程序化购买的进步-自动化和效率

程序化购买的进步-自动化和效率

I目录

■CONTENTS

第一部分程序化购买自动化技术的发展........................................2

第二部分自动竞价机制对效率的提升..........................................4

第三部分广告活动优化的自动化解决方案......................................6

第四部分技术进步对广告系列管理的影响......................................8

第五部分程序化购买平台的持续创新.........................................12

第六部分人工智能在自动化中的应用.........................................14

第七部分数据分析和洞察的自动化...........................................17

第八部分程序化购买未来的自动化趋势.......................................19

第一部分程序化购买自动化技术的发展

程序化购买自动化技术的发展

统一的程序化购买平台

统一的程序化购买平台整合了不同的需求方平台(DSP)和供应方平

台(SSP),使广告客户能够通过单一的界面管理整个程序化购买活动。

这种集中式方法简化了流程，减少了复杂性，并提高了效率。

动态创意优化(DCO)

DCO技术使广告客户能够根据受众特征、设备类型和浏览记录等实时

数据动态调整广告创意。通过根据具体目标受众定制广告，DCO提高

了广告相关性和转化率。

程序化整合营销(PIM)

PIM将程序化购买与其他营销渠道(如电子邮件、社交媒体和搜索引

擎营销)相结合。通过自动化跨渠道的活动协调，PIM提高了广告活

动的协同效应和整体影响力。

自动化竞价

自动化竞价算法使用机器学习和实时数据分析，为广告库存自动设置

和调整出价。通过优化出价策略，自动化竞价最大化了广告支出回报

率(ROAS)和广告活动效果。

预测建模

预测建模技术使用历史数据和外部数据集来预测广告活动的表现。通

过预测未来的结果，广告客户可以优化活动策略，提高目标定位精度,

并最大化转化。

受众细分

程序化购买自动化技术使广告客户能够根据广泛的指标细分其受众。

通过创建高度针对性的受众群体，广告客户可以提高广告素材与受众

的匹配度，并提高转化率。

绩效跟踪和优化

自动化跟踪和优化工具使广告客户能够监测广告活动的绩效并杈据

结果进行调整。通过实时数据分析，广告客户可以识别表现最佳的广

告系列，并采取措施提高整体广告活动的效果。

数据管理平台(DMP)

DMP整合来自多个来源的受众数据，并提供对客户行为和偏好的单一

视图。通过使用DMP,广告客户可以创建更加个性化和相关的广告体

验，并提高转化率,

语音广告

语音广告技术使广告客户能够通过语音助手和智能设备定位受众。通

过利用会话和上下文数据，语音广告提供了一种独特的方式来与消费

者互动，并产生高度针对性的广告活动。

程序化直购(PMP)

