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从2016年开始，关于程序化广告的消息喜忧参半，这场关于技术的大辩论揭露了行业中尚不健全的机制问题，也让人思考如何解决那些在程序化诞生前就已出现“人为问题”。作为每一个参与到这场讨论中的人来说：不轻信，不盲从，理性看待现状以及放宽眼量看程序化广告的未来，才是应有的态度。  为此，Morketing专访数字广告平台多盟品牌程序化业务部业务副总裁Evan （许宇杰），从务实，长远的角度，再次审视中国品牌程序化之路的现状和趋势。 多盟品牌程序化业务部业务副总裁Evan （许宇杰）
根据IDC在2016年底所做的研究显示，全球范围品牌程序化广告的支出呈现了逐年增长的势头，在2017年，将达到319亿美元，这个数字包括了使用程序化方式进行投放的展示广告和TV，音频广告等。 而从增长率上看，每年的品牌程序化支出都保持了50%以上的增长，直至2020年。
在IDC的分析中，随着数据的广泛积累，渠道的多样化，以及越来越丰富的交易方式，品牌广告主想要去掌控新的复杂营销环境，就需要能够使用品牌程序化这个工具。 过去程序化广告一直为效果广告主所重视，而现在品牌广告也能够从程序化所带来的高效中获益： 1、受众购买而不是展示购买 2、营销渠道的多重覆盖 3、远离“千人一面”，更定制化的投放方案 4、数据和分析驱动下的创意展示 5、更好的归因分析，找到驱动KPI增长的触点 作为多盟品牌程序化的业务负责人，Evan对于品牌的程序化之路一直抱有信心，“程序化广告依旧是主流方向，虽然道路有点曲折。” 他谈到，“品牌程序化从最初基于RTB的模式，现在过渡到整合的营销方案，即PDB、PMP、RTB，辅以DMP的整合。目前市场正在朝着这样的方向走，不再是单一某个渠道的程序化，而是朝着全渠道程序化的方向发展。” 生产力的变化会导致操作方式的改变，比如最早从媒体采买变成受众采买，随后出现了更为折中的PMP模式，兼顾了广告主对于媒体采买的需求。而现在多样化的交易形式，让品牌主更自由的根据自身诉求，选择不同的搭配。 Evan谈到，从整体来看，PDB和PMP表现出更快的上升势头，其中PDB和PMP所服务的品牌主预算已经越来越大，也是品牌所日渐青睐的模式，而 RTB则是通过长尾流量对受众进行人群召回的最佳方式，对于品牌广告主来说是一个有力的流量补充手段，目前的RTB产业已经发展到一个比较成熟的阶段。 PDB由于兼顾了传统的排期购买方式，与程序化的自动投放特性，成为了目前不少广告主青睐的程序化交易模式。通过PDB，品牌主可以实现了在预定优质排期的基础上，对用户人群进行精细化的区分，同时做到预算和频次的精确控制，并在此基础上，提供灵活的个性化展示。 Evan说今年将重点放在推动PDB/PMP的建立和完善，同时对RTB进行升级迭代，全渠道程序化将成为2017的重要趋势之一。
上面这张图，展示了近年来全球信息数据的增长曲线。数据的爆发同样是程序化广告得以发展的必要因素之一。 消费者在不同渠道的行为，最终都会以数据的形式表现在品牌主面前。数据的深度、广度以及合理应用，决定了程序化广告所能达到的高度。数据在整个程序化交易中穿针引线，Evan谈到，目前，数据的主要作用集中在基于PMP、RTB、PDB等模式的客户服务当中，以DMP作为基础能力去支撑。 DMP能力在于：1、在为广告主提供营销洞察及策略提案阶段，需要通过数据进行分析和佐证；2、在投放执行阶段，数据可基于策略本身去指导具体执行细节，比如具体投放哪些媒体、投放过程中的优化曲线等，都需要数据分析。 