程序化广告实战分享系列 - 程序化广告的前世今生及趋势(入门)

程序化广告实战分享系列 - 程序化广告的前世今生及趋势(入门)

吴俊吴俊

随着宋星老师的“CWA大课堂关于“数据驱动的互联网运营””开办了四期,陆续有学员询问宋老师关于程序化广告实操相关的问题。所以宋老师找到了我(其实我是谁并不重要,我只想把这么多年来在程序化广告实战中摸爬滚打的心得分享给到大家),希望我们俩能一起从买方、卖方、技术方等等各个角度为大家答疑解惑。所以我们也开始整理这个程序化广告实战的分享系列。但是随着整理内容的过程中我们发现这块的内容特别的繁杂,而且坑巨多,从对大家负责任的角度很难用剪短的文字篇幅把那么多的内容剖析清楚,关键是还要能让大家消化变为己用的。所以我们整理了一个两整天的课程:“CWA大课堂:《大数据营销与程序化广告实战》”课程

CWA大课堂:《大数据营销与程序化广告实战》开始报名

当然同时我们也会在CWA上一点点的将部分内容分享出来。如果大家觉得这些文字内容不过瘾、而且互动不够深入的话,可以报名参加上述的课程。

本套分享我们打算以干货为主,今天我先以前段时间“九枝兰对我的专访”开篇

,专访中很多内容就是课程的提纲摘要。因为是开篇所以用某同学的话来说“娓娓道来”了些,后续的系列分享会比这个更精炼更干。

同时也十分欢迎大家留言告知我们下次的分享你们最想了解什么?在看到到大家的意见之前,我打算下次分享对目前RTB各广告交易市场的盘点,起码我们用程序化购买广告,对去哪里买、大体的各交易市场的特点及规矩有个了解。

闲话少叙,直切正题:

--------------------转载“九枝兰的专访”

前言: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,是每个人营销人不得不掌握的营销技能。今天我们有幸邀请到了程序化购买的泰斗级人物——吴俊老师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:

Q1: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。您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”都无人问津,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。

正是有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。甚至出现您说的““偏于技术、过于高冷”让人产生距离感”的要被失业的抗拒。

其实静下来仔细看看程序化购买的特点,就不难找到她技术化的地方,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。

最后最重要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。

Q2: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:

先看流量卖方(SSP):

首先是单一媒体,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youtu、iqiyi、腾讯、sohu、乐视等等;新兴数字电视类的(OTT)乐视、芒果TV等等

然后就是流量的聚合方:中小流量的聚合方,例如:baidu联盟、google联盟、聚效等等。

最后是广告交易平台(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。

独有DMP数据的DSP,例如:银联智慧握有POS交易数据DSP变现、掌慧纵盈握有线下大交通等场景数据DSP变现。这些公司流量上相对公立,将独有的数据为广告主创造价值才是核心动力。

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、googleGA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。

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,她们目前主要提供人口属性相关的性别年龄、她们也提供画像。在广点通的广告流量中若消耗大的话她们也提供一些收入、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。

这样的公司例如:我现在所在的掌慧纵盈就握有机场高铁线下以及汽车产业上下游线下区域的真实的用户活动数据、银联智慧握有POS机线下交易的数据。最近这些手握数据宝藏的公司也在纷纷开启数据变现模式,通过自建DSP+自有独色DMP为广告主提供更优的程序化广告解决方案。

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。同时我基于掌慧纵盈服务一汽丰田全国4S店、中石化加油站、瑞表、SaSa等等线下DMP迅速建设的速度来看,线下DMP也是近来的一大趋势。

附图为掌慧纵盈线下DMP线上打通营销解决方案示意图:

中篇:

Q1:程序化购买行业中有哪些交易模式,每种交易模式的优劣势分析?