PMP允许广告客户直接从优质发布商那里购买广告库存。通过消除中

间商，PMP提高了透明度，降低了成本，并为广告客户提供了更大的

控制权。

第二部分自动竞价机制对效率的提升

关键词关键要点

竞价模型的多样化

1.传统规则型竞价模式逐渐被算法驱动的竞价模型取代，

如二阶价竞价、第一价广义第二价竞价等。这些模型更加灵

活，可以根据不同广告活动的优化目标和市场环境自动调

整出价C

2.竞价模型的选择变得更加个性化。程序化平台提供多种

竞价模型供广告主选择，允许他们根据广告系列的具体需

求和目标定制竞价策略。

3.竞价模型的不断创新向优化。程序化平台持续探索和开

发新的竞价模型，以提高广告活动的效率和投资回报率

(ROD。

竞价算法的优化

1.机器学习和人工智能(AD技术的引入，使竞价算法变

得更加智能和高效。算法可以分析广告活动数据，识别影响

竞价决策的关键因素，并自动调整出价以最大化广告支出

回报。

2.竞价算法的自动化程度提高。算法可以实时分析市场环

境、竞争对手的出价策略、广告位质量等因素，自动进行竞

价决策，无需人工干预。

3.竞价算法的定制化。程序化平台允许广告主定制竞价算

法，从而满足specific广告活动的需求和目标。

自动竞价机制对效率的提升

程序化购买中的自动竞标机制通过自动化竞价过程，极大地提高了效

率，带来以下优势：

1.实时优化出价：

*实时竞价算法根据竞价的实时反馈进行实时调整，优化出价策略。

*这消除了滞后和人为干预，从而提高了对市场变化的响应能力。

2.提高竞价精度：

*自动竞价机制使用复杂算法和大量数据，以准确预测不同受众的价

值。

*精确出价可减少不必要的支出，同时将预算分配到表现最佳的广告

活动。

3.优化竞价方案：

*自动竞价引擎可以尝试不同的竞价策略，并根据结果进行优化。

*这有助于确定最有效的竞价方案，以达到特定目标，例如最大化曝

光或转化率。

4.节省时间和资源：

*自动竞价消除手动竞价的耗时且费力的过程。

*这使营销人员能够专注于其他战略性任务，例如活动策划和分析。

数据支持的效率提升：

*谷歌一项研究表明，采用自动竞价的广告活动平均转化率提高了

15%o

*营销技术协会(MMA)发现，自动竞价可使广告支出回报率(ROAS)

