聚焦广告业新一代颠覆者——RTB广告，本文主要内容关键词为：广告业论文,新一代论文,广告论文,颠覆者论文,RTB论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
RTB广告：像股票交易一样购买广告 RTB广告（Real-Time Bidding）即实时竞价广告，是一种数字广告的新兴类型RTB广告利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户行为进行评估，根据评估结果，广告主给出价格并通过竞价的方式获得在网站上展示广告的机会。如同股票交易一样，RTB广告市场的价格竞争，不是竞相降价，而是从最低价开始各广告主竞相溢价，出价最高者最终获得广告曝光的机会。 以往的广告交易涉及较少主体，通常是广告主直接向网络媒体购买固定点位、固定时段的广告资源。与传统数字广告固定位的购买方式不同，一个完整的RTB广告生态链，包含四个主体：广告主、DSP需求方平台、广告交易平台、网络媒体。不同的广告主将自己的广告需求放到不同的DSP（相当于广告代理的角色）上，网络媒体将自己的广告流量资源放到广告交易平台，DSP代表广告主出价，通过与广告交易平台的技术对接完成竞价购买。
模拟RTB广告的整个展示过程，首先网友A点击进入一个网页，同时网络媒体将这个网页的广告位挂牌到一个或多个广告交易平台上，广告交易平台又将这一讯息传递给DSP需求方平台，DSP通过对网友A的人群属性、兴趣爱好、购买倾向等进行分析后，替广告主决定是否出价，以及出多少价格。当多家DSP共同出价时，出价最高者则可以获得向网友A展示广告的机会。而这一过程仅在100毫秒内完成。 RTB广告处于快速成长阶段 RTB广告已成为数字广告的一大发展趋势，在美国，RTB广告市场已形成规模，并处于高速成长阶段。2013年美国RTB广告预计超过33.6亿美元，占展示广告整体收入20%。根据美国市场研究公司Magna Global预测，2017年RTB广告的市场规模将超过美国数字展示广告的一半以上。 在中国RTB广告也已初具规模；2012年中国RTB展示广告市场规模达到2000万美元；据研究机构IDC预测，到2016年，中国的RTB市场规模将达到40亿美元。 RTB广告产业链里的各方也在快速成长。目前国内市场已形成多家广告交易平台。2011年，淘宝阿里妈妈推出Tanx交易平台，成为本土最早的广告交易平台。腾讯则是最早进入RTB市场的门户网站，在2013年推出Tencent AdExchange广告交易平台，目前汇聚的媒体总流量已达16亿。此外，包括百度、秒针、好耶等广告交易平台纷纷出现。在视频领域，优酷土豆、爱奇艺等视频网站也各自推出视频广告交易平台。移动端则形成inmobile、芒果移动两家较大的移动广告交易平台。
与此同时，包括腾讯、百度、网易、凤凰在内，越来越多的网络媒体开始把部分广告流量采用RTB的方式售卖。而DSP（需求方平台）作为RTB广告产业链中最重要的一环，也在近几年得到快速发展，目前已出现品友互动、华扬联众、易传媒等多个DSP需求方平台。此外，包括汽车、奢侈品牌以及电商在内的多家广告主也都纷纷加入RTB广告市场，不断扩大RTB广告的投放份额。
RTB广告的精准、透明、高效、可控，颠覆了传统广告的游戏规则，吸引了众多互联网公司加入这片蓝海，其已成为未来数字广告发展中引人注目的一大趋势。 RTB广告为何会产生？ 1.多屏、跨屏趋势下网民行为的碎片化。据不完全统计，中国网站的数量已达到268万个，中国网民的规模已达5.64亿，广告主的目标消费人群混杂在这5.64亿网民中，混杂在268万个网站里，难以辨识。此外，多屏、跨屏的趋势下，网民的注意力被进一步分散。如何能将自己的广告准确的传达给目标消费群体，如何能在碎片化的浏览行为里，让目标消费者多次接触、记忆广告，成为广告主的一大难题。RTB广告因此孕育而生，满足了网民注意力碎片化时代下，广告主精准投放的需求。 2.固定位广告价格连年大幅上涨，高额的广告投放成本，使得许多中小广告主望而却步。有数据显示，2011年，门户网站的广告位价格上涨了30%，导航网站价格上涨了50%。许多中小广告主都难以承担高额的广告费用。2012年成为中国RTB广告的元年，多家广告交易平台、DSP需求方平台不断涌现，迎合了中小广告主的需要。 3.大数据概念、技术的普及，并被运用于RTB广告投放中。大数据已成为近几年来最火的一项关键词，大数据技术使得我们对海量的数据拥有了批量处理和分析的能力，而将这种能力迁移到广告领域，便诞生了RTB广告。 