上篇文章我們介紹了兩種在線廣告產品形式：合約廣告產品和競價廣告產品。本文來介紹剩下的兩種：程序化交易廣告和移動原生廣告。
1. 程序化交易廣告
廣告網絡無法滿足廣告主自行選擇流量和在每次展示上獨立出價的需求，以實時競價即RTB為核心的程序化交易市場應運而生。
程序化交易市場的參與方：
ADX（廣告交易平臺），其主要特徵即是用RTB的方式實時得到廣告候選，並按照其出價簡單完成投放決策。流量採買方（DSP）：與廣告交易平臺對應的採買方。出價需求的存在和廣告主預算範圍內的套利要求DSP具備點擊率預測、點擊價值估計、流量預測、站外推薦及根據廣告主提供的種子用戶，找到行為相似的潛在用戶等多方面的運算能力。供給方平臺（SSP）：媒體有多種多樣的變現模式：擔保式投送的合約售賣方式、自營廣告網絡、託管給其他廣告網絡、通過RTB變現等。如何動態地選擇這四種模式中變現價值最高的那種，以最大化媒體收益，這是供給方面臨的市場需求。數據加工和交易市場：廣告主可以自由地使用各種數據指導投放，誕生從第三方數據入手的數據交易平臺（dataexchange）和第一方數據入手的數據管理平臺DMP，為市場提供了有價值的數據源或數據加工服務。
1.1 實時競價流程
（1）cookie映射
從廣告主網站向DSP伺服器發起cookie映射請求。DSP與ADX伺服器之間通信完成cookie映射。（2）廣告請求
用戶瀏覽媒體網站。媒體網站通過JavaScript或SDK向ADX發起廣告請求。ADX向各DSP傳送URL和本域名cookie，發起詢價請求。DSP根據預先做好的cookie映射查出對應的已方cookie，決策是否參與競價，如果參與，則返回自己的出價。在等待一個固定的時間片後，ADX選出出價最高的DSP返回給媒體網站。媒體網站從勝出的DSP拿到廣告創意並展示。程序化交易模式除了實時競價，還有優選和私有市場。優選優是允許單個需求方按照自己的意願來挑選流量，挑選過程與實時競價類似。
與RTB相比，優選缺點在於決策過程可能存在比較多的伺服器往返：在極端情況下，需要三次伺服器的往返才能得到最後的廣告。這有可能使得用戶看到的廣告延遲增大，從而影響廣告效果。
私有市場是媒體為了保證廣告主的質量，將拍賣限制在一些被邀請需求方的小範圍內。這種程序化交易叫作私有市場，私有市場中的在線交易過程與公開的實時競價一致。
根據庫存類型、價格模式這兩個關鍵產品特徵，把市場上與程序化交易相關的交易方式分成5類。數字1至5代表挑選流量的優先級從高到低，價格通常也從高到低。
1.2 廣告交易平臺（ADX）
廣告交易平臺（ADX）負責將媒體流量以拍賣的方式售賣給DSP，可以類比於證券市場中的交易所。廣告交易平臺的由於不需要管理廣告庫存，所以無需對廣告進行檢索。但需要注意優化多個DSP發廣告請求帶來的帶寬和機器成本的上升，即詢價優化。
1.3 需求方平臺（DSP）
以RTB方式購買廣告的產品形態就是需求方平臺。
需求方平臺的產品策略：受眾定向，廣告檢索、廣告排序、廣告定價和出價。其中受眾定向一般使用第一方數據，結合第二方或第三方數據的定製化標籤。重定向和look-alike（新客推薦）是DSP產品特別要重視的產品策略。重定向從信息來源和使用信息的精細程度上區分為網站重定向、個性化重定向和搜索重定向。
網站重定向：即將在一段時間內到達過廣告主網站的用戶作為重定向集合，這樣的重定向流量其eCPM一般來說要比無定向流量高出一個數量級，因此需要儘可能擴大投放量。
個性化重定向：對重定向流量進行深入加工，按照品類和購買階段等因素進行創意上的深度個性化，就是個性化重定向。
個性化重定向有三個鍵點點：
動態創意。個性化重定向 的核心是用推薦的思路實時決定展示什麼商品推薦引擎。個性化重定向可以看作是根據用戶信息的站外推薦。廣告主商品庫存實時接口，個性化重定向服務需要提供準實時的商品庫接口，讓廣告主可以及時地將庫存和價格信息同步，以避免出現用戶發現該商品已經售完或下架或者是價格與創意上的宣傳不符。搜索重定向：即將搜索過與廣告主直接相關的關鍵詞的用戶群作為重定向集合，比較推薦的做法是統計廣告主網站流量中從搜尋引擎來的流量作為重定向集合。
新客推薦（look-alike）：由廣告主根據自己的第一方數據提供一部分種子用戶，再由擁有更豐富數據的第二方數據的廣告平臺分析這些用戶網絡行為的特徵，並根據這些特徵找到具有相似特徵的拓展人群。