提高20%o

*Salesforce报告称，使用自动竞价的营销人员将平均节省多达50%

的竞价时间。

运作机制：

自动竞价机制通常遵循以下步骤：

1.数据收集：算法收集受众、广告位和竞争对手数据等实时信息。

2.价值评估：根据已收集的数据，算法评估每个广告位的潜在价值。

3.确定预算：营销人员设置预算限制，算法在此限制内优化出价。

4.自动出价：算法实时调整出价，以最大化目标，例如转化率或曝

光率。

5.效果优化：算法根据竞价结果不断优化出价策略，以提高效率。

结论：

自动竞价机制通过实时优化、提高精度、优化方案和节省时间和资源,

极大地提升了程序化购买的效率。它使营销人员能够更有效地管理广

告活动，提高投资回报率并实现业务目标。

第三部分广告活动优化的自动化解决方案

关键词关键要点

主题名称：数据驱动的优化

1.利用机器学习算法和实时数据分析为广告活动制定和实

施优化策略。

2.自动化关键绩效指标(KPD的监控和调整，确保活动达

到既定目标。

3.根据表现和竞争环境的变化动态调整出价和定位，最大

化广告活动ROIo

主题名称：创意自动化

广告活动优化的自动化解决方案

程序化购买的进步带来了一系列自动化解决方案，旨在优化广告活动

并提高效率。这些解决方案利用机器学习、数据分析和人工智能技术,

使营销人员能够以更有效的方式管理和优化其广告活动。

1.出价优化

出价优化解决方案利用实时数据分析和算法来确定并出价最有可能

带来转化或其他所需行动的广告位。通过自动化出价流程，这些解决

方案可以帮助营销人员优化广告支出并最大化投资回报率(ROI)o

2.创意优化

创意优化解决方案使用人工智能(AI)和机器学习技术来分析广告

活动效果并识别可以改进的区域。这些解决方案可以推荐创意变化，

例如图像、文案和号召性用语，以提高广告参与度和转化率。

3.受众细分

受众细分解决方案利用数据分析和机器学习来识别不同受众群体。通

过细分受众，营销人员可以定制广告信息，以更好地满足特定受众的

需求和兴趣，提高广告活动的影响力。

4.归因建模

归因建模解决方案使用统计技术来确定不同接触点的营销活动在转

化中所扮演的角色C通过自动化归因流程，这些解决方案可以帮助营

销人员了解广告活动的有效性并优化投资。

5.报告和分析

自动化报告和分析解决方案收集并汇编广告活动数据，提供有关性能、

投资回报率和其他关键指标的见解。这些解决方案使营销人员能够轻

松跟踪广告活动的进度并做出数据驱动的决策。

6.多渠道优化

多渠道优化解决方案使营销人员能够跨多个渠道协调其广告活动，包

括展示广告、视频广告、社交媒体广告和原生广告。通过自动化多渠

道优化流程，这些解决方案可以帮助营销人员提高广告活动的整体效

率。

自动化解决方案的优势

广告活动优化的自动化解决方案提供了以下优势：

*节省时间和资源：自动化解决方案消除了手动优化广告活动所需的

时间和精力，使营销人员可以专注于其他战略任务。

*提高效率：通过自动化重复性任务，自动化解决方案可以提高优化

效率，使营销人员能够更快地实现目标。

*增加准确性：机器学习和数据分析技术可确保自动化解决方案基于

数据和见解做出准确的决策，减少人为错误。

*更好的结果：自动化优化解决方案帮助营销人员优化其广告活动,

提高转化率、投资回报率和其他关键指标。

结论

广告活动优化的自动化解决方案通过利用机器学习、数据分析和人工

智能技术，为营销人员提供了强大而高效的方法来优化其广告活动。

这些解决方案节省时间、提高效率、增加准确性并提供更好的结果,

使营销人员能够以更高的效率和更有效的方式管理其广告活动。

第四部分技术进步对广告系列管理的影响

关键词关键要点

程序化购买自动化

1.自动化竞标算法可以根据实时数据优化出价，提高广告

定位的准确性。

2.创意优化平台能够自动生成和测试广告创意，优化广告

系列的绩效。

3.机器学习算法可以分析数据并识别模式，从而提高广告

系列的投放效率。

高效的数据管理

1.集中的数据平台可以整合来自不同渠道的数据,提供全

面的受众insightso

2.高级分析功能使广告主能够深入了解广告系列绩效，并