AdNetwork(广告联盟)模式

剩余流量RTB公开竞价

私有程序化PDB模式

优先交易PD

私有竞价PA

Trading Desk

吴俊:

如您的问题,目前程序化购买行业飞速发展,各种创新模式不断涌现:

首先看一下典型的剩余流量RTB公开竞价的模式:带来的好处是买方可买人,而不是买流量,最大化投放效率;利于数据积累;可实时根据反馈的数据闭环优化广告投放。不足点在于售卖的流量不够高大上,尤其对于高大上的品牌广告主;剩余流量作弊较严重,流量相对“不清晰”。

正是因为剩余流量的“不清晰”,“高大上”的广告主既想要享受到程序化购买的优化手段,又想要满足自己对各类广告环境或媒体的要求,催生了私有程序化PDB模式,PDB不变的是传统广告排期采买执行流程,改变的是通过技术手段广告主获取了广告位的管理权:让这些传统广告位更智能化、更可控化、更精益化,以及更规模化。这种模式也是很多业内的人俗称的“保价保量”的模式。我们也能看到这种程序化广告的模式近乎完美,但是最大的问题就是门槛太高,因为“保价保量”对流量的筛选还是不能做到极致。

那么我们自然就会想到是否可能存在一种“保价不保量”,买方可以任意挑选流量的模式,即:优先交易PD;而于同时也迎合了很多较好媒体较好位置的广告流量卖方期望能卖出更好的价钱的需求。

最后“私有竞价PA”,就是大家组成一个VIP竞价俱乐部,对于相对好一些的流量希望能卖一个好一点的价钱,同时希望好一些的广告主投放;而广告主也希望能和同一优质档次的广告主同台竞争,而不是同一些小摊贩去抢路边货。

你说的Trading Desk在上面也已经介绍过了,这里就不再展开了。

关于AdNetwork(广告联盟)模式,实际还是传统买垂直媒体的模式,我们一般不划在程序化购买的范畴。当然上面我也提到了依附流量的DSP中存在依附于AdNetwork的DSP,市场上也俗称DSP+ADN模式,这个是程序化的范畴,上面已经介绍过了这里就不在展开了。

附IAB关于程序化广告4种模式的定义表:

摘自: iab.net/media/file/IAB_

Q2:不同规模、不同行业的企业在程序化购买中的最佳玩法?

吴俊:

从规模上看如果营销预算每天只有几千圆以内的中小企业,可以选择自助的DSP平台(独立DSP或依附流量的DSP)先通过一定的投放,并结合推广活动及SEM效果的反馈来发掘适合自己品牌及产品的人群媒介特征,人群媒介特征有很多:媒体、点位、尺寸、地域、时段、人群标签等等很多很多。

对于每个Campaign会超过百万的大企业,可以选择运用PDB来对包段的黄金流量进行程序化方式优化,以及通过RTB方式在更大的流量范围内扩大品牌及产品的传播幅度和深度。同时结合一些促销活动等等集客手段来拉动后续消费转化。

对于关注ROI的电商及在线旅游等等,访客找回(retargeting)的效果是最好的,所以可能就需要采用一定的DMP的技术手段将线上商城中的访客数据进行收集,并分析不同SKU访客的主要行为及媒体特点,对这些媒体流量采用PD、PA等方式进行高价预订,确保高效准确地触达目标人群提升ROI。

对于存在大量线下连锁实体店的企业,可能就需要采用一定的线下DMP的技术手段将线下到店顾客的数据进行收集,同时分析这些顾客的主要线下线上行为及媒体行为特征,通过一定手段进行线上线下定向投放,这样大大提升准确地触达目标人群的效率。

例如:就有很多具备线下连锁实体店的企业运用掌慧纵盈的线下DMP系统收集线下访客数据加以运用,如附图所示的运用线下DMP对DSP投放指导的运用过程:

尾声:

Q1:对于程序化购买行业的潜规则,比如数据造假、某些公司高管利用DSP洗钱等内幕,您怎么看?

