2016年8月，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《第38次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年6月，中国网民规模达7.10亿，互联网普及率达到51.7%。中国手机网民规模达6.56亿，网民中使用手机上网人群的比例为92.5%。 中国网民中农村网民占比26.9%，规模达1.91亿。随着中国网民人数的持续增加，数字营销传播日益受到广告主重视，程序化购买广告产业迅猛发展。目前，中国程序化购买广告产业的发展还处于起步阶段，研究程序化购买广告产业的现状及存在问题，并提出程序化购买广告产业发展的对策，对于处于起步期的程序化购买广告产业发展具有重要意义。
现状篇
1、程序化购买广告产业规模迅速扩大
传统媒体环境下，广告媒介的购买模式通常是广告主委托广告代理公司，广告代理公司或其所属的媒介购买公司负责采购媒介资源，这种交易模式中，传媒处于主导地位，尤其是一些国内有影响的媒体，如央视和部分省级卫视等。数字媒体的发展改变了传媒资源的购买模式，在数字媒体环境下，广告主委托DSP公司（需求方平台）负责广告的投放，DSP公司接入ADX（广告交易平台），采取RTB的实时竞价模式或非RTB程序化交易模式投放广告，这种交易模式中，DSP公司不是购买媒介资源，而是直接购买目标受众，因而能够做到广告精准投放和广告效果的可视化与可控化。程序化交易模式日益得到广告主的认可，成为数字广告交易的主要模式。例如，宝洁公司大幅提升程序化购买预算，至2014 年年底程序化购买已占据整体广告投入的75%。美国运通公司则宣布所有广告花费都将进行程序化购买。在中国市场，海尔从2012年开始采用DSP平台，京东则已将20-30%的预算用于程序化购买。
2、程序化购买广告产业生态日益优化
程序化购买广告产业的发展，离不开程化购买广告产业链的建构与完善。完善的程序化购买广告产业链包括：DSP（需求方平台）、ADX（广告交易平台）、DMP（数据管理平台）、SSP（销售方平台）、第三方的监测机构等。DSP公司作为服务广告主的一方，通过开发专业的大数据分析软件，为广告主的广告投放提供科学的决策建议；SSP公司作为服务媒介资源的一方，通过联盟的形式将网络媒体流量汇聚在一起；DMP公司作为数据管理平台，通过对大数据资源的挖掘和分析，为DSP公司提供数据服务；ADX作为广告交易平台，为DSP公司和SSP公司的程序化交易提供平台，并收取服务费用；第三方的监测机构可以对程序化广告效果和网站流量进行实时监测。目前，中国程序化购买广告产业生态日益优化，产业链上的各类平台和企业数量日益增加，一些大型互联网企业如阿里巴巴、腾讯、百度等也都建立了广告交易平台和DSP公司，对于程序化购买广告产业发展起到积极的推动作用。
3、程序化购买公司代理能力显著提升
程序化购买公司的发展取决于其专业能力的提升，这些专业能力包括大数据的获取能力，大数据的分析和应用能力，程序化广告交易专业软件的开发能力，程序化广告效果的评估能力等。尽管我国程序化购买广告公司发展时间还比较短，但是专业代理能力的提升却比较快。国内比较有影响的DSP公司，比如易传媒，作为一家专业的DSP公司，被阿里巴巴收购之后，通过整合自身的大数据资源和专业分析能力以及阿里巴巴的电商用户大数据资源和技术优势等，使得易传媒的程序化交易专业能力快速提升。品友互动作为一家独立的DSP公司，通过开发专业的程序化交易软件，提升客户服务能力，并与一些有影响的网站建立战略合作关系，获取大数据资源和流量资源，使得品友互动快速成长为行业领先的企业之一。力美科技作为一家专业的移动DSP公司，伴随移动程序化交易的兴起，力美科技专注于移动程序化广告交易领域，力求将其打造成在移动程序化广告市场上的领导品牌。悠易互通也是一家独立DSP公司，通过与粤传媒子公司广州日报新媒体有限公司签订战略合作协议，旨在打造集平面、户外LED大屏、互联网和移动互联网于一体的全媒体数字营销广告互动平台。
4、程序化购买广告产业竞争日趋激烈
随着程序化广告交易日益受到广告主的认可，程序化广告产业规模迅速扩大，程序化广告产业日益受到资本市场的热捧，这也催生了大量的程序化购买广告公司。程序化购买广告公司的大量成立，使得程序化广告产业的竞争日趋激烈。从积极的方面来看，程序化购买公司的激烈竞争，将会使得这些公司不断加大在技术研发方面的投入和拓展在大数据资源方面的获取渠道，提升程序化购买公司的专业服务能力；从消极的方面来看，大量良莠不齐的程序化购买广告公司的成立，使得程序化广告市场面临“逆向选择”风险，即市场上存在大量的非专业化的程序化交易公司，广告主无法分辨好坏，只愿意支付市场平均价格，从而使得高于市场平均价格的程序化交易公司退出市场，以此类推，广告主最后只能选择质次的程序化购买公司。因而，程序化购买行业需要建立相应的制度，对程序化购买公司的专业能力进行科学评价，从而影响广告主的选择，进而影响程序化购买公司的经营行为。
