程序化廣告行業（73/89）：買賣雙方需求痛點及應對策略深度剖析

大家好！一直以來，我都熱衷于在技術領域探索學習，也深知知識的分享能讓我們共同進步。寫這篇博客的目的，就是希望能和大家一起深入了解程序化廣告行業，剖析其中的關鍵知識點。今天，咱們聚焦在程序化廣告行業中買賣雙方的需求和痛點，看看都有哪些挑戰，又該如何應對。

一、需求方（買方）的困境與挑戰

（一）投放計劃階段

制定KPI的難題：對于很多廣告主，尤其是剛涉足互聯網廣告投放的新手來說，制定合適的KPI就像在黑暗中摸索。不知道該用什么指標來衡量廣告投放效果，也不清楚指標的合理數值區間。比如一家新成立的電商公司，想通過廣告推廣產品，是該以訂單量、銷售額，還是用戶注冊量作為KPI呢？這些指標的目標值又該定多少才合適？這都需要綜合考慮公司的發展階段、市場競爭情況以及廣告預算等因素。
分析目標受眾的復雜性：不同行業的目標受眾差異很大。有些行業的受眾范圍比較明確，像母嬰產品，主要面向懷孕的女性和新手父母；但有些行業的受眾需求具有很強的時效性，例如酒店行業，目標受眾是差旅人士和游客，他們的出行需求不固定，這就給精準定位目標受眾帶來了困難。廣告主需要深入了解這些受眾的行為習慣、消費心理和需求變化規律，才能更好地制定廣告策略。
預估投放質量的不確定性：在投放廣告之前，廣告主都希望能提前知道投放效果和量級。然而，準確預估投放質量并非易事，它需要依賴投放平臺的歷史數據。如果是一個新的平臺，或者市場環境發生了較大變化，歷史數據的參考價值就會大打折扣，導致廣告主難以做出準確的預估。

（二）策略制定階段

尋找合適媒體資源的挑戰：不同媒體聚集的用戶群體特征鮮明，像美柚主要是女性用戶，陌陌男性用戶居多。選擇合適的媒體資源對廣告投放效果至關重要，但找到與目標受眾匹配的媒體并不容易。廣告主需要對各種媒體的用戶畫像、流量質量、廣告形式等進行深入分析，才能確定哪些媒體資源最適合自己的廣告投放。
精準定位人群數據的困難：僅僅依靠簡單的定向條件或社會化屬性，很難精準定位目標人群。比如一家高端化妝品品牌，它的目標受眾不僅是女性，還可能是具有一定消費能力、對美妝有較高追求的特定群體。要找到這類精準的人群數據，廣告主需要挖掘多渠道的數據來源，結合大數據分析技術，才能更準確地鎖定目標客戶。
設計創意內容的難題：不同的用戶群體有不同的審美觀和興趣愛好，廣告創意需要根據受眾特點進行定制。但如何快速創作出既能吸引目標受眾，又符合品牌形象的廣告內容，是廣告主面臨的一大挑戰。這需要廣告主深入了解目標受眾的喜好，不斷嘗試新的創意形式和表現手法。
合理出價的困惑：渠道資源中的媒體和廣告位質量參差不齊，價格也高低不一。廣告主需要根據資源質量合理出價，出價過高會增加成本，出價過低又可能無法獲得優質的廣告位。例如，在搜索引擎廣告中，熱門關鍵詞的競爭激烈，廣告主需要在保證廣告展示效果的前提下，制定合理的出價策略，才能實現廣告投放的效益最大化。

（三）活動執行階段

個性化策略組合的挑戰：媒體、人群、創意的不同組合會對廣告投放效果產生巨大影響。每個用戶都有獨特的特點，要根據這些特點為每個用戶設置最佳的策略組合，并合理分配預算和出價，這對廣告投放執行人員的專業能力和經驗要求極高。
保障品牌安全的重要性：對于品牌廣告主來說，品牌形象至關重要。在廣告投放過程中，需要確保廣告素材和投放環境符合品牌形象，避免出現不良內容或負面信息。例如，一家高端品牌如果在一些低俗、劣質的網站上投放廣告，就會損害品牌形象，影響消費者對品牌的信任。
提高執行效率的需求：由于用戶的興趣愛好和需求各不相同，要實現高效的媒體、人群、創意策略組合并非易事。廣告投放執行過程中，需要處理大量的數據和信息，如何優化執行流程，提高執行效率，是廣告主亟待解決的問題。

