程序化創意
程序化創意（Programmatic Creative）是指通過自動化的方式制作并優化廣告創意，以提高廣告效果。針對不同受眾的多樣化需求，以及同一受眾在不同場景下的消費需求，程序化創意能夠自動生成個性化的精準創意，從而激發受眾的消費興趣，提高創意制作效率和廣告投放效果。
（一）動態創意優化（DCO）原理
動態創意優化（Dynamic Creative Optimization, DCO）是一種根據用戶的標簽屬性和行為數據，實時調整廣告創意內容的技術。其主要目標是通過自動化的方式選擇最優創意，以實現廣告效果的最大化。
- 動態創意優化的工作流程：
- 步驟1：廣告主通過商品對接服務，向程序化創意平臺（PCP）提供商品信息，包括商品的名稱、價格、頁面鏈接、庫存等。商品庫的實時性要求較高，以確保用戶點擊廣告時能夠獲得準確的信息。
- 步驟2：PCP從商品庫中提取商品信息。
- 步驟3：創意管理平臺調用商品庫中的商品信息，并結合用戶數據中的用戶屬性，設置動態創意規則。這些規則包括：展示哪些商品、展示形式、創意樣式等。
- 步驟4：DSP競價成功后，將創意代碼（Ad Tag）發送至用戶瀏覽器。
- 步驟5：用戶瀏覽器向PCP創意渲染服務發起創意請求，攜帶當前用戶的唯一標識（User ID）。
- 步驟6：創意渲染服務向推薦引擎請求該User ID對應的創意內容，并帶上Ad Tag對應的商品規則。
- 步驟7：推薦引擎查詢用戶數據中心，獲取用戶的興趣愛好、行為數據等信息。
- 步驟8：用戶數據中心返回用戶畫像。
- 步驟9：推薦引擎根據用戶畫像和商品規則，確定最終展示的商品，并從商品庫查詢商品信息，返回給創意渲染服務。
- 步驟10：創意渲染服務根據推薦引擎返回的商品信息和Ad Tag對應的創意樣式，生成個性化創意，展示在用戶瀏覽器中 。
（二）創意制作流程
為實現程序化自動批量生成創意，需要在創意管理平臺上制作和管理創意。以下是一個標準的創意制作流程：
- 上傳素材：首先，廣告主需要將各類素材上傳至物料庫。包括Logo、商品信息（如圖片、名稱、價格、折扣等）、按鈕等。這些商品信息可以通過批量導入的方式上傳。
- 制作模板：在創意管理平臺上定義模板，包括尺寸規格、各元素的展示內容（如主視覺使用商品庫中的商品圖片，補充說明使用商品庫中對應商品的名稱和價格）等。
- 設定創意規則：根據用戶標簽屬性和廣告目標，設定動態創意規則。例如，對特定用戶展示模板A，商品內容為該用戶加入購物車的商品；當商品庫存量低于某一值時，不再展示該商品等。
- 應用模板和規則：在廣告投放過程中，系統會根據設定的規則自動生成創意并展示給用戶 。
（三）商品信息庫對接
商品信息庫對接是程序化創意的關鍵環節之一。常用的商品庫對接方式有以下幾種：
- FTP方式：數據提供方通過離線傳輸文件的方式，將商品信息發送給PCP平臺。
- Feed方式：通過URL鏈接定期獲取商品信息，常見的數據格式為XML或JSON。
- JS代碼方式：通過JavaScript代碼實現商品庫的實時對接 。
（四）對接DSP
在程序化廣告投放中，創意需要通過DSP進行展示。因此，PCP平臺需要與DSP進行對接，以實現創意的實時生成和展示。
- 創意代碼生成：PCP平臺根據設定的動態創意規則，生成創意代碼（Ad Tag），并發送給DSP。
- 實時競價：DSP在接收到Ad Tag后，進行實時競價并確定最終展示的創意內容。
- 創意渲染：用戶瀏覽器向PCP創意渲染服務發起創意請求，PCP根據推薦引擎返回的用戶畫像和商品信息，生成個性化創意并展示 。
五、用戶數據中心