确定优化机会。

3.数据可视化工具使广告主能够轻松解读和利用数据，做

出明智的决策。

目标受众定位

1.人工智能驱动的受众细分可以识别出具有特定特征和兴

趣的目标受众群。

2.上下文定位技术可以根据广告投放的页面或环境定制广

告，提高相关性。

3.动态创意优化可以根据受众特征定制广告创意，增加影

响力。

广告系列优化

1.预测建模可以预测广告系列的绩效，并指导优化决黄。

2.归因模型可以确定广告接触点对转化的影响，优化广告

系列的投资回报率。

3.自动规则使广告主能够设置预定义的参数，当达到特定

触发条件时自动执行优化操作。

跨渠道协调

1.集成的程序化购买平台可以跨多个渠道管理广告系列，

简化工作流程。

2.数据共享和分析使广告主能够了解跨渠道的客户体验，

优化广告投放。

3.跨渠道优化算法可以平衡不同渠遒的广告支出，以最大

化整体投资回报率。

透明度和可衡量性

1.统一的报告仪表板提供了对广告系列绩效的全面可见

性，提高了透明度。

2.独立的第三方验证有助于确保广告系列数据的准确性和

可靠性。

3.程序化购买使广告主能够精确衡量广告系列的投资回报

率，并根据数据做出明智的决策。

技术进步对广告系列管理的影响

程序化购买技术的进步对广告系列管理产生了重大影响，自动化和效

率的提升带来了以下方面的影响：

1.优化定位能力

自动化算法可以分析海量数据，快速识别和定位目标受众。通过机器

学习，程序化平台可以根据用户行为、兴趣和人口统计信息，动态调

整定位策略。这一过程大大提高了广告系列的精准度，确保广告触及

到最有价值的用户C

2.实时竞价效率

实时竞价(RTB)系统使用自动化算法，在几毫秒内进行广告空间和

受众的竞价。这一自动化过程消除了复杂的手动竞价，提高了效率，

使广告主能够实时优化其竞价策略。

3.自动化优化

程序化购买平台利用机器学习和人工智能(AI)算法，自动优化广告

系列。这些算法可以分析广告系列绩效数据，识别出影响因素，并做

出调整以提高结果。这一自动化过程释放了广告主的时间，让他们专

注于战略性决策。

4.跨渠道协调

程序化购买平台使广告主能够在多个渠道和设备上协调他们的广告

系列。通过统一的仪表板，广告主可以管理不同的活动，优化跨渠道

的定位和信息传递。这一协调能力提高了广告系列的有效性和影响力。

5.提高测量和报告准确性

程序化购买平台提供详细的测量和报告功能，使广告主能够准确跟踪

他们的广告系列绩效。自动化数据收集和分析工具提供了有关受众参

与度、转化率和投资回报率(ROI)的实时见解。这些洞察力使广告

主能够做出数据驱动的决策，提高他们的广告系列。

6.增强透明度和问责制

程序化购买平台消除了传统广告供应链中的冗余和不透明性。自动化

过程提供了端到端的可见性，使广告主能够追溯广告支出，确保透明

度和问责制。

7.节省成本和时间

程序化购买自动化了广告购买过程的方方面面，从定位到优化。这省

去了手动工作的需要，缩短了上市时间，并减少了运营成本。广告主

可以将节省下来的时间和资源用于战略规划和创意活动。

8.促进协作

程序化购买平台促进了广告主、代理商和发布商之间的协作。自动化

和数据共享功能使不同利益相关者能够有效沟通，并基于共同的目标

调整他们的策略。

数据支持：

*根据eMarketer的数据，2022年程序化广告支出预计将达到

1466亿美元，占所有数字广告支出的88.3%。

*Salesforce的研究显示，使用程序化购买的广告主比不使用程序

化购买的广告主获得的转化率高出20%。

*ZenithMedia预计，到2025年，全球程序化广告支出将占所有

广告支出的三分之二以上。

第五部分程序化购买平台的持续创新

程序化购买平台的持续创新

概述

程序化购买平台不断创新，以提高自动化水平、效率和效果。这些创

新包括：

1.人工智能(AI)和机器学习(ML)

*AT和ML算法HcnoJibsyeTCH以JH

0nTKMH3aHWHKaMnaHwn,

nepC0Haji^3anwwpeKJIaMEIM

aBTOMaTwaauKn3aAaH3aKynKw.

