爱华网2009年随着数字广告的高速发展，基于数据的RTB实时竞价交易模式在美国应运而生，凭借大数据驱动、自由地根据人群定向的投放等概念，RTB让互联网广告市场呈现出了跟传统广告截然不同的高新技术属性，广告定向、精准化趋势越发明显。而这一切也都推动着互联网营销时代从2.0时代向3.0时代逐渐过渡。 RTB是2012年正式在国内流行，并毫无悬念地成为互联网营销行业的新宠，数据显示到2012年全年通过实时竞价投放的展示广告为19亿美元，虽然在整个网络广告市场盘子中占比不大，但随着谷歌、阿里、腾讯等互联网巨头的加入，前途一片利好。 回望当下的国内RTB市场，依然处在一个萌芽的状态，RTB链条上涉及到的交易平台、DSP、DMP、SSP、Trading Desk等角色逐渐出现，但细分化的过程仍然缓慢。根据IDC去年10月份的报告预测表示，2013年亚太地区的RTB互联网广告的增速将继续领先，中国将成为RTB购买力指标的新秀。2013年中国的RTB购买支出将增长300%达到8300万美元。 RTB广告正创建三赢局面 RTB改变了网络广告交易方式。2.0时代的Ad Network是在人工湖泊里捕鱼，而3.0时代RTB是在海洋里捕鱼，数据规模更大、对算法和并发处理要求更高。广告形式从媒体投放变成广告交易，媒体流量从期货变成现货，广告主及代理商从被动投放到主动选择。 对于广告主来说，他们所关心的方面包括广告展示效果、投资回报效率，以及能否及时、透明地反馈数据。而RTB正是具备了这样几个优势特征：在展示方面，RTB能够实现实时竞价，实时投放，在100毫秒之内向目标客户展示竞价更高的广告；对于投资回报，在技术驱动下能够规模化统计回报效率，相比传统广告更加便捷、准确；在反馈方面，RTB可以实时反馈数据结果，能够及时调整广告投放情况；在成本方面，也能实现高效节省。 而对于媒体来说，RTB广告能够精准投放广告，提升媒体的流量价值，从而在大的体量上获得更好的广告收益。在RTB技术之前，展示广告产业链为广告主或广告代理公司直接向媒体购买资源，主要是人工谈判和流量包断模式。 对于用户，RTB广告减少了无关广告对用户的骚扰，转而推送用户感兴趣的广告信息。所以RTB的实时竞价优势实际上会使广告主、媒体及用户三方都受益。 在大数据之上做精准营销 最早提出“大数据”概念的麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
作为一个复杂的交易平台，数据、算法、技术、媒体、服务均很重要。作为一个合格的实时竞价技术产品，是要能接入广告交易平台，且能够同时接入多家广告交易平台的集成泛媒体池，传漾目前已经领先同行打造了根据自身产品集成DSP、SSP、DMP的实时竞价平台Ad Place，同时也接入了国内四大广告交易平台（Google ADX、淘宝Tanx、腾讯智慧、百度BES），目前日均PV展示能达35-50亿次。 与国外发展情况不同，国内目前还没有第三方独立的DMP来承担交易中的数据需求，所以在竞价中的数据分析也经常由DSP来兼任。传漾在数据分析方面是由公司DMP产品智能数据引擎Same Data来提供，它采用先进的算法将海量的受众信息数据分为33兴趣大类、168兴趣中类、857兴趣小类，通过机器学习，整合为可被广泛应用的集成数据库，这也是真实可验证的受众数据，这些数据为竞价提供底层的数据接口及应用匹配展示，并以此作为DSP平台购买的底层支撑。 人群定向和即时定向是RTB内核 面对互联网每天产生的海量数据，想要迅速对其进行细化分析，更好地了解网民的兴趣，并不是一次就可以完成的，在碎片化时代，用户的兴趣也在随着时间不断变化。例如，当网民在一个月前进行口红信息浏览时，这表明其对口红较为感兴趣，通过DSP投放能够有效吸引其注意，但一个月后对这一Cookie的兴趣定向显然已不适合。所以需要借助自动化点击预测模型分析，把正确有效的信息，推到有兴趣的网民面前，其中兴趣标签的归类非常关键。 像国内的淘宝、百度等大站，本身流量覆盖庞大，加之其自身的人群分析技术，会积累大量网民用户的特征数据，也就是说，其自身已经是一个DMP，它们分析出的访客特征数据对于DSP决定是否购买流量非常重要，当然DSP也可以利用自己的技术或者第三方DMP平台的数据自行灵活分析用户。 传漾的DSP平台在与Google等第三方交易平台对接并进行广告投放时，需要针对各种维度数据，包括PV信息，用户特征信息，广告位信息等，决定是否购买此次曝光，同时采用机器自动学习的方法在受众覆盖、点击率以及投放预算这三方面进行自动平衡，从而达成真正的自动化、程序化的购买。这个过程需要在100毫秒之内完成，但如果只是完成这个过程，并不能算现实意义的即时定向，因为它仅代表了是否能够完成实时竞价的基本指标。真正的即时定向，是针对目标用户的即时需求进行定向和广告投放，这样才算完成真正“正确”的用户和“即时”定向，在这过程中，采集到的数据将汇聚到DMP中，成为下一步人群定向和即时定向的依据。 RTB广告在国内仍充满挑战 目前在传漾DSP平台上投放的大多还是品牌客户，以尝试的态度在进行合作，主要为快消、IT、电商类客户，如惠普、欧莱雅等30家广告主。这些客户传漾服务了很多年，非常了解他们的需求和目标，品牌类客户在投放时除了关注投放成本，仍然会关注投放的位置。 在国内RTB生态链中，用户积累、服务以及投放经验也是必备的。比如，品牌安全是广告主在投放RTB广告时非常关注的一个要素，传漾在投放过程中会帮助客户做网页内容分析，屏蔽客户的敏感词网页，同时也会对网页投放做竞品监控，充分保障客户在投放过程中与其品牌定位相匹配。 虽然国内RTB生态系统已经形成，但是国内市场远没有成熟，依然存在着一些困难和挑战。广告主依然需要更多的RTB教育，从购买位置和广告形式到购买目标受众，广告主需要进行这样的理念转换。而对于广告媒体来说，则要适应从固定收益转化为营销方面的另外一种收益模式——CPM定价。这种收益更加倾向于浮动收益，广告媒体也需要时间来适应和接受收益模式的改变。 谈到RTB广告在中国的发展，国内媒体数据资源的封闭性也是一个问题。由于各大媒体企业都各自握有优质的精准用户数据，在保证数据安全及私有性的基础上，国内在短期不可能形成类似于国外的Data Exchange，这就使得国内数据较为封闭，难以互通，因此也难以提升整个RTB行业的精准投放效果。未来还需要行业的共同努力，不过，可以肯定的是，RTB广告一定会得到更快速的增长，并成为互联网广告的主流投放形式。
