程序化广告行业（73/89）：买卖双方需求痛点及应对策略深度剖析

大家好！一直以来，我都热衷于在技术领域探索学习，也深知知识的分享能让我们共同进步。写这篇博客的目的，就是希望能和大家一起深入了解程序化广告行业，剖析其中的关键知识点。今天，咱们聚焦在程序化广告行业中买卖双方的需求和痛点，看看都有哪些挑战，又该如何应对。

一、需求方（买方）的困境与挑战

（一）投放计划阶段

制定KPI的难题：对于很多广告主，尤其是刚涉足互联网广告投放的新手来说，制定合适的KPI就像在黑暗中摸索。不知道该用什么指标来衡量广告投放效果，也不清楚指标的合理数值区间。比如一家新成立的电商公司，想通过广告推广产品，是该以订单量、销售额，还是用户注册量作为KPI呢？这些指标的目标值又该定多少才合适？这都需要综合考虑公司的发展阶段、市场竞争情况以及广告预算等因素。
分析目标受众的复杂性：不同行业的目标受众差异很大。有些行业的受众范围比较明确，像母婴产品，主要面向怀孕的女性和新手父母；但有些行业的受众需求具有很强的时效性，例如酒店行业，目标受众是差旅人士和游客，他们的出行需求不固定，这就给精准定位目标受众带来了困难。广告主需要深入了解这些受众的行为习惯、消费心理和需求变化规律，才能更好地制定广告策略。
预估投放质量的不确定性：在投放广告之前，广告主都希望能提前知道投放效果和量级。然而，准确预估投放质量并非易事，它需要依赖投放平台的历史数据。如果是一个新的平台，或者市场环境发生了较大变化，历史数据的参考价值就会大打折扣，导致广告主难以做出准确的预估。

（二）策略制定阶段

寻找合适媒体资源的挑战：不同媒体聚集的用户群体特征鲜明，像美柚主要是女性用户，陌陌男性用户居多。选择合适的媒体资源对广告投放效果至关重要，但找到与目标受众匹配的媒体并不容易。广告主需要对各种媒体的用户画像、流量质量、广告形式等进行深入分析，才能确定哪些媒体资源最适合自己的广告投放。
精准定位人群数据的困难：仅仅依靠简单的定向条件或社会化属性，很难精准定位目标人群。比如一家高端化妆品品牌，它的目标受众不仅是女性，还可能是具有一定消费能力、对美妆有较高追求的特定群体。要找到这类精准的人群数据，广告主需要挖掘多渠道的数据来源，结合大数据分析技术，才能更准确地锁定目标客户。
设计创意内容的难题：不同的用户群体有不同的审美观和兴趣爱好，广告创意需要根据受众特点进行定制。但如何快速创作出既能吸引目标受众，又符合品牌形象的广告内容，是广告主面临的一大挑战。这需要广告主深入了解目标受众的喜好，不断尝试新的创意形式和表现手法。
合理出价的困惑：渠道资源中的媒体和广告位质量参差不齐，价格也高低不一。广告主需要根据资源质量合理出价，出价过高会增加成本，出价过低又可能无法获得优质的广告位。例如，在搜索引擎广告中，热门关键词的竞争激烈，广告主需要在保证广告展示效果的前提下，制定合理的出价策略，才能实现广告投放的效益最大化。

（三）活动执行阶段

个性化策略组合的挑战：媒体、人群、创意的不同组合会对广告投放效果产生巨大影响。每个用户都有独特的特点，要根据这些特点为每个用户设置最佳的策略组合，并合理分配预算和出价，这对广告投放执行人员的专业能力和经验要求极高。
保障品牌安全的重要性：对于品牌广告主来说，品牌形象至关重要。在广告投放过程中，需要确保广告素材和投放环境符合品牌形象，避免出现不良内容或负面信息。例如，一家高端品牌如果在一些低俗、劣质的网站上投放广告，就会损害品牌形象，影响消费者对品牌的信任。
提高执行效率的需求：由于用户的兴趣爱好和需求各不相同，要实现高效的媒体、人群、创意策略组合并非易事。广告投放执行过程中，需要处理大量的数据和信息，如何优化执行流程，提高执行效率，是广告主亟待解决的问题。