吴俊:

说到“程序化购买行业的潜规则”,其实并不能说是“程序化购买”所特有的。但凡营销从业人员多少都知道营销圈里的各种故事。各种内幕和“洗钱”不是DSP出现后才出现的。早在DSP出现前,大家就传着 “某、某、某”的各种故事。当然最近某“马”的故事朋友圈里都传爆了。只能说程序化广告的出现给营销提供了一种新的手段和工具,就会被某些有居心的人所利用。就算出现的不是DSP,而是名字叫“ESP”“FSP”,该被利用的还是会被利用。这个祸水不能泼到程序化广告身上。而且值得一提的是,反倒是程序化广告的出现、大家对营销预算的去向效果更有了追查的线索和管理的手段,大大增加了“别有用心”的成本。其实之前传统采买中肯定存在类似的黑幕,只是因为数据和执行没有更多的透明度,很多不被人知罢了。从某个层面来看程序化反倒是推动了整个产业向好更良性的发展。

我们都知道人性是有弱点的,只要监管机制和工具跟不上就会衍生腐败。所以更需要程序化广告这样的透明化的工具将更多的环节和数据暴露在阳光下,帮助大家来推动产业升级加强监督手段。

上面谈RTB剩余流量弊端的时候也提到了“流量作弊”这个话题也很有意思,买卖方就像一对矛和盾一样,相克相生;流量卖方永远以赚取利润为目的,在市场竞争愈加激烈的情况下,尤其是公开RTB的环境下大量聚合的长尾流量因媒体数量多且小,很难很难杜绝掉流量的作弊。大家都知道年初Facebook宣布退出Liverall的DSP研发工作,据说Facebook当时已有超过相当规模(近100人)的投入应对流量反作弊,由于过多的投入虚假流量的斗争是一个性价比很低的工作,Facebook有更多优先级高的事情要做,所以宣布关掉了这个DSP的工作。这也从某个角度看到。但并不代表我们就因噎废食,而放弃对程序化购买这么先进的工具的运用。所以各DSP也在纷纷加强在反作弊上的投入(类似Facebook之前那样);广告主借助实时透明化的程序化工具也能从数据角度优化投放避开非人类的流量;很多Adx也推出了作弊流量的退款模式,例如baidu的Adx就会对作弊流量的程序化购买的成交金额返还给DSP;同时在给流量买方的结算中扣除。可见也正是程序化的加入,更多的环节才被暴露到阳光下。大家开始增加了一些管理手段。

当然最近大家也常听到“劣币驱逐良币”的说法,这又是个更有意思的话题了,其实我们知道广告的核心功能是:曝光度、美誉度、知名度,让消费者认识、认知、记忆、形成一种思维的购买记忆,至于消费者什么时候购买,广告无法保证和做到!

而程序化广告精准广告能解决的仅仅是在合适的时间对合适的人传递合适的品牌及产品信息。一个人从产生购买意愿到最终消费中间的影响因素有非常的多,这也是一开始为什么说营销是一门十分特别的艺术。说到艺术就无法100%的量化管理,如果100%的量化管理就不是艺术了。

正是因为大家不能正确看待程序化广告及其所能承担的功能,盲目希望把所有的期许都施之于上,正是在这样的不合理的期望KPI、DSP市场激烈竞争的配合下,导致很多短期行为的出现DSP,造出了很多“劣币”挤压了很多认真客观做事的“良币”的生存空间。

当然我们也会发现往往在一个新的技术出现及新产业模式升级的时候,大家会把之前对老时代所有所有的不满都加在这个新升级上。“总算找到了救世主、找到了救命稻草”,呵呵。大家有没有想过这个问题,如果DSP真的能通过技术手段达成ROI的效果。DSP完全可以不用再卖DSP服务了,直接找投资做这块ROI的业务好了。这是一个十分十分浅显的事实。不过从过往的新技术和新产业升级历程我们也能看到这种阵痛。随着产业上下游对新技术及模式认知的逐步清晰,大浪淘沙、价值回归,一定会回归到理性“良币”的状态。

所以让营销人正确看待程序化广告是服务营销的一个工具,而不是一个精准万能的媒介,是需要营销人运用好这个工具为自己的营销节奏负责的,如果不合理的KPI目标设定必然造成不良的短期行为,不过从长远看程序化广告让营销越来越透明可控这个方向是挡不住的。

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