程序化广告投放模式已经火了好几年，但不少企业仍心存顾忌。营销领域颇为活跃的麦当劳，也一直鲜少尝试应用程序化投放。麦当劳(中国)副总裁、首席市场官须聪的解释是：程序化投放提供的精准定位受众逻辑，在麦当劳的业务模式中存在线上投放与线下行为的断层，精准投放的结果无法被验证。“相对于曝光量、点击量，我们更关注最终效果，多少人来店，多少人购买。”由此可见，广告曝光与实际购买的关联性与ROI是长久以来困扰众多广告主的一大难题。
不过现在，情况有了转机，在数字技术的推动下，营销黑科技正在帮助广告主解决类似的难题。其中最值得关注的两大技术便是用户行为轨迹分析与全场景大数据。
线上曝光与线下购买如何关联？
网络行为分析技术给你答案
用户行为轨迹分析技术解决了“从广告曝光到到店购买”间断层的难题，而移动支付则是线下餐饮企业问题解决过程中的关键。
移动支付的出现，让线下购买这一重要的消费行为第一次看到了大规模数据化的曙光。通过用户支付信息，广告主可以与支付方平台数据互通，关联用户媒体行为数据与消费数据，并通过Lookalike等大数据技术手段，拓展目标客群，展开精准投放。
更有趣的是，移动支付背后的媒体平台，还可以了解到哪些用户看了广告，哪些看了之后毫无反应，哪些点击了广告，哪些参与的同时还进行了转发，以及最重要的，哪些用户在看过广告之后，真的用移动支付产生消费。数据技术下，消费者行动路径清晰直观，为媒介投放与优化提供了可靠的数据依据。
用户行为轨迹的贯通，正在颠覆媒介投放中的固有观念。而拥有涵盖消费者全媒体行为路径的超级媒体平台，则是这一场革命的主要推动者。
譬如谷歌，他们推出了独创的展示广告效果评估指标，View Through Conversion（曝光后转化），即有多少人看到广告，虽然没有点击互动，却在之后一段时间内主动与品牌发生互动，比如搜索品牌信息等。
而在国内，腾讯也在资讯、视频、社交、支付等层面拥有雄厚的实力。最近，在《2016腾讯智慧赢销白皮书》中，我们就看到了对广告效果转化进行归因分析的模型:
图表来源：《2016腾讯智慧赢销白皮书》
用户现在需要功能饮料还是遮阳帽？
全场景大数据洞悉关键微时刻
消费者刚刚在健身房跑了1小时，这种场景下消暑解渴的饮料广告就要及时跟上，或者消费者刚刚预定了去塞班岛的机票酒店，这不正是卖比基尼、遮阳帽的最佳时机？！在海外，这样的场景被称为“关键的微时刻”：总有那么一些特别的瞬间，消费者极易被诱发关于某类商品的购买倾向。而能够把握住这些微时刻，展开有效的场景化投放的广告主，将在营销战中获得巨大的优势。
目前看来，实现场景化投放至少需要两大先决条件：全场景大数据生态和程序化的投放方式。数据帮你捕捉精准的用户场景，程序化则帮你抓住稍纵即逝的场景。
一般来讲，数据可以从人口属性、媒体偏好、消费偏好、终端属性等层面描绘用户画像，为广告主捕捉场景带来极大的便利。当然，这并不是件容易事儿。纵观海内外，能够真正实现在如此多维度上拥有数据资源的企业，无非就是海外谷歌、Facebook和国内腾讯等为数极少的行业引领者。
而在场景化的投放模式中，想要通过人工的方式预设、预判微时刻是难度极高的，但可靠的机器处理能力则可在几毫秒的时间内，完成从场景识别到目标用户匹配再到竞价投放的整个过程。当移动设备为我们带来海量场景数据，程序化的快速爆发也就在情理之中。
你更适合RTB还是PDB？
两大维度值得思考
近两年，营销领域出现了不少全新的媒介投放技术与模式，甚至出现了不少全新的媒介投放服务商。广告主该如何选择最适合自己的投放方式与合作伙伴？我们认为有两个维度需要考量。
首先是企业类型。
就像麦当劳案例中提到的，基于线下销售模式的企业在投放程序化广告、精准广告时，首先要苦练内功，打通投放与交易数据，理清效果KPI的评价标准。而基于线上交易模式的电商、O2O类企业则轻松得多，他们具有交易信息数据化的先天优势。
其次是资源等级。
在国内市场，头部媒介资源的稀缺性与高价值是无法忽视的现状，所以我们无法仅仅依靠公开市场、实时竞价的方式解决一切问题。在此背景下，PDB私有程序化购买、PD优先交易、PA私有竞价等交易模式走到台前。
图表来源：《2016腾讯智慧赢销白皮书》
实际应用中，腾讯作为头部媒介资源的大卖家，提议广告不要拘泥于单一的模式，将保价保量的PDB，与保价不保量的PD，及竞价模式的RTB结合起来，灵活高效地提升活动的优化效果。
媒体的发展从大众到分众再到自媒体，受众接收信息的方式也由被动到主动再到互动。在新型的媒体接触方式面前，广告主势必需要转变媒介投放的传统运作、思维方式，用更加技术化、数据化、智能化的方式，掌控不断泛化的媒介资源。在此背景下，广告主有必要将更多目光投向程序化、品效合一等基于大数据、最大程度剔除人为因素的投放方式，推动媒介投放效率的提升与效果的优化，迎接汹涌而来的智能营销新浪潮。
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