问题篇
1、程序化购买广告产业的数据孤岛问题
影响程序化购买广告产业发展的关键性因素是大数据的获取问题，即程序化购买公司能否获取到大数据资源。当前，制约程序化广告产业发展的重要因素是数据孤岛问题，即大量的数据并没有进入程序化广告市场交易，因而程序化购买公司很难获取到网站的大数据资源，因而也就无法对大数据进行分析。尤其是一些大型的互联网企业如阿里巴巴、腾讯、百度等，这些大型互联网企业既是大型的经营性企业，也是大型的互联网媒体，它们掌握着高质量的用户大数据资源，如阿里巴巴掌握用户的电商交易大数据，腾讯掌握用户的社交大数据，百度掌握用户的搜索大数据。然而，这些大型互联网企业的大数据资源呈现一个个孤岛，数据并没有实现共享和利用，一些独立的DSP公司更是无法获取到这些大型互联网企业的大数据资源，这无疑会影响到程序化购买广告产业的发展。因而，大数据的流动和交易，成为程序化购买广告产业发展迫切需要解决的问题。
2、程序化购买广告产业的流量作弊问题
程序化购买广告效果的好坏，取决于流量的真实性。当前，制约程序化购买广告产业发展的又一重要因素就是流量作弊问题。这种流量作弊具体分为网站的流量作弊和程序化购买公司的流量作弊，就网站而言，为了提高网站的影响力和经济效益，网站采取虚假流量的方式，可以获得高额的经济回报，程序化购买公司根据网站流量数据对用户进行画像，如果网站的流量数据存在虚假，显然用户的画像也不真实，必然影响广告主的利益。就程序化购买公司而言，数据流量是程序化购买公司核心竞争力的重要构成，也是向广告主推销的核心资源，出于经济利益的考虑，程序化购买公司采取虚报流量的方式，获取广告主的信任投放广告。然而，虚假流量并不能够带来实际的广告效果。一旦广告主的ROI（投入产出比）与预期效果相差甚远，广告主就会对程序化购买公司产生质疑和不信任，进而导致行业的信任危机，这显然对于整个程序化购买广告产业的发展也是不利的。
3、程序化购买广告产业的跨屏识别问题
事实上，用户经常是在PC屏、手机屏、电视屏、户外屏等多个显示屏上进行切换，促使跨屏程序化购买成为行业发展的新趋势，而跨屏必须要首先解决用户识别的问题。在传统的PC互联网环境，程序化购买公司可以通过追踪用户的Cookie，来识别用户的网络浏览行为，并进行用户画像，给不同的用户贴上不同的标签，然后根据这些标签来精准的投放广告。但是，在移动互联网环境，很难通过追踪用户的Cookie来对用户进行定位，也就说程序化购买公司很难识别在PC互联网环境下的用户和移动互联网环境下的用户是同一个人，如果无法进行跨屏识别，那么也就无法进行精准定位和精准投放。目前，跨屏识别问题成为影响行业发展的技术障碍，如何突破这个技术障碍，是程序化购买广告产业迫切需要解决的课题。
4、程序化购买广告产业的品牌安全问题
程序化购买广告产业通过对大数据的挖掘和获取，对大数据用户资源的分析和画像，来精准的定位广告主的目标消费群体，并进行精准的广告投放。这一模式解决了广告精准投放的问题，但是却忽视了广告呈现的媒体环境。显然，广告主不能默许赞助或投放广告的环境与品牌价值相违背。如果出现这种情况，对品牌将造成极其巨大伤害，甚至可能是无法挽回的损失。有些广告主忽略品牌安全的重要性，造成品牌价值迅速贬值，甚至直接受到民间团体的法律诉讼。例如，在使用程序化广告技术的过程中，日产汽车、全英房屋贷款协会以及联合利华（Unilever）旗下护肤品牌多芬（Dove）等广告，被自动放置在那些冒犯性图片与视频内容旁边，导致民间团直接起诉广告主，15个品牌主动撤下并暂停广告。
对策篇
1、大数据流动与交易使得程序化购买更精准
要解决程序化购买广告产业发展存在的数据孤岛问题，程序化购买广告行业和企业必须要建立大数据流动与交易的机制。大数据资源是DSP公司的核心资源，通过对用户大数据进行分析，DSP公司可以精准定位人群和定向投放广告，从而提升广告效果。当前，数据的全面流动还受到诸多因素限制， 一些大型互联网企业没有或是仅仅开放少量流量数据，这无疑会影响依赖大数据资源生存的DSP公司发展。大数据的开放与共享，并不是一个自然的过程，但是大数据的流动与交易，却是产业发展的必然趋势。