Evan提到，从更高的纬度和趋势来看，数据的应用能力会分为两大类，第一种用于营销洞察，优化曲线，例如在PMP，RTB当中，数据是直接和投放相关的，可以基于DMP来优化投放指标，比如提升有效创意的曝光比例，合理分配预算，提高CTR和到达率等。 而第二类则是服务于新业务模式当中，这也将是未来的一大趋势。在新模式下，数据将不会需要一个系统去对接，而是基于数据能力让投放更加有效，多盟将其形容为“DATA ”，如同一个外脑，为品牌主提供市场洞察和信息纬度的支持，例如帮助广告主在投放前优化决策，分析用户特征，筛选目标人群等。 这种“外脑”作用在多盟为联合利华挚纯洗衣液的营销方案中体现的尤为明显。多盟基于自身DMP的能力，利用数据给出了购物车关联分析。所谓购物车关联分析是指通过对目标产品的数据分析，寻找出与目标产品具有强关联性、很大概率上会被用户同时放入购物车中的产品，从而对用户有更全面的了解。 可以说，DATA 就是通过更广泛的数据挖掘方式，得出更深度、更精准的用户数据洞察。
2014至2016年，是程序化广告的高速发展期，既带来行业的快速扩张，市场认知的提升，同样也带来了泡沫——虚假，作弊，与不规则的玩法，让品牌主刚刚积累起的信心，再度被怀疑所笼罩。 这种质疑是市场发展中必将出现的，广告主的迟疑某种程度上对行业发展更有利，它让从业者再次反思什么是程序化广告的真正价值和核心，让关注点再次聚焦到广告技术诞生之处，所希望解决的问题所在：效率和效果。 Evan认为2017年，开放透明依然会是整个行业的主旋律，并且将会越来越多的实现落地。对待程序化发展中的问题，要不盲从，有耐心。 事实上，程序化广告正是推进行业透明的一大重要助力，相较于常规购买方式无法开放监测的情况，通过程序化购买可以加入第三方的广告效果监测，以及Pre-bid交易前筛查等方式保证广告效果。 另外，可见度已经成为品牌主衡量广告效果的最重要指标之一，品牌类广告的核心在与提高品牌的知晓度，需要反复的有效曝光才能对消费者产生影响，并最后影响决策。尽管目前，品牌广告主也可以依靠效果类的考核指标，比如落地页注册，咨询，leads数等方式进行考核，但仍不如可见度来的重要。目前国外的不少第三方监测机构都已经加入了对于可见度的广告验证服务，而在国内，可见度问题仍在普及的过程中。 对于程序化广告的未来，Evan说不同的时期总会有不同的外在形式（如原生广告，短视频广告等）和挑战（虚假广告，可见度问题等）出现，但行业的内在核心始终都是数据驱动，程序化以及智能营销。“我们期望所有的广告都可以通过程序化的方式来进行，尽管道路曲折，但发展总是螺旋式上升的，多盟也在采取务实的办法，将营销的执行过程，数据的展现逐步公开、透明化，让品牌看到怎样利用技术手段去筛选优质流量。” 例如宝洁等全球顶尖品牌主的质疑声，其实为中国的程序化广告市场提供了可参考的范本，让行业能迅速找准进步的方向——“透明与开放”。 程序化广告随着透明化进程的加速，越来越多真正提供“效率和效果”价值的服务商将从行业洗牌中脱颖而出，程序化与品牌的结合也将更加紧密。
品牌对于程序化的接受度不断提升，既带来了挑战，也带来了机遇。 Morketing认为： 最终，大多数品牌都会逐步接受营销自动化的理念；
基于数据的受众购买将极大的取代媒介购买，成为主流；
多营销渠道的背景下，程序化交易带来的效率提升作用不可忽视，会有更多定制化的交易算法出现；
品牌会越发重视ROI，及ROAS（return on advertising spend）；
机器学习，及预测营销为代表的人工智能时代终将来到舞台的中央；
作为挑战，数据的开放性，广告交易透明度以及可视度监测等问题，将继续成为2017值得关注的挑战。 品牌程序化之路，任重道远！
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