DSP出價策略：通過歷史的觀察和預測得到市價的曲線後將一天的預算分配到那些市價較低的流量上，即DSP的出價策略要基於兩條曲線，即eCPM和市價隨時間變化的曲線。
1.4 供給方平臺（SSP）
由於供給方平臺有多種變現模式。所以當廣告請求到達時，首先檢查優先銷售的訂單有無需求，這包括CPT和CPM的合約。如果有需求，按照優先級和在線分配的方案完成投放；如果沒有這類銷售合約，則進入競價流程。競價時，廣告請求是動態分配（dynamic allocation）。
動態分配決策流程如下：
（1）從自有廣告庫中根據當前受眾標籤檢索合適的廣告候選，並估計每個廣告候選的eCPM；
（2）排序得到eCPM最高的廣告候選以及相應的eCPM值rMAX；
（3）同樣根據環境信息和受眾標籤估算出各個合作的廣告網絡大致的eCPM；
（4）排序得到eCPM最高的廣告網絡以及相應的eCPM值r′MAX；
（5）以max（rMAX, r′MAX）為底價，通過RTB接口向各個合作的DSP查詢更高變現價值的廣告。
1.5 數據加工和交易
要提高定向的精準程度與人群覆蓋率，關鍵在於數據的來源與質量。哪些數據是對精準廣告業務有直接貢獻的呢？
可以重點關注下面的幾類：
（1）用戶標識。對於瀏覽器，最常使用的用戶標識是cookie。在移動端，iOS使用廣告專用用戶標識符（Identifier for Advertising, IDFA），其性質與cookie類似；而Android沒有專門的廣告用戶ID，一般採用Android ID或IMEI（international mobile equipment identity）號等標識信息。
（2）用戶行為。按照對效果廣告的有效性分類，行為可以分為決策行為（轉化和預轉化）、主動行為（廣告點擊、搜索和搜索點擊）、半主動行為（分享和網頁瀏覽）和被動行為（廣告瀏覽）。
（3）人口屬性。一般來說，只有一些能夠與用戶實名身份綁定的服務可以得到此信息
（4）地理位置。GPS或蜂窩可以提供的定位往往可以準確到幾百米的範圍，這就使得hyper-local的區域廣告商投放定向廣告成為可能
（5）社交關係。當廣告系統觀察到某個人的行為不足，無法進行精準的行為定向時，可以考慮借鑑其社交網絡朋友的行為和興趣。
三方數據的定義和劃分：
廣告中用到的用戶數據，根據其來源的不同可以分為第一方數據、第二方數據和第三方數據。
第一方數據：需求方即廣告主自有用戶數據，包括網站/App監測數據、CRM數據、電商交易數據等。第二方數據：需求方服務提供者在廣告投放過程中積累的業務數據，如DSP平臺業務中積累的受眾瀏覽廣告、點擊廣告等相關數據。
第三方數據：非直接合作方擁有的數據，如運營商數據、百度的搜索人群數據、阿里的電商人群數據、騰訊的社交人群數據等。
數據管理平臺（DMP）：
按照DMP平臺的歸屬，DMP分為第一方DMP、第二方DMP和第三方DMP。
第一方DMP：指大型廣告主自己搭建或者尋找外部技術提供商為自己搭建的內部DMP，用於分析和管理用戶數據，為營銷環節提供決策支撐和用戶數據支撐，廣泛應用於電商、遊戲、旅遊等行業。
第二方DMP：指需求方服務提供者（一般是指DSP）搭建的DMP，旨在幫助廣告主更好地進行投放，在提升效果的同時加大投放量，間接提升廣告主在需求方平臺的投放額度。
第三方DMP：指以數據交易為主要形式的DMP，為需求方提供數據交換、售賣等服務。通常需要對接入DSP後再運用到廣告投放中。
2. 原生廣告
「原生」這一概念有兩種訴求：表現原生與意圖原生。
表現原生是將廣告的展示風格和樣式變得與內容相一致；另一種訴求意圖原生是將廣告的投放決策邏輯與內容生產相一致，從而做到用戶意圖上的「原生」。
原生廣告相關產品有：信息流廣告，搜索廣告，軟文廣告和聯盟廣告。其中信息流廣告是表現原生，而搜索廣告、軟文和聯盟很好的結合了表現和意圖原生。比較理想的原生廣告平臺應該能兼顧表現原生和意圖原生的要求，並且仍然可以以第三方平臺的形式規模化地運營。
3. 原生廣告與程序化交易
原生廣告和程序化結合的點在於哪裡？
搜索廣告和信息流廣告都是原生廣告的特殊形式，而明確提供用戶意圖的搜索廣告如果完全開放地進行RTB，則很難控制付費結果的相關性。但如果是像社交網絡信息流這樣的原生廣告環境，由於用戶意圖並不明確，則可以考慮用程序化交易的方式來運營。
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