PDB浪潮来袭，谁是弄潮儿？

　　在某个行业活动上，一场关于数字营销的大讨论中,行业大咖安布思沛中国董事总经理温道明、品友互动联合创始人谢鹏、谷歌大中华区程序化买方事务总经理郭志明等人纷纷围绕广告主的疑惑讨论起PDB(Programmatic Direct Buy)私有程序化购买，PDB怎么就成了大咖们热议的焦点?

　　再来看看，10月20日左右，微软发布公告称将打造一个广告交易平台和程序化售卖方平台，接入和开发PDB(也称程序化直购);另有，群邑北美首席数字投资官Ari Bluman说WPP集团媒体机构全部的程序化购买将通过私有交易市场。PDB就像一股巨浪，猛然来袭。小编不由思考：大咖们齐刷刷往PDB看，这是下一个爆发点来了的节奏?谁在推动PDB浪潮?谁又是真正的弄潮儿?

　　大品牌的“效率”困惑

　　2014年中国国际广告节上，上海通用私有程序化广告投放案例获得长城奖金奖，而完成此案例的投放平台则是品友互动最新推出的“国内首个PDB项目”。

　　一头雾水的情况下，小编先来弄明白PDB是什么，它迎合了市场的哪些需求。所有的供给都源于需求。很多习惯于传统购买固定广告位的品牌，希望可以在不改变广告主数字媒体自采资源购买和广告投放排期模式的条件下，不断追求广告投放效率，挖掘最大化的广告价值。联合利华数字及消费者关系营销负责人廖明表示：“大型品牌也很追求广告投放的效果。”纵观广告行业，目前程序化购买是最好的提升效率方式。

　　另外，从媒体资源看，所有的资源只有两种：一是公开交易市场中的资源，通过RTB实时竞价完成投放，比如品友已完成超百亿流量的对接;二是私有交易、独家买断资源，很多超大型广告主选定的高端优质资源，是与媒体谈判或通过媒介代理公司与媒体谈判后直接买断的。而这部分资源能不能程序化，让它能够在现有的基础上产生更大的价值?

　　提高广告效率的智能手

　　PDB背后的技术和RTB从底层架构来讲类似，只不过PDB运用的场景更复杂。RTB是在公开交易市场里竞价购买流量，PDB是广告主私有采买媒体后，通过DSP系统进行投放优化，这其中需要解决流量、预算和算法等多维度复杂的技术问题。

　　那么，PDB到底能实现怎样的优化?品友互动创始人兼CEO黄晓南说：“它把不同媒体和渠道的点位打通，然后实现跨网站的频次控制。品牌一般对高大上媒体的固定广告位进行包段，其人群覆盖量非常庞大，但传统广告按排期投放，往往出现一个人在新浪、腾讯或者网易上重复看同一个广告N次，这不仅造成资源浪费且让用户产生厌烦情绪。PDB技术针对每个用户做跨网站频次控制，使得以上问题一定程度得到解决。”

　　另外PDB可以针对不同受众进行广告的个性化投放。以品友和上海通用合作为例，上海通用旗下很多子品牌和产品线，传统的模式是不同的产品和子品牌单独购买广告位置，进行排期投放，但通过PDB，在同一个广告主自采资源位置，根据受众的用户属性给不同的人投放不同价位的产品广告，大大提高广告的相关性。

　　PDB，好比在传统广告公司的广告排期上加一个机器的智能手，把原来人工解决不了的问题通过程序化的方式来进一步细化解决。广告主、广告公司、媒体和广告技术公司都是受益方。

　　PDB不是谁都能玩转的

　　数字广告发展到今天，已有300亿广告流量。而通过RTB变现的流量仅有20-30亿。那么剩下的270多亿的市场在哪?如今RTB都是竞价公开交易市场的流量，而私有市场、高端资源买断的市场大部分DSP还没有进入，也即是说，大型品牌主的需求市场有极大的挖掘空间。

　　另外，PDB不是谁都能玩转的，从广告主层面讲它只针对超大型品牌广告主合适。在中国这类广告主只有20来家，好比程序化广告的奢侈品市场，它要求广告预算的体量要有足够大的规模。换言之，如果本身占有的量不足，可调配的空间也不大，那么PDB产生不了多大效应。程序化购买最大的优势就是减少人为的干涉，一切是基于数据模型，这要求第一方广告主数据的丰富度。

　　谁是真正的弄潮儿

　　从供应商角度，什么样的DSP技术公司能做PDB这个事情?其中需考量很多维度，包括数据能力、建模能力、算法和底层架构。首先，DSP必须有第一方和第三方数据源和强大的数据分析、建模能力，结合起来才能为广告主建立一个专属的人群模型;其次，投放管理，判断单个受众的属性，推送个性化广告。比如联合利华旗下有20多品牌，有针对男性的产品，有针对女性的产品，DSP需围绕单个消费者的属性和需求推送差异化广告，挖掘每个消费者的多重价值，提高广告主和消费者之间互动的深度和力度。在品友数据库中有8.3亿海量活跃的cookie，同时利用积累了6年的人群大数据进行建模，从人口属性、地域分布、个人关注、购买倾向四大维度、5000+属性标签，为每个cookie打上人群属性标签。

　　另外，还有一个关键，即算法匹配。一般来说PDB涉及到一个集团里面的多条产品线预算分配问题，不只是要极致优化媒体产出效果。广告主有预算和曝光量的限制，每一个产品线的KPI不一样，这对DSP的算法挑战极高。黄晓南介绍，品友DSP能够根据人群标签识别出三种类型的访客，采取相应的投放技术，主要分为完全匹配、多重匹配和无法匹配。根据访客标签的不同，系统会进行智能判别投放，根据不同匹配方式由算法进行自动匹配，曝光各款广告物料。

　　另外，在匹配上，支撑PDB对于DSP的要求更高，很多广告位是包段的，意味着每一次曝光必须要匹配出一个广告内容，不能抛弃或开天窗。同时，DSP需要应对各大媒体，比如腾讯、新浪、以及几个大网站。大型媒体对于DSP性能、系统稳定性的要求非常高，对于DSP的技术架构要求比RTB更高。据了解，品友互动hadoop云计算平台，每日人群属性处理数据量106亿，每秒能够产生的最大投放量(QPS)20000次以上，1毫秒内完成广告请求相应，3毫秒内完成实时分析人群属性，30毫秒内完成每一次广告投放。

　　技术基因，体现工具价值

　　具备PDB功能的DSP需要强大的“技术内核”。所有的媒介谈判、资源获取都是传统广告公司完成，作为实现PDB的DSP公司只赚取技术服务费。广告公司和广告主怎么利用PDB?黄晓南表示：“其实对于广告主来说，品友DSP可以看做是一个工具，未来程序化购买将成为广告主数字广告投放的基础设施和标配。广告主和代理公司可以很好地利用品友给大家提供的技术能力，让整个品牌客户的程序化购买走向私有化和共有化两种投放方式。”