数字传播时代RTB(实时竞价)广告模式研究
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提要：基于大数据的RTB广告以其精准营销的优势正颠覆传统网络营销行业，成为未来数字广告的主流。本文在介绍RTB产生背景、广告运作模式的基础上，分析其优势及发展中存在的局限与问题，认为RTB广告将领跑移动广告的未来。
关键词：大数据 精准营销 RTB 网络广告
大数据与云时代的到来，为海量数据存储、处理提供了强大的技术驱动与支撑，通过电脑浏览器Cookie等记录抓取、分析用户的消费者属性数据（包括基础属性、行为属性和心理属性），再利用其他途径丰富用户数据维度，定量与定性结合细致分析每一位用户的基础信息、行为与心理特征，可以实现广告的个性化定制投放。在此基础上，运用到广告投放的竞价机制中，便催生了精准营销的R7B广告模式。
RTB广告的运作模式
RTB（Real Time Bidding）即实时竟价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每个用户展示行为进行评估以及出价的竟价技术。它是广告行业新型的投放和购买模式。RTB广告模式主要包括三大平台，以广告交易平台（AD Exchange）为核心，连接着为广告主和广告机构服务的需求端平台（DSP）和提供广告位与媒体资源的供应方平台（SSP）。这三大平台连接在一起形成一个开放的在线广告交易市场，类似于广告证券交易场所，流通其中的等价交换物即流量。另外，RTB运作高度依赖数据管理平台（DMP），它将分散的第一、第三方数据整合纳入到统一的技术平台进行分析整理，为需求端平台上的广告主提供目标用户的定位分析，以做出准确的媒体决策。
可用一个简单例子来阐释RTB广告的运作模式（如图）。一个有着长期在线观看NBA比赛习惯的用户，在浏览供应方平台上的媒体，如新浪微博网页A时，供应方平台会向广告交易平台发送广告请求，并同时发送该用户的相关cookie信息（包括用户ID、IP、URL等），广告交易平台迅速向连接广告主的需求端平台发出公告，广告主借助数据管理平台的用户数据分析（“这是个篮球运动爱好者，有过购买相关运动品牌产品的记录”）做出竟价决策和广告创意表现，将其反馈到广告交易平台。广告交易平台从N个竟价者中选出价格最高者如NIKE，将其广告创意和网页信息一起发送到供应方平台上用户所在的A网页。这个用户在徼博网页上便看到了NIKE鞋的广告。整个过程实际一般都能在50毫秒内完成。RTB广告模式下，用户上网浏览的即便是同一网页，看到的将是不同的、与自身契合度很高的广告。
RTB广告模式的冷热之思
RTB具有精准、快捷、投资回报率高的显著优势，在数字传播时代具有革命性意义。它解决了长久以来大众传播困扰广告主“一半广告费被浪费，但不知道浪费在哪儿”的难题。rtb不仅降低了广告主成本，对目标消费者的精准曝光也极大提升了广告效果和投资回报率；RTB优化媒体收益结构，提升用户流量不足厂告位的溢价能力，并使广告效果易监测；PTB可减少垃圾信息对消费者的骚扰，广告信息符合个人需求，更好地服务}肖费者。
一、契合SIVA理论的营销新实践
2005年唐·舒尔茨和奇吉坦·戴夫提出SIVA营销理论，即解决方案（Solutions）、信息（Information）、价值（VaIue）、途径（Access）。其基本观点是，信息技术改变了整个市场营销环境，消费者能主动决定何时、何地、从什么地方购买何种商品。消费者基于某种需求展开搜索解决方案的行为，对搜索到的各种信息进行价值评估，最终做出决定，选择某一个路径解决问题、满足自身需求。SIVA理念区别于“消费者请注意”的传统4P理论，而是回归到消费者，以消费者的主动性为基础展开营销活动，及时响应以帮助}肖费者达成目标。现行百度商业产品所坚持的“百度Moments”理念即是以SIVA理念为基础，以大数据分析为支持，通过定义典型消费者，帮助广告主定位消费者在解决问题的过程中的营销关键时刻。
笔者认为，RTB模式正是SIVA回归消费者营销理念的又一重大营销实践。搜索营销关键词管理和优化的本质逻辑同RTB一样，都是受众需求和信息传播规律的实时策略优化。RTB通过数据挖掘可以在消费者产生搜索行为之前、之中洞察消费者偏好及其现在或潜在需要解决的问题，关键时刻推送符合消费者需要的个性化广告信息，减少消费者搜索成本并促成解决途径的选择，实现精准营销。
