公司正式启动DSP（需求方平台）项目。当时，中国的程序化广告行业基本还是空白的，有关这片领域的知识还是比较欠缺的。笔者非常有幸参与到DSP的产品研发中。在从0到1的阶段中，由于可学习的知识和资料很少，只能通过各种参考和调研来摸索，同时通过分析网盟广告的投放实践来发现问题，并找出对应的优化解决方案。这期间也遇到不少难题、踩过不少坑，一路走来，都是在学习中前进。当前行业知识和资料依旧比较匮乏，因此笔者下定决心要挤时间好好回忆，将相关的产品、运营、技术知识总结成册，以便将所学所用都回馈给程序化广告行业。