RTB广告的核心：“准确的人群匹配”加“智能的算法决策” 业内知名SSP公司Pub Matic曾联合四家DSP公司跟踪RTB广告效果，给出的结果是广告效果将提升749%。而RTB广告这种精准、高效取决于人群匹配是否合适，算法决策是否智能。 大多数的DSP需求方平台都拥有自己的人群分析数据库，这些数据库一般基于cookie的人群分析模型建立。Cookie是HTTP代理和目标服务器可以交流保持会话状态信息的令牌或端报。通俗易懂的说cookie可以存放用户在网上的浏览行为、浏览状态。通过对cookie的分析，我们可以了解用户的相关信息，从而帮助DSP需求方平台找到合适的人群去投放广告。以需求方平台品友互动为例，目前已建立了8.1亿的活跃cookies人群数据库，并且对每一个cookie按照不同的维度去描述属性，包括人口属性、地域分布、个人关注、购买倾向。而每一个维度又下分多个标签（见表一），一个cookie就有近3000多个的标签进行描述，从而替广告主精准的找到最适合投放的目标人群。 在拥有了海量、精准的人群分析数据之后，如何合理出价同样成为RTB能否实现精准营销的关键，而这需要智能的算法来帮助决策。在短短100毫秒的RTB广告交易过程中，人工决策根本无法完成出价，因此需要算法对多个指标进行分析之后，判定这个用户“值多少钱”，继而智能地、快速地出价。目前算法可以考虑的指标包括广告主的预算花费、媒体广告位是否优质、浏览的用户是否是自己的目标消费人群、用户是否曾经观看过广告、展示时段是否合适，甚至还将考虑到用户的操作系统、浏览器等问题，从而给出最合理的价格。 RTB广告里各DSP需求方平台的竞争，也正是人群分析数据库、出价算法决策之间的竞争。
广告业革命：从“购买网站”到“购买人群” 广告业有一句名言，“我知道一半的广告费是被浪费掉了，但我不知道浪费的是哪一半。”传统广告无法摆脱这种困扰，而数字广告的出现解决了这一难题，对曝光数、点击数、到达数的记录，使广告主明确了解哪一半广告是被浪费掉的。 RTB广告与其它数字广告相比，又有了进一步的革新，不仅知道广告浪费在哪，还能最大程度地减小这种浪费。简单来说，RTB广告就是从购买网站模式向购买人群模式转变（见表二）。比较这两大模式的不同可以得出RTB广告对于广告主而言具有以下四大优势：
1.覆盖更广泛的目标人群，并使访客不对广告产生厌烦心理。RTB广告每日的曝光量约为固定位广告曝光量的十倍，这意味着RTB广告能够覆盖更广泛的人群。其次，一个网站上的新访客数量有限，大部分访客都是养成浏览习惯后重复访问的“老访客”，这就导致同一访客往往要多次看到同一广告，易产生对广告的抵触情绪。RTB广告通过频次控制，能够限定同一访客看到同一广告的次数，从而减少无效的曝光，降低访客观看广告时的厌烦心理。 2.更加精准的广告投放效果。RTB广告通过提供多项广告投放优化机制，可以使广告投放更加精准。这些优化机制包括投放人群属性优化，使广告主的广告投给更加合适的目标人群；地域定向的优化，针对购买力较强、原本销售市场就较好的区域进行重点投放；广告物料的优化，一个广告主有多版物料投放的情形，哪一版物料的点击率、转化率更高，则说明这一版物料的表现形式更加吸引消费者，DSP需求方平台就会加大这版物料的投放力度。投放时段的优化，有一些广告在特定的时段下投放效果会更好，比如麦当劳、肯德基一类的订餐广告，在用餐时间投放显然点击率和转化率会更高。除此之外，不同的DSP需求方平台会推出各具特色的广告投放优化机制，比如品友互动就推出了创意轮播、实时动态创意等新机制，使得广告投放更加精准。 3.多屏结合，广告形式更加丰富。RTB广告投放可以包含横幅广告、文字链广告、悬浮广告、弹窗广告、富媒体广告等多种广告表现形式。此外，可以在PC端、移动端跨平台进行投放，随着盒子的普及，未来RTB广告还可能在电视屏幕上出现。RTB广告使得广告主更加轻易地实现全媒体、跨平台的营销。 4.更加低廉的价格。一方面固定位广告的价格不断上涨；另一方面Nielson的调查结果显示，在线广告平均只有33%的曝光是给目标人群看到，这造成了购物网站模式高额的广告成本。而RTB广告的起拍价格往往很低，千人曝光成本的均价大概在3元左右（根据访客与广告主的匹配度以及竞价激烈程度的不同，价格会有所浮动），大多数中小广告主也可以承担的起RTB广告投放的价格。此外，RTB广告的曝光往往是有效曝光，因为只有投放人群与目标消费人群相一致的情况下，DSP需求方平台才会决定出价。因此，总的来看RTB广告要比固定位广告的成本低很多。 5.为广告主洞察目标消费人群。许多广告主往往不知道自己的目标消费者在哪里，到底具有哪些属性，也不太了解哪些地域值得重点推广。通过RTB广告的投放，可以基于cookie对点击数、转化数等进行分析。了解哪些地域的哪些人群对广告主的产品更感兴趣，更愿意消费，DSP根据这些人群的兴趣爱好、浏览深度等进行归类，从而向广告主提供有层次的专属人群数据库，帮助广告主洞察自己的目标消费者。
