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如今的程序化显示广告生态系统特别拥挤：采购交易平台(trading desk)，广告联盟(ad network), 广告交易平台(ad exchanges)，重定向平台(retargeters), 需求方平台(DSP)等众多公司让广告主眼花缭乱。这些平台大多利用实时竞价技术，动态创意，受众标签分类等方式，力图实现在对的时间，以合适的竞价，把对的信息传递给对的人群。
在这个拥挤的市场，各位营销专家可能会困惑，到底如何评估谁才是真正能协助自己达成目标的程序化购买最佳合作伙伴呢？这里我们提供十个评估重点供广告主考虑：
1. 程序化购买不只是“购买” 媒体位
实时竞价 (RTB) 只是潜力无穷的程序化技术中的一小部份。为了精准竞标每个有效曝光，广告主及其程序化购买技术伙伴必须分析几百个数据节点：从使用者浏览网页行为，到过去某时段内的CRM数据，到每天的时辰，甚至天气资讯都要进来综合考量！
“购买”不是程序化技术在广告的唯一执行重点，有些程序化技术伙伴甚至能自动优化动态广告内容，这样的技术称为动态创意优化 (dynamic creative optimization, DCO) 。通过这项优化，可以对创意的各个组成部分，如CTA (Call to Action), 推荐产品等进行1对1个人化呈现。
2. 并非每一家程序化平台技术能力都一样。
在程序化技术领域中，有个专有词称作竞价波动率 (Bid Volatility)，意指买方(DSP或trading desk)提交给广告交易所（ad exchange）的竞标价格总数目。根据我们ad exchange合作伙伴的反馈，针对一个行销活动，RTB的竞价波动率可能从一个基本变数(如，有些技术商对任何目标受众都只投一个统一竞价)到超过 16,000种竞价变数。
同样的变数概念也可用到广告创意上：有些平台对每个成功曝光都用同样的广告创意，而其它有些平台则能提供俗称千人千面的一对一动态创意。
3. 谈大数据前，先充分利用好自家的结构化数据
程序化仰赖数据，然而很多数据其实是非结构化的。在使用大数据前，须先花一番工夫将尚未结构化的种种数据 (众人常说的“大数据, Big Data) 转换成具营销意义的可用格式。
其实许多营销者早已坐拥许多结构化数据，随时可做程序化应用，我们称这些数据为聪明数据（Smart Data）。
Smart Data范围广泛，包括现有的CRM资料、产品/订单管理数据、到优惠活动数据等。在投入大量资源处理“Big Data”前，先瞧瞧手边现有的smart data资产。善用Smart Data，让你的策略更Smart！
4. 利用客户细分概念区分不同的客户群体
营销人员可透过客户细分概念来提升程序化购买效率，让技术基于各用户群的潜在价值，对不同客户群制定专属的营销目标 (如：不同的CPA、ROI )。
最基本客户细分方式是区分新旧客户：绝大多数的广告主愿意在获取新客上投资多一点，而程序化购买能即时达成此目标；至于旧客方面，则可再细分，例如根据操作邮件营销eDM时使用的CRM区分类似逻辑，针对顾客终生价值(CLV)我们可以把现有客户进一步细分成A类客户，B类客户，C类客户等。
5. 给程序化系统多一点时间学习
程序化技术常被描述为拥有自我学习能力。事实上，自我学习只说明了机器运算数据、识别数据背后规律、并採取行动的能力；为了更好地判断使用者行为、进行自动化购买、及讯息判定，程序化技术需要足够数据积累。所以在进行成效分析前，请确保让系统有足够的暖机时间。
因为每个广告主网站的数据流量不同，这个学习时间也因数据流量大小不同。暖机所需时间还取决于每个Campaign的规模及不同的成效要求，但大体上来说，需等待一段时间直到稳定成效出现。在此之前，请别过早断定结论。
6. 投资在以顾客优先为考量的程序化购买平台
