程序化创意
程序化创意（Programmatic Creative）是指通过自动化的方式制作并优化广告创意，以提高广告效果。针对不同受众的多样化需求，以及同一受众在不同场景下的消费需求，程序化创意能够自动生成个性化的精准创意，从而激发受众的消费兴趣，提高创意制作效率和广告投放效果。
（一）动态创意优化（DCO）原理
动态创意优化（Dynamic Creative Optimization, DCO）是一种根据用户的标签属性和行为数据，实时调整广告创意内容的技术。其主要目标是通过自动化的方式选择最优创意，以实现广告效果的最大化。
- 动态创意优化的工作流程 ：
- 步骤1：广告主通过商品对接服务，向程序化创意平台（PCP）提供商品信息，包括商品的名称、价格、页面链接、库存等。商品库的实时性要求较高，以确保用户点击广告时能够获得准确的信息。
- 步骤2：PCP从商品库中提取商品信息。
- 步骤3：创意管理平台调用商品库中的商品信息，并结合用户数据中的用户属性，设置动态创意规则。这些规则包括：展示哪些商品、展示形式、创意样式等。
- 步骤4：DSP竞价成功后，将创意代码（Ad Tag）发送至用户浏览器。
- 步骤5：用户浏览器向PCP创意渲染服务发起创意请求，携带当前用户的唯一标识（User ID）。
- 步骤6：创意渲染服务向推荐引擎请求该User ID对应的创意内容，并带上Ad Tag对应的商品规则。
- 步骤7：推荐引擎查询用户数据中心，获取用户的兴趣爱好、行为数据等信息。
- 步骤8：用户数据中心返回用户画像。
- 步骤9：推荐引擎根据用户画像和商品规则，确定最终展示的商品，并从商品库查询商品信息，返回给创意渲染服务。
- 步骤10：创意渲染服务根据推荐引擎返回的商品信息和Ad Tag对应的创意样式，生成个性化创意，展示在用户浏览器中 。
（二）创意制作流程
为实现程序化自动批量生成创意，需要在创意管理平台上制作和管理创意。以下是一个标准的创意制作流程：
- 上传素材：首先，广告主需要将各类素材上传至物料库。包括Logo、商品信息（如图片、名称、价格、折扣等）、按钮等。这些商品信息可以通过批量导入的方式上传。
- 制作模板：在创意管理平台上定义模板，包括尺寸规格、各元素的展示内容（如主视觉使用商品库中的商品图片，补充说明使用商品库中对应商品的名称和价格）等。
- 设定创意规则：根据用户标签属性和广告目标，设定动态创意规则。例如，对特定用户展示模板A，商品内容为该用户加入购物车的商品；当商品库存量低于某一值时，不再展示该商品等。
- 应用模板和规则：在广告投放过程中，系统会根据设定的规则自动生成创意并展示给用户 。
（三）商品信息库对接
商品信息库对接是程序化创意的关键环节之一。常用的商品库对接方式有以下几种：
- FTP方式：数据提供方通过离线传输文件的方式，将商品信息发送给PCP平台。
- Feed方式：通过URL链接定期获取商品信息，常见的数据格式为XML或JSON。
- JS代码方式：通过JavaScript代码实现商品库的实时对接 。
（四）对接DSP
在程序化广告投放中，创意需要通过DSP进行展示。因此，PCP平台需要与DSP进行对接，以实现创意的实时生成和展示。
- 创意代码生成：PCP平台根据设定的动态创意规则，生成创意代码（Ad Tag），并发送给DSP。
- 实时竞价：DSP在接收到Ad Tag后，进行实时竞价并确定最终展示的创意内容。
- 创意渲染：用户浏览器向PCP创意渲染服务发起创意请求，PCP根据推荐引擎返回的用户画像和商品信息，生成个性化创意并展示 。
五、用户数据中心
用户数据中心（User Data Center, UDC）是程序化广告中非常重要的一环，通过对用户数据的收集、分析和管理，实现对用户的精准定向。
（一）DMP原理
数据管理平台（Data Management Platform, DMP）是用户数据中心的核心，通过DMP可以对用户数据进行统一管理和分析。
- 数据收集：DMP通过多种方式收集用户数据，包括网站访问数据、移动应用数据、第三方数据等。
- 数据处理：DMP对收集到的数据进行清洗、归类和整合，生成用户画像。
- 数据应用：DMP将生成的用户画像应用于广告投放，实现精准定向 。
（二）用户画像逻辑
用户画像是根据用户的行为数据、兴趣爱好、人口属性等信息，构建的用户标签体系。通过用户画像，可以更好地理解用户需求，从而实现广告的精准投放。
- 标签分类：用户画像中的标签一般分为人口属性标签（如年龄、性别、职业等）、行为标签（如浏览记录、购买记录等）、兴趣标签（如喜欢的商品类型、品牌等）。
- 标签应用：根据不同的广告目标，选择合适的标签进行用户定向。例如，针对年轻女性用户投放时尚商品广告，针对有购买意向的用户投放促销广告等 。
（三）Look Alike原理
Look Alike是一种基于用户画像的相似用户扩展技术，通过找到与已有用户画像相似的新用户，实现广告的精准投放。
- 样本选取：从DMP中选取目标用户样本，分析其标签特征。
- 相似用户挖掘：利用机器学习算法，从用户数据库中挖掘出与目标用户特征相似的用户。
- 广告投放：将广告投放给这些相似用户，提高广告的覆盖面和效果 。
（四）DMP对接DSP
DMP与DSP的对接是程序化广告中非常重要的一环，通过对接可以实现用户数据的实时应用和广告的精准投放。
- 数据同步：DMP将用户画像数据同步到DSP中，使DSP可以在竞价时使用这些数据。
- 实时竞价：DSP在接收到广告请求时，根据用户画像数据进行实时竞价，选择最优的广告展示给用户 。
六、数据统计原理
在程序化广告中，数据统计是评估广告效果和优化广告投放策略的重要手段。
（一）网站统计逻辑
网站统计是通过在网页上嵌入统计代码，收集用户的访问行为数据，包括页面浏览量、停留时间、跳出率等。
- 代码嵌入：在网站的各个页面上嵌入统计代码，实时收集用户的访问数据。
- 数据分析：通过对收集到的数据进行分析，了解用户的访问行为，评估广告的效果。
- 报告生成：生成数据报告，为广告优化提供依据 。
（二）App统计逻辑
移动应用的统计逻辑与网站统计类似，通过在App中嵌入统计SDK，收集用户的使用行为数据。
- SDK嵌入：在App中嵌入统计SDK，实时收集用户的使用数据。
- 数据分析：通过对收集到的数据进行分析，了解用户的使用行为，评估广告的效果。
- 报告生成：生成数据报告，为广告优化提供依据 。
（三）S2S对接
S2S（Server-to-Server）对接是指通过服务器之间的数据传输，实现广告投放数据的同步和统计。
- 数据传输：广告投放平台通过API接口，将投放数据传输到统计平台。
- 数据分析：统计平台对接收到的数据进行分析，评估广告的效果。
- 报告生成：生成数据报告，为广告优化提供依据【8†source
】 。
总结
程序化创意和用户数据中心是程序化广告中的重要技术，通过动态创意优化和用户画像，可以实现广告的精准投放和效果最大化。同时，数据统计原理为广告效果评估和优化提供了科学依据。在实际操作中，广告主需要灵活运用这些技术和原理，不断优化广告投放策略，以实现最佳的广告效果。