（2014-05-06）數位廣告愈來愈有智慧，即時競價廣告（RTB），如何投網友所好？廣告從干擾變成有相關性的資訊？
（Brain.com 2014-05-06）你是否有過這樣的經驗？分明不是孕婦卻看到母嬰商品的廣告，或在臉書上的感情狀態穩定，卻看到月老廣告？這種不相關的廣告訊息打擾，讓消費者煩不甚煩，每則廣告都與自己無關。
RTB跨越多屏，整合廣告平台
消費者的多屏行為已經是主流，通勤時玩手機、工作時用電腦、下班後邊看電視邊滑手機看臉書。而數位廣告要面對的是：打通不同裝置，並整合廣告平台。
因此，數位廣告不再只是買入口網站大版位，搶最大曝光。現在有一種無縫的數位廣告技術正快速成長，它要的不只是讓目標對象看見，更希望消費者悠遊在多個數位螢幕時，為廣告主提升媒體效益。這種技術稱為即時競價（RTB, real-time bidding），或實時競價。
什麼是「即時競價」？
即時競價（RTB, real-time bidding）是程式化購買（programmatic buying）的應用之一，用來銷售數位展示型廣告（display ad）版位的技術。自2009年末才開始應用。即時競價有助於解決數位媒體版位分散與庫存的問題。目前仍以美國為最多使用的國家，其次為日本與西歐。
簡單來說，即時競價的廣告銷售方式是允許廣告主以競標來購買目標對象；而目標對象的選定，則是透過消費者的網路瀏覽行為，分析喜好，再投放不同的廣告。因此每個人看到的廣告將會與自己更相關、更精準，也不盡相同。
RTB應運而生的產業生態
廣告交易平台（Ad exchange）類似股票交易平台，不過不是以先到先得的方式，而是以競價得標的方式媒合廣告交易買賣雙方，即廣告主與廣告版位供應方。
需求方平台（DSP, demand side platform）為廣告主提供跨媒體、跨平台、跨終端裝置的廣告投放平台。通過分析數據以實現精準投放，並且即時監控與優化。因為是協助廣告主解決廣告統一投放需求，因此稱為需求方平台。
供應方平台（SSP, supply side platform）在網路上的廣告版位提供者，可能是加入SSP的單一網站，或是廣告聯播網(ad network)。
數據管理平台（DMP, data management platform）簡單來說就是整合龐大網友行為數據的技術平台，便於更精準地定位目標族群。
即時競價佔數位展示型廣告的比例逐年成長
市調機構eMarketer指出，美國廣告主在即時競價購買模式上的花費，將超過90億美元。在美國2013年展示型廣告的交易中，可發現RTB的占比顯著成長；eMarketer預測美國在2017年時，即時競價的廣告支出就佔整體展示廣告支出的29.0％。
IDC研究也指出在2017年時，全球即時競價的廣告支出將達208億美元；至2017年，全球即時競價購買模式的佔比也將從8%成長至26%。
進一步看亞太地區的發展，Magna Global最近的研究指出，2014年即時競價佔整體展示型廣告交易僅3%，但到了2018年時，在新加坡與馬來西亞的高速成長帶動，即時競價的支出佔比將會超越30%。
在未來幾年當中，整體數位廣告市場將持續投入改善顯示廣告庫存（inventory）問題，媒體（publisher）和廣告主也將持續尋求更大的廣告效益，因此即時競價的廣告支出會呈現穩健成長的趨勢。
領先者為即時競價做了什麼？
2009年Google在官方部落格宣布推出Double Click Ad Exchange；2012年，亞馬遜（Amazon）建立的一個即時競價平台，這個平台使亞馬遜透過使用者的網頁瀏覽與購買習慣，來細分消費者，在電商網站上所留下的轉化率，對廣告主來說則是最好的消費者數據。
Facebook在推出FBX後的廣告營收大幅成長，也讓中國淘寶在2012年推出TANX（(Taobao Ad Network Exchange)、騰訊也發表Tencent AdExchang廣告即時交易平台。
2013年9月，Twitter以3.5億美元收購行動廣告服務平台MoPub。MoPub允許應用程式App業者管理自己在ios與Android上的廣告版位、庫存，而這些廣告出版商可以透過MoPub管理各種廣告，當然也包含即時競價。Twitter的購買不僅看好即時競價的廣告交易，更看好即時競價將在行動廣告上持續成長。
執行步驟一、二、三
Step1.確認目標、執行企劃及預估
衡量網路廣告的績效指標有很多，包含CPC（Cost Per Click每點擊成本）、CPM（Cost Per Mille 每千次曝光的成本）、CPA（Cost Per Action 每個採取動作的成本）、CPL（Cost Per Lead 每獲得一名單的成本）等等各種目標，廣告主需要先確定目標與預算，才能有完善的企劃。
Step2.網站嵌入代碼及資料收集
在網站上嵌入代碼(code)以收集客戶行為及偏好，並追蹤訊息回應的成效。同時也可檢視不同廣告素材的回應，針對消費者的回覆以即時修改，增加轉換率。
Step3.定期執行檢視及優化
建議定期檢視績效指標的表現，以掌握消費者的轉換動態與趨勢，並可針對廣告素材或媒體策略進行優化。
香港A銀行希望透過展示型廣告提升網路申辦信用卡的件數，目標對象為愛好蒐集里程數並頻繁旅行的消費者。不過現況是香港已有20家銀行提供信用卡服務，甚至有5間銀行以同樣的訴求，甚至更好的服務來吸引消費者，因此要達成A銀行的目標極具挑戰。
針對不同的消費者，也亦有不同的媒體策略：對潛在消費者，採用大量曝光的方式吸引注意、對曾經造訪過A銀行官網的消費者，以再行銷的方式不斷加深品牌印象。因此，透過RTB的購買操作，使這次活動的CPA成本下降20%，提升行銷效益。
下一步：協助品牌掌握單一消費者觀點
在掌握電腦端或行動端的消費者網路行為後，未來廣告主可透過數據管理平台業者整合線上線下的消費者資料庫，在虛擬與實體的行銷活動中累積更多消費者資訊，打造消費者中心(audience center)，以實現精準行銷。
以飯店業為例，當消費者進入該網站後，便會被賦予一個身分識別，記錄他的網路行為；若該消費者需要以會員身分登入該網站，則可整合實體與虛擬的消費者資料。未來，當消費者離開飯店網站後，他的網路行為一樣可以被紀錄。對廣告主來說，是一個更明確的消費者輪廓，也能獲得單一的消費者觀點 。
在獲得單一消費者觀點後，廣告主的獲益就更多元，包含確認消費者價值、傳遞精準訊息、減少重複的行銷浪費、實現再行銷（retargeting）、有效提升行銷效益等，當然還有更多的顧客價值等著被開發。
廣告還是要吸睛！許多人質疑，當演算法成功推行並廣受歡迎之後，創意是否將不復再？創意又該如何與演算法成功結合？雖然演算法可以提供有效率的媒體企劃和購買，但是創意仍然相當重要，並且對廣告成效有加分的效果。可以確定的是：演算法的確正在改變創意的表現形式，這些改變對廣告創意人員來說也是一種機會。
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