许多人谈实时(real-time)，很容易在提到“程序化技术”时就陷入实时概念里。不幸的是，当广告主执著在曝光、点击或转换数据而无法把目光放得更长远时，他们会让最有价值的用户曝露在过度曝光轰炸的风险下！
这正是个人频率监控(user-individual frequency capping)功能会出现的原因，它确保在固定时间内，用户最多只接触某一定合适的广告量，这点对于程序化购买非常重要。若没有以这种以顾客为中心的行销方式，很容易过度曝光，不知不觉地消耗掉有价值的顾客。很多程序化购买平台就无法实现曝光频次的控制，长期来看一定会影响顾客体验。
7. 移动为先的时代，确保你的动态广告是Flash-free格式
顾客行为越来越倾向移动端，因此广告主对跟移动平台相容的广告格式也应该格外重视。过去十年，许多动态广告以Adobe Flash呈现，不幸的是，这项技术对营销者来说限制很大：第一，必须在浏览器安装Flash插件并保证版本最新；第二，现在一些先进的浏览器已经预设成不支持Flash；第三，Flash和Apple iOS系统不相容。因此业界纷纷改为拥抱HTML5技术。若移动端对您的未来事业很重要，请确认您的程序化伙伴使用与移动端相容的技术。
8. 别只盯着现有访客，也想想新客源吧
虽然程序化购买技术以成效优化与重定向（Retargeting）建立起名声，当今全球最先进的广告主已经在充分利用程序化技术优势，接触顾客完整消费路径，吸引消费者进行第一次消费，及后续更多交易。这就包括了新客找寻，重定向已经忠诚度管理等各类型campaign。
最聪明的程序化技术会利用其自动化技术及自我学习能力，在顾客消费周期的各个阶段(购买前awareness、购买purchase，购买后post- purchase)，调整讯息及营销投资策略。
9. 移动端程序化领头羊将获得先发优势
研究表明，会进行跨设备消费的用户，常被归为具较高顾客生命周期的用户，这也是许多电商领头羊将移动广告视为第一优先的原因之一。在移动程序化购买端，广告主面临的竞争小于PC端 (至少现阶段而言)，意味着在移动端，广告主有机会以较低的成本接触用户。
若您有移动网页或是APP了，是时候将程序化策略—竞标bidding、讯息messaging、分众segmentation、追踪 targeting—从PC端延伸到移动端了!
10. 即使是自动化程序化营销平台，依然需要人的参与
上面列出的九点皆显示，程序化购买需营销人的营销经验及专业判断才能产生契合营销策略并带来最大价值。即使是世界上最“聪明”的程序化购买平台，如果没有营销专家参与也不能最大化发挥平台的能力。
总结：广告主需要做好功课，明白自身营销需求，找到合适的程序化平台合作伙伴。这样你才能根据自己的业务，最大限度发挥程序化购买的能力，带来更多顾客和销售，取得商业成功！
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关于作者Ivan Zhou
Ivan是Sociomantic中国区负责人。他在电子商务和数字广告营销领域有着丰富的经验。调派到上海之前，他在Sociomantic Labs位于新加坡的办公室任亚太区客户总监。任职期间他带领团队帮全球重要客户如Agoda，Hotels.com，Lazada, 希尔顿，乐天，圣淘沙等，利用Sociomanic Labs的精准营销平台进行广告投递和优化。加入Sociomantic之前作为Zalora的区域营销总监帮公司成长为东南亚最大的时尚品类电商。他的联系方式是ivan.zhou(a)sociomantic.com
关于Sociomantic
2009年成立于德国首都柏林的Sociomantic Labs作为Dunnhumby的子公司，是全球领先的程序化线上营销平台。公司利用自有专利的程序化智能平台服务于全球70多个市场的客户，帮助这些客户在PC，移动及APP端持续提升营收。数客广告（上海）有限公司是Sociomantic在中国的子公司。了解更多信息，请访问http://www.sociomantic.com/cn