对于网站媒体而言，RTB广告帮助其最大限度地实现流量变现，大大提升了总体广告销售收入。根据SSP公司Pub Matic的预测，RTB广告投放模式下，媒体的收入将增加64%。一方面，优质的广告资源依然有其独特的市场价值，对这部分媒体资源，网站依旧可以按照传统的广告销售方式售卖。而且，随着RTB广告的出现，这类资源的供给减少，成交价必然增加；另一方面，媒体原本不能很好变现的资源，与其当做配送资源浪费，不如按照RTB的方式变现。由于RTB竞价机制存在，成交价格必然会接近甚至超过其本身的价值。因此，媒体网站其实是RTB广告市场里最大的受益者。 对于消费者而言，其浏览网站的用户体验也在优化。以往浏览网站时我们总是要不断被同一广告所骚扰，而在RTB广告交易方式下，每个消费者看到的广告都是通过DSP需求方平台基于对这名消费者的了解而推送的相关广告。因此，当越来越多的广告位是通过RTB方式销售的时候，消费者不仅可以看到较少的广告（媒体不需要一味地通过创造更多的广告位来增加收入），而且会看到更相关的广告。 RTB广告未来面临的挑战 1.RTB行业标准有待建立。中国互联网媒体的数量、种类日益庞大，广告位的尺寸也各不相同。为不影响广告展示的效果，RTB广告投放的过程中，要制做多个不同尺寸的物料，无形中增加了广告投放的成本。此外，还存在产业链各方通讯协议、数据之间的交互方式等多方面技术不统一的问题。因此，RTB行业急需包括广告主、网络媒体、广告交易平台、DSP需求方等多个产业链参与者共同合作，一起构建一套完备的行业标准。 2.如何将人群PC端的行为与移动端的行为打通，从而真正实现跨屏。移动互联网的快速发展，使人们在移动端花费的时间越来越多。想要更全面、准确地了解用户的浏览行为、兴趣爱好等特征，就需要将PC端与移动端的用户行为打通、整合。目前RTB的技术在实现跨屏上还存在一定的难度，尤其在APP端，由于每一个APP都有一个独立自成的ID，与PC端、WAP端的cookie不能保持一致，因此很难识别是否为同一个用户。全球第二大移动广告公司InMobi的高层Phalgun Raju曾表示，“RTB广告最大的挑战就是跨屏，找到什么是最佳的算法，找到一个最佳的映射，PC和移动到底怎样达到最佳组合，这些问题仍待解决。” 3.国内媒体的数据资源难以开放互通。RTB广告投放的精准需要的是海量、优质的用户数据。而在国内媒体数据资源相对封闭，各大媒体网站都掌握着各自精准的用户数据，但由于数据安全和私有性，媒体往往不愿意将数据资源共享。在国外已经形成了多家数据交换公司，比如BlueKai、eXelate等，它们为DSP需求方提供大量的用户数据支持。而在国内短时间难以形成这样的公司，这将影响到整个RTB行业投放的精准性。
4.如何消除隐私质疑。RTB广告对人群数据的充分挖掘，也意味着大量人群信息可能被泄露，这可能是RTB广告最大的隐忧。近年来，隐私保护不断被提及。英国颁布了一条规定：“网站和广告网络必须要征得用户的同意之后，才能监测他们的cookie，违反该规定的网站可能会被处以高额的罚金。2012年微软也曾单方决定在IE浏览器里默认设置“Do Not Track（不追踪）”用户记录，然而此举遭来众多网站公司的不满。缺少cookie，同样会为用户带来许多不便，比如无法自动记忆某些网站的登录名称、登录密码，不能自动记忆之前观看视频、小说的浏览进度，在网购时每选一次物品就必须结算一次而不能加入到购物车中等等。
而事实上cookie只是一个匿名ID，通过cookie你根本无法知道用户的具体信息，比如姓名、手机、身份证号等；此外，cookie有一定的时效性，超过一定的时间会自动被清除。如果用户真的对cookie极度反感，也可以在浏览器里手动删除cookie。因此，cookie记录并未对公民隐私造成巨大的威胁。然而这一认识并没有被足够普及，因此在网络上我们仍可以看到众多报道里对RTB广告泄露隐私的质疑和声讨。未来需要整个RTB行业共同努力去澄清这一误解，也需要它们严格遵守隐私保护规范，从而使公众建立起对整个RTB行业的信任。 国内的RTB生态系统已经形成，但产业链有待完善、市场有待成熟、技术有待进步。尽管如此，RTB广告仍然是未来广告市场里最具潜力的行业颠覆者。
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