可以通过以下四种途径实现大数据的流动与交易：一是大型互联网企业投资数字广告产业，或自建广告交易平台和DSP公司，如阿里妈妈建立的Tanx平台，腾讯推出的Tencent Ad Exchange，百度成立的DSP投放服务等；或通过并购和联合等方式，与国内品牌DSP公司开展战略合作，如阿里巴巴收购易传媒，奇虎360收购MediaV等，实现了互联网公司大数据与DSP公司数据之间的共享；二是大型品牌广告主自建DMP数据管理平台，强化对企业内部大数据的管理与利用，并与供应商和分销商等提供的第二方数据和DSP公司、独立DMP公司提供的第三方数据进行整合分析，从而提高精准营销的效率；三是DSP公司可以与大量中小互联网企业建立战略联盟，对于DSP公司而言，可以获取网站大数据和流量资源，对于中小互联网企业而言，则可以提高网站流量的效益；四是建立规范严格的大数据交易平台和市场，鼓励大数据的合理流动。例如，贵阳大数据交易所于2014年12月成立，成为全国第一家以大数据命名的交易所。2016年4月，上海数据交易中心成立。未来将会有更多的大数据交易平台成立，这有助于大数据的合理流动，同时用户隐私保护的法律法规和行业自律规则也亟需完善。
2、程序化购买行业标准的出台优化产业生态
关于数据流量作弊的问题，需要出台程序化购买广告行业的标准，并建立第三方数据监测的平台，为程序化购买广告产业发展创造良好的生态环境。当前，我国程序化购买行业还存在诸多不规范的市场行为，权威的行业标准规范出台和程序化购买行业企业声誉评价，对于构建良好的程序化购买行业生态具有重大价值。具体路径为：一是行业标准规范的出台。例如，2015年7月，全国信息技术标准化委员会（ITSS）分委员会审议通过了中国数字化营销与服务产业联盟提交的行业标准，包括《程序化营销技术：协议》、《程序化营销技术：执行规范》、《程序化营销技术：数据规范》、《程序化营销技术》。程序化营销行业标准的出台，对于规范程序化购买行业的企业行为，提升程序化购买行业企业的专业代理能力具有重要指导价值。行业标准的出台只是第一步，还需要发挥广告监管机构与行业协会的职能，确保行业标准的具体实施；二是权威的程序化购买行业企业声誉评价。开展权威的程序化购买行业企业声誉排名，对于引导资本的合理流向，促进程序化购买行业良性健康发展，具有重要意义和价值。
3、多屏程序化购买整合多屏数据与跨屏投放
针对跨屏身份识别的问题，一方面需要跨屏识别技术的创新，另一方面需要创新程序化购买公司和大型互联网企业之间的合作模式。随着智能手机、互联网电视、可穿戴设备、平板电脑、户外LED视频等的快速发展，广告主的数字营销也从PC端转向多屏整合。多屏时代下程序化购买的核心要素是实现多屏ID的识别与整合，以此精准的分析目标受众和定位目标人群。跨屏ID识别的关键是需要大数据的流动。目前，依托大型互联网企业的DSP公司由于拥有大型网站的用户大数据资源，可以进行跨屏识别用户，具有多屏程序化购买的专业优势。依托大型营销传播集团的DSP公司、本土独立的DSP公司和外资DSP公司则利用大型互联网企业开放的部分大数据资源，以及自身积累的大数据资源，同时与企业自建的DMP数据管理平台对接，从而精准的定位目标人群。从技术上来看，跨屏的ID识别虽然有难度，但是现在包括谷歌、百度、阿里、腾讯等拥有大量有价值数据的巨头在这方面都做了大量研究，其核心在于大数据的流通利用，即底层多屏数据的打通和整个产业链中数据的流通交互使用。例如，阿里妈妈依托统一的强账号体系，包括电商、娱乐、生活、社交、视频、位置数据等，做到跨屏、跨设备、跨 Cookie 的真人沟通，实现跨屏追踪。在阿里这一强账号体系支撑下，集团旗下的阿里妈妈“达摩剑”大数据营销平台，能够有效避免仅依赖Cookie投放造成的预算浪费现象，统筹跨屏、跨设备、跨媒体的投放优化。
4、程序化购买实现精准同时更确保品牌安全
程序化购买的核心就是数据和技术，数据的数量和质量决定广告投放的精准性，技术决定速度和规模。程序化购买必须要解决广告出现的环境，即品牌安全问题。在广告精准投放的同时，确保品牌安全，正在成为广告主的共识。近年来，中国程序化购买行业开始重视品牌安全问题。国内品牌安全企业AdbugTech不仅针对IAB规定的广告主反感内容目录做了分类，而且更针对中国互联网环境做了特别的品牌安全方案。比如，企业品牌需要避免的三聚氰胺、“东方之星”号沉船等突发性事件，日资企业品牌需要避免的“抗日内容”等，品牌广告主对于赞助或投放此类内容都表示零容忍。由此可见，中国品牌程序化广告正在迎来更加成熟的投放方式。
廖秉宜系武汉大学新闻与传播学院广告学系副教授，博士，武汉大学珞珈青年学者，主要从事广告与媒介经济、数字营销与品牌传播、企业声誉与国家形象研究。出版专著和教材（含参编）10部，发表学术论文百余篇。主要著作：《自主与创新：中国广告产业发展研究》、《广告产业经济学理论与实践研究》、《中国广告监管制度研究》、《广告经营与管理》等。电子邮件：byliao2000@126.com。