（四）優化調整階段

數據分析與問題解決：廣告投放后，需要對大量的數據進行快速整理和分析，從中發現問題并解決問題，以提升投放效果。但數據分析并非簡單的數據統計，而是要深入挖掘數據背后的原因，找出影響廣告效果的關鍵因素。例如，如果發現某個廣告創意的點擊率較低，就需要分析是創意內容不夠吸引人，還是投放的目標人群不準確等原因。
過濾無效流量：在廣告投放過程中，會遇到各種作弊流量和無效流量，這些流量不僅會浪費廣告預算，還會影響廣告效果的評估。廣告主需要采用有效的技術手段和數據分析方法，及時發現并過濾這些無效流量，確保廣告投放的精準性和有效性。
輸出數據洞察報告：投放結束后，廣告執行人員需要對整個投放過程進行總結，輸出有價值的數據洞察報告。這份報告不僅要分析投放數據的優劣，還要為后續的廣告投放提供指導建議。但撰寫一份高質量的數據洞察報告需要具備專業的數據分析能力和行業洞察力，這對很多廣告執行人員來說是一個不小的挑戰。

為了幫助大家更好地理解數據分析在廣告投放中的應用，下面給大家分享一個簡單的Python代碼示例，用于統計廣告點擊數據中的有效點擊次數和點擊率。

# 假設廣告點擊數據列表，1表示有效點擊，0表示無效點擊
click_data = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1]# 統計有效點擊次數
valid_clicks = sum(click_data)# 計算點擊率
click_rate = valid_clicks / len(click_data) if click_data else 0print(f"有效點擊次數: {valid_clicks}")
print(f"點擊率: {click_rate * 100:.2f}%")

在這個示例中，我們通過Python代碼對模擬的廣告點擊數據進行了簡單的分析，計算出了有效點擊次數和點擊率。在實際的廣告投放中，數據分析會更加復雜，但基本原理是相似的。

二、供應方（賣方）的需求與痛點

（一）媒介策劃階段

制定合理KPI的挑戰：供應方希望每個廣告位都能達到高填充率和高售賣價格，但市場需求是動態變化的，這使得實現理想的KPI變得困難。制定KPI時，需要綜合考慮市場競爭、廣告主需求、媒體自身的流量特點等因素，確保KPI既具有挑戰性，又具有可實現性。
設計廣告位類型的難題：媒體為了實現流量變現，設置了多種廣告位類型。不同的廣告位對用戶體驗和廣告效益的影響不同，如何設計廣告位，使其既能滿足廣告主的需求，又能提升用戶體驗，是媒體面臨的重要問題。例如，原生廣告的設計需要巧妙地融入媒體內容，讓用戶在不反感的情況下接受廣告信息。
預估售賣質量的復雜性：在售賣廣告位之前，需要對填充率和每千次展示收益（eCPM）進行預估。這需要了解客戶結構及其KPI考核標準，同時考慮市場動態、競爭對手的情況等因素。由于這些因素都具有不確定性，準確預估售賣質量并非易事。

（二）售賣策略階段

合理流量分層的困難：流量質量受到多種因素的影響，如性別、地域、年齡、興趣愛好等。不同行業對流量質量的要求也不同，電商行業可能更看重女性用戶流量，游戲行業則更青睞男性用戶流量。供應方需要根據市場競爭情況，動態地對流量進行分層，以實現流量的最優分配。但如何準確判斷流量質量，并進行合理分層，是一個復雜的問題。
流量定價的挑戰：根據廣告主群體的差異，對流量進行等級劃分，并制定差異化的流量交易模式、計費方式和價格，是實現流量價值最大化的關鍵。但在實際操作中，要確定合理的流量價格并不容易，需要綜合考慮流量質量、市場需求、競爭對手價格等因素。

（三）交易決策階段

評估各家廣告投放平臺和廣告主的質量，是供應方進行流量分配決策的重要依據。但廣告投放平臺和廣告主的質量參差不齊，供應方需要建立科學的評估體系，綜合考慮廣告主的信譽、投放歷史、預算規模等因素，才能做出合理的交易決策。

（四）優化調整階段

提升填充率和eCPM的壓力：提高廣告位的填充率和eCPM是供應方的重要目標。為了實現這一目標，供應方需要不斷優化廣告位的設計、調整流量分層策略、提高廣告投放的精準性等。但這些措施的實施需要投入大量的人力、物力和技術資源，并且效果不一定立竿見影。
平衡多方利益的難題：供應方需要在廣告主利益、用戶體驗和媒體自身品牌形象之間找到平衡。過度追求廣告收益可能會損害用戶體驗，影響媒體的品牌形象；過于注重用戶體驗，又可能導致廣告位填充率下降，影響廣告收益。如何在三者之間找到一個平衡點，是供應方面臨的長期挑戰。
發現作弊流量的挑戰：作弊流量不僅會損害廣告主的利益，也會影響供應方的信譽。供應方需要采用先進的技術手段和數據分析方法，及時發現并防范作弊流量。但作弊手段不斷更新，供應方需要不斷升級反作弊技術，才能有效應對這一問題。