用戶數據中心（User Data Center, UDC）是程序化廣告中非常重要的一環，通過對用戶數據的收集、分析和管理，實現對用戶的精準定向。
（一）DMP原理
數據管理平臺（Data Management Platform, DMP）是用戶數據中心的核心，通過DMP可以對用戶數據進行統一管理和分析。
- 數據收集：DMP通過多種方式收集用戶數據，包括網站訪問數據、移動應用數據、第三方數據等。
- 數據處理：DMP對收集到的數據進行清洗、歸類和整合，生成用戶畫像。
- 數據應用：DMP將生成的用戶畫像應用于廣告投放，實現精準定向 。
（二）用戶畫像邏輯
用戶畫像是根據用戶的行為數據、興趣愛好、人口屬性等信息，構建的用戶標簽體系。通過用戶畫像，可以更好地理解用戶需求，從而實現廣告的精準投放。
- 標簽分類：用戶畫像中的標簽一般分為人口屬性標簽（如年齡、性別、職業等）、行為標簽（如瀏覽記錄、購買記錄等）、興趣標簽（如喜歡的商品類型、品牌等）。
- 標簽應用：根據不同的廣告目標，選擇合適的標簽進行用戶定向。例如，針對年輕女性用戶投放時尚商品廣告，針對有購買意向的用戶投放促銷廣告等 。
（三）Look Alike原理
Look Alike是一種基于用戶畫像的相似用戶擴展技術，通過找到與已有用戶畫像相似的新用戶，實現廣告的精準投放。
- 樣本選取：從DMP中選取目標用戶樣本，分析其標簽特征。
- 相似用戶挖掘：利用機器學習算法，從用戶數據庫中挖掘出與目標用戶特征相似的用戶。
- 廣告投放：將廣告投放給這些相似用戶，提高廣告的覆蓋面和效果 。
（四）DMP對接DSP
DMP與DSP的對接是程序化廣告中非常重要的一環，通過對接可以實現用戶數據的實時應用和廣告的精準投放。
- 數據同步：DMP將用戶畫像數據同步到DSP中，使DSP可以在競價時使用這些數據。
- 實時競價：DSP在接收到廣告請求時，根據用戶畫像數據進行實時競價，選擇最優的廣告展示給用戶 。
六、數據統計原理
在程序化廣告中，數據統計是評估廣告效果和優化廣告投放策略的重要手段。
（一）網站統計邏輯
網站統計是通過在網頁上嵌入統計代碼，收集用戶的訪問行為數據，包括頁面瀏覽量、停留時間、跳出率等。
- 代碼嵌入：在網站的各個頁面上嵌入統計代碼，實時收集用戶的訪問數據。
- 數據分析：通過對收集到的數據進行分析，了解用戶的訪問行為，評估廣告的效果。
- 報告生成：生成數據報告，為廣告優化提供依據 。
（二）App統計邏輯
移動應用的統計邏輯與網站統計類似，通過在App中嵌入統計SDK，收集用戶的使用行為數據。
- SDK嵌入：在App中嵌入統計SDK，實時收集用戶的使用數據。
- 數據分析：通過對收集到的數據進行分析，了解用戶的使用行為，評估廣告的效果。
- 報告生成：生成數據報告，為廣告優化提供依據 。
（三）S2S對接
S2S（Server-to-Server）對接是指通過服務器之間的數據傳輸，實現廣告投放數據的同步和統計。
- 數據傳輸：廣告投放平臺通過API接口，將投放數據傳輸到統計平臺。
- 數據分析：統計平臺對接收到的數據進行分析，評估廣告的效果。
- 報告生成：生成數據報告，為廣告優化提供依據【8?source
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總結
程序化創意和用戶數據中心是程序化廣告中的重要技術，通過動態創意優化和用戶畫像，可以實現廣告的精準投放和效果最大化。同時，數據統計原理為廣告效果評估和優化提供了科學依據。在實際操作中，廣告主需要靈活運用這些技術和原理，不斷優化廣告投放策略，以實現最佳的廣告效果。