二、RTB广告模式发展存在的局限与问题
RTB广告模式也存在自身固有局限。
首先，从广告主角度来看，RTB在精准推广与泛众推广上不可兼得。它长于巩固已有目标客户和潜在客户，拙于对其他大众客户的品牌认知度与美誉度培养。另外，这种过于精准并注重实际购买行动转化的广告推广行为，偏向于广告短期效果发挥，对于品牌传播的长期效果培养能力还有待考量。因此，现阶段广告主仍采取打组合拳的广告投放策略。
2012年，腾讯、百度和阿里巴巴纷纷布局RTB，正J陕速整合网络媒体资源，这将给中国网络厂告交易模式和整个生态链带来彻底变革。不同于美国成熟的RTB广告市场，国内RIB产业链主要由广告交易平台和需求端平台两个角色担当。品友互动等中国RTB产业链上的超级需求端平台，既是数据提供商，又扮演广告投放商等角色。数据驱动下的需求端平台作为广告主决策的重要引擎，其独立性与公正性是方兴未艾的中国RTB市场面临的本土化难题。
其次，从媒体角度来看，实时竟价意味着网络流量、用户数据等信息透明，对接需求端平台也将公开媒体屙陛里的深层数据，目前媒体难以接受，对需求端平台技术稳定性及第三方中立态度亦保持疑虑。另外，媒体担忧流量放给需求端平台后的实际利用率。目前，网易、凤凰新媒体等的策略便是保留自有品牌价值高的门户广告位，拿三四级页面的广告资源试水。
再次，从消费者角度来看，RTB广告推送具有时滞性。RTB广告的数据挖掘多来源于第三方cookie和媒体自身的数据积累，这些cookie产生的时间与RTB基于此的运用存在时间差，当消费者再次被供应方平台抓取时，其消费需求可能发生改变。另外，在实践操作层面存在着精准营销与用户信息安全的悖论。
RTB广告模式发展前景
基于大数据的RTB广告正颠覆传统网络营销行业，成为未来数字广告的主流。但有关RTB完全取代传统广告网络的预测是毫无根据的。笔者认为，网络广告市场将呈现高端媒体资源（媒体自有销售）、广告网络和广告交易平台等多种模式并存的局面。RTB发展趋势集中表现在两个方面，即数字化整合沟通下的RTB将更加智能化、精准化，结合已有的传统广告网络、社群营销等形式以融合构建强大的整合营销体系；另一方面，RTB移动广告将领跑移动广告领域，形成连接消费者现实与虚拟空间的个性化定制信息服务的广告未来。
一、RTB广告模式的数字化整合沟通趋势
大数据挖掘是RTB核心竞争力所在，数据挖掘精准度直接影响RTB未来。超级需求端平台将肩负起打造融通网络应用各领域流量的大数据平台的使命，保持客观中立的第三方身份，树立行业威信。通过导入包括整合多触点归因模型、RFM、LAM等高价值数据应用模型，深度挖掘整合用户属性数据、行为数据（网页浏览、网上交易行为等）、社交数据（人脉、兴趣等）和即时数据（搜索、微博等），提升用户价值分析精度，使营销更加精确化、个性化和智能化。基于此，RTB将实现在消费者行为心理的不同阶段提供针对性的数字媒体接触体验。不论是根据刘易斯的AIDMA消费行为模式，还是日本电通公司提出的互联网时代注重主动搜索并分享消费体验的AISAS模式，RTB广告模式均可深入到消费者认知参与、积极考虑、购买消费、建立关系、品牌宣传的不同阶段完成具体营销目标，并对每个用户曝光展示行为进行效果监测，为营销活动的各个阶段提供精准分析，形成企业闭环营销优势。
宏观上，RTB广告模式作为依托于现代信息技术与数据挖掘的商业逻辑运用，对其理解不可局限于展示广告的狭隘视野。事实上，RTB模式还可应用到视频广告、移动广告及社会化媒体等领域。RTB广告模式所依赖的用户流量和广告交易平台具有实时开放的特性，因而其营销兼容性与生俱来。RTB将成为推动数字化整合沟通下智能营销模式的核心动力。以RTB模式中的用户流量为目标，借助广告交易平台整合媒体资源，发挥社群营销、搜索营销等网络营销方式各自所长，以融合构建强大的整合营销体系。
二、移动RTB广告引领移动广告未来
RTB移动广告将领跑移动广告领域，使消费者现实与虚拟空间无缝对接，提供个性化定制的广告信息服务。互联网企业在数据共享、云计算、产品商业化等领域展开合作，基于用户地理位置、交易信息、物流信息、兴趣点信息等数据深度融合，将共建大数据服务体系。RTB与LBS、SNS等综合运用能够为用户在特定物理空间推送实时的个性化商品服务信息，实现线上线下有效互动，并通过社交圈子扩大其传播影响力，展开更具深层互动的用户体验。移动ETB广告市场势必成为未来广告市场的重头戏。