（四）优化调整阶段

数据分析与问题解决：广告投放后，需要对大量的数据进行快速整理和分析，从中发现问题并解决问题，以提升投放效果。但数据分析并非简单的数据统计，而是要深入挖掘数据背后的原因，找出影响广告效果的关键因素。例如，如果发现某个广告创意的点击率较低，就需要分析是创意内容不够吸引人，还是投放的目标人群不准确等原因。
过滤无效流量：在广告投放过程中，会遇到各种作弊流量和无效流量，这些流量不仅会浪费广告预算，还会影响广告效果的评估。广告主需要采用有效的技术手段和数据分析方法，及时发现并过滤这些无效流量，确保广告投放的精准性和有效性。
输出数据洞察报告：投放结束后，广告执行人员需要对整个投放过程进行总结，输出有价值的数据洞察报告。这份报告不仅要分析投放数据的优劣，还要为后续的广告投放提供指导建议。但撰写一份高质量的数据洞察报告需要具备专业的数据分析能力和行业洞察力，这对很多广告执行人员来说是一个不小的挑战。

为了帮助大家更好地理解数据分析在广告投放中的应用，下面给大家分享一个简单的Python代码示例，用于统计广告点击数据中的有效点击次数和点击率。

# 假设广告点击数据列表，1表示有效点击，0表示无效点击
click_data = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1]# 统计有效点击次数
valid_clicks = sum(click_data)# 计算点击率
click_rate = valid_clicks / len(click_data) if click_data else 0print(f"有效点击次数: {valid_clicks}")
print(f"点击率: {click_rate * 100:.2f}%")

在这个示例中，我们通过Python代码对模拟的广告点击数据进行了简单的分析，计算出了有效点击次数和点击率。在实际的广告投放中，数据分析会更加复杂，但基本原理是相似的。

二、供应方（卖方）的需求与痛点

（一）媒介策划阶段

制定合理KPI的挑战：供应方希望每个广告位都能达到高填充率和高售卖价格，但市场需求是动态变化的，这使得实现理想的KPI变得困难。制定KPI时，需要综合考虑市场竞争、广告主需求、媒体自身的流量特点等因素，确保KPI既具有挑战性，又具有可实现性。
设计广告位类型的难题：媒体为了实现流量变现，设置了多种广告位类型。不同的广告位对用户体验和广告效益的影响不同，如何设计广告位，使其既能满足广告主的需求，又能提升用户体验，是媒体面临的重要问题。例如，原生广告的设计需要巧妙地融入媒体内容，让用户在不反感的情况下接受广告信息。
预估售卖质量的复杂性：在售卖广告位之前，需要对填充率和每千次展示收益（eCPM）进行预估。这需要了解客户结构及其KPI考核标准，同时考虑市场动态、竞争对手的情况等因素。由于这些因素都具有不确定性，准确预估售卖质量并非易事。

（二）售卖策略阶段

合理流量分层的困难：流量质量受到多种因素的影响，如性别、地域、年龄、兴趣爱好等。不同行业对流量质量的要求也不同，电商行业可能更看重女性用户流量，游戏行业则更青睐男性用户流量。供应方需要根据市场竞争情况，动态地对流量进行分层，以实现流量的最优分配。但如何准确判断流量质量，并进行合理分层，是一个复杂的问题。
流量定价的挑战：根据广告主群体的差异，对流量进行等级划分，并制定差异化的流量交易模式、计费方式和价格，是实现流量价值最大化的关键。但在实际操作中，要确定合理的流量价格并不容易，需要综合考虑流量质量、市场需求、竞争对手价格等因素。

（三）交易决策阶段

评估各家广告投放平台和广告主的质量，是供应方进行流量分配决策的重要依据。但广告投放平台和广告主的质量参差不齐，供应方需要建立科学的评估体系，综合考虑广告主的信誉、投放历史、预算规模等因素，才能做出合理的交易决策。

（四）优化调整阶段

提升填充率和eCPM的压力：提高广告位的填充率和eCPM是供应方的重要目标。为了实现这一目标，供应方需要不断优化广告位的设计、调整流量分层策略、提高广告投放的精准性等。但这些措施的实施需要投入大量的人力、物力和技术资源，并且效果不一定立竿见影。
平衡多方利益的难题：供应方需要在广告主利益、用户体验和媒体自身品牌形象之间找到平衡。过度追求广告收益可能会损害用户体验，影响媒体的品牌形象；过于注重用户体验，又可能导致广告位填充率下降，影响广告收益。如何在三者之间找到一个平衡点，是供应方面临的长期挑战。
发现作弊流量的挑战：作弊流量不仅会损害广告主的利益，也会影响供应方的信誉。供应方需要采用先进的技术手段和数据分析方法，及时发现并防范作弊流量。但作弊手段不断更新，供应方需要不断升级反作弊技术，才能有效应对这一问题。