呂理哲

以前一個品牌想要營銷，就得找個廣告商幫忙接洽各種媒體（報紙、電視、廣播、雜志……），然后談好價格，把廣告內容隨著媒體發(fā)行的渠道傳播出去。媒體的發(fā)行量即使沒有灌水，到底有多少讀者看到廣告內容，多少人對這個廣告有興趣，這個廣告帶來了多少訂單，根本無法準確估計，最后只能從總銷售量數據來評斷廣告商的表現，如果一次運用了兩個或兩個以上的媒體，哪個渠道傳播效率高，幾乎無法分辨。

互聯網改變了人類的生活，當然也改變了廣告的途徑。

今天，你打開一個網頁，總會看到一些廣告，令你驚訝的是這些廣告不是毫無根據地送到你的網頁上來的，而是被大數據處理過的?？赡苣阍浽卩]件里詢問一輛自行車，所以看到了自行車的廣告；可能你早上在微信里和朋友討論過手機，晚上就收到了有關手機的廣告；或者你曾經到淘寶去瀏覽過A牌球鞋，所以A牌球鞋的廣告就被推進了你正在瀏覽的網頁……

這些廣告是如何做到的？網絡上都是各種數據傳來傳去，廣告服務商則使用了網絡的效益。

你瀏覽甲公司的網站，甲公司在自己的網站上設計了一個廣告框，但是甲公司不是廣告公司找不到廣告主，必須委托一個“廣告服務器”到供給端平臺（SSP，Supply-Side Platform）申請有個用戶（就是你）要看廣告了，SSP馬上提出一段廣告來競標，對整個互聯網詢問“有誰愿意付錢來買這段廣告嗎？”

網絡上有許多需求端平臺（DSP，Demand-side Platform），每一個DSP都在等待廣告生意的競標機會，一收到競價需求立刻把用戶信息（你的IP住址或是電話號碼）拿來，輸入到DSP的數據庫里面，去計算出哪個廣告是你最有可能感興趣的。

根據統計，每個廣告字段平均有5個DSP來競標，他們憑什么知道你對他們推出的廣告內容會有興趣呢？

DSP各有各的大數據技術，有許多網絡公司會開放部分數據分享給同行，或者他們可以向有大數據的網絡公司購買數據，例如及時通訊平臺、郵箱平臺、網購平臺、搜索引擎，所有提供免費服務的軟件公司或網絡平臺，這些平臺都收集了許多用戶的使用記錄。有的DSP有能力在網絡上去追蹤個人用戶的網絡旅程，記錄每個人每天打開什么樣的網頁，甚至在每個網頁的停留時間，網頁內容屬于哪一方面，都記錄在數據庫中。

大數據技術可以從各種和你有關聯的數據中，通過分析找出你的傾向，比如：數據庫對你的描述中有一條“喜歡流行音樂”。那么，DSP給你看張學友演唱會的廣告，就比給你看電飯鍋的廣告成功的機會高很多。如果DSP記錄了你瀏覽過L牌牛仔褲的網頁，還停留了幾分鐘，而且L牌牛仔褲剛好是這個DSP的客戶，一旦發(fā)現你正在瀏覽的網頁發(fā)出了廣告需求競標，DSP一定會馬上出高價搶下這個活。

廣告代理商服務廣告主（品牌公司），找DSP利用大數據技術推送廣告給有潛力的客戶，由于一切都在網絡上運行，每一個廣告內容產生的效益有跡可循，厲害的DSP甚至可以跟廣告主談“你愿意花多少錢找來一個訂單”。

有了互聯網和大數據服務，廣告和從前只是幫忙傳遞產品信息的意義不一樣了，今天的廣告幾乎取代了業(yè)務員的功能。各家DSP在上億元的廣告需求中搶標，必須在0.2秒的時間內完成報價，得標后送出廣告內容，如果算法不準，數據量不夠大，落空的比例太高，將和找不到訂單的業(yè)務員一樣無法生存。

但是聰明的DSP真的能幫廣告主找到訂單，自2005年以來的10年間，美國報紙的廣告業(yè)務減少了450億美元，都跑到網絡廣告服務商那里去了。

廣告服務商利用網絡改善了廣告效益，翻轉了整個廣告產業(yè)結構，廣告不可能再回到傳統媒體上去了。

我們看到國內印刷電商如雨后春筍一樣出現，大部分印刷廠都沒有感受到電商的影響，主要是印刷電商沒有明顯地改變印刷供應鏈的效益，只是增加了網絡上的接單門戶而已。

印前決定印刷的質量、生產效率和成本，互聯網可以打開印刷生意的地理限制，意味著訂單增加將是重要的改變和指標。如果連制版都還依賴于人工，互聯網的效益當然無法體現，印刷電商沒把基礎建設做好，就去網絡上接單，當然無法發(fā)揮影響。

廣告產業(yè)效益的改變如此巨大，新媒體就搶走了傳統媒體的生意。