*例如，AI可以分析大量数据，以识别最佳目标受众和出价策略。

2.自动化和简化

*平台正在自动化传统上由人工执行的许多任务，例如优化出价和竞

标管理。

*这使广告商可以节省时间和资源，同时提高效率。

3.数据集成和分析

*平台正在与数据管理平台(DMP)、客户关系管理(CRM)系统和其

他数据源集成。

*这使广告商能够访问和分析更全面的受众和活动数据，从而做出更

明智的决策。

4.提高透明度和控制力

*平台正在提供更高的透明度，让广告商可以看到他们的广告在哪里

投放以及产生了什么效果。

*这使广告商能够更好地控制他们的活动，并优化他们的投资回报率

(RODo

5.跨渠道和跨设备定位

*平台已扩展到支持跨渠道和跨设备定位，以便广告商可以接触到受

众的全面视图。

*这使广告商能够提供更一致和个性化的广告体验。

6.预测分析

*平台正在利用预测分析来预测活动效果并推荐优化建议。

*这使广告商能够提前规划并根据对未来性能的洞察力调整他们的

活动。

7.合作和伙伴关系

*平台与广告技术(AdTech)供应商、数据提供商和其他合作伙伴

合作，以增强他们的功能。

*这使广告商可以访问更广泛的技术和资源，从而提高他们的程序化

购买能力。

具体示例

*谷歌Ads的PerformanceMax：该平台利用AI自动化广告创作、

定位和出价，以提高跨渠道活动的效果。

*亚马逊DSP的细分受众优化：该平台使用ML细分受众，并自动

优化广告定向和出价，以提高转化率。

*TheTradeDesk的Koa：该平台提供基于ML的预测分析工具，

帮助广告商预测活动效果并进行优化。

好处

程序化购买平台的持续创新为广告商带来了以下好处：

*提高效率：自动化和简化任务节省了时间和资源。

*优化效果：AT和ML算法提高了广告定位、出价和效果的准确性。

*增强透明度和控制：广告商可以看到他们的广告在哪里投放以及产

生了什么效果，从而获得更大的控制权。

*跨渠道影响力：跨渠道和跨设备定位使广告商能够接触到受众的全

面视图。

*更明智的决策：预测分析和数据集成提供了对活动效果和趋势的深

入了解。

结论

程序化购买平台的持续创新正在彻底改变广告业。随着AI、自动化

和数据分析的进步，广告商可以提高效率、优化效果并更有效地接触

目标受众。

第六部分人工智能在自动化中的应用

关键.［关键要及

主题名称：自动化流程

1.人工智能算法通过分析历史数据和实时事件，自动检测

模式和趋势，从而实现对程序化购买广告活动的优化。

2.利用机器学习技术，人工智能可以动态调整出价策略和

广告创意，根据目标受众和市场条件实现最佳效果。

3.自动化工作流简化了繁琐的任务，例如创建广告系列、

设置出价和优化广告投放，从而节省时间和资源。

主题名称：数据分析

人工智能在程序化购买自动化中的应用

随着程序化购买技术的不断发展，人工智能(AI)已成为其自动化进

程的关键驱动力。AI算法通过分析大量数据并识别模式，使机器能够

执行复杂的任务，从而提高程序化购买的效率和有效性。

1.受众分析与定向

*细分和定位：AI算法分析受众数据，如人口统计、兴趣和行为，将

受众细分为更小的组，以实现更精准的定位。

*预测建模：AI模型预测受众的购买意愿或转换可能性，帮助广告

商确定最具价值的目标受众。

2.广告创意优化

*动态创意优化(DCO)：AI算法实时优化广告创意，根据受众特征和

广告位调整文本、图片和视频。

*自动化创意：AI技术可以生成针对特定受众定制的广告创意，提

高创意产出的效率和质量。

3.出价策略自动化

*实时竞价(RTB)：AI算法分析竞价环境，优化出价策略，以在不超

出预算的情况下实现最大广告效益。

*高级出价策略：AI模型使用先进算法，如强化学习和深度学习，开

发复杂的出价策略，提高竞价的准确性和竞争力。

4.竞选管理

*自动竞选优化：AI算法持续监控和调整竞选设置，如受众定位、创

意和出价，以最大化绩效。

*预估分析：AI模型预测竞选结果，如展示量、点击率和转化率，帮

助广告商做出明智的决策。

5.欺诈检测

*异常行为检测：AI算法识别可疑的活动模式，如点击农场和虚假

账户，帮助广告商减少欺诈性流量。

*实时欺诈检测：AI模型在实时竞价中检测欺诈性出价，阻止虚假

广告展示。

6.分析与报告

*自动化报告：AI算法自动生成详细的分析报告，提供竞选绩效的

深入见解。

*洞察提取：AI技术从大量数据中提取洞察，帮助广告商识别趋势、

优化策略。

案例研究

*玛氏公司使用AI来优化受众定位和动态创意，将转化率提高了18%。

*耐克公司部署了A1驱动的出价策略，将展示量增加了37乐同时

费用降低了20%o

结论

人工智能在程序化购买自动化中扮演着至关重要的角色，提高了效率、

有效性和投资回报率。通过分析大量数据并识别模式，AI算法使机器

能够执行复杂的任务，从而解放了广告商，让他们专注于更具战略性

的活动。随着人工智能技术的发展，程序化购买自动化将在未来进一

步普及，为广告商提供强大的工具，以最大化其数字营销活动的效果。

第七部分数据分析和洞察的自动化

关键词关键要点

数据分析和洞察的自动化

主题名称：动态竞价模型优1.利用机器学习算法自动调整竞价策略，根据实时市场数

化据优化出价。

2.考虑多维因素，如受众特征、上下文环境和竞争环境，

确保出价既有效又具有竞争力。

3.通过持续监控和优化，最大化广告支出回报，提高广告

活动效率。

主题名称：创意个性化

数据分析和洞察的自动化

程序化购买的自动化功能已扩展到数据分析和洞察领域，为营销人员

提供更有效地了解和优化其广告活动的方法。以下是一些关键进步:

跨渠道数据整合

自动化工具可以整合来自不同渠道和平台的数据，包括社交媒体、搜

索、展示和视频广告。这提供了对客户旅程的全面视图，允许营销人

员评估广告在不同接触点上的影响。

实时报告和分析

程序化平台提供实时报告和分析，使营销人员能够快速跟踪广告系列

的表现并做出明智的决策。自动化工具可自动生成报告，提供关键指

标（例如展示次数、点击率和转化率）的见解，帮助营销人员优化他

们的策略。

预测和建议的模型

先进的算法和机器学习模型可以分析历史数据，预测未来的广告系列

表现并提供优化建议。这使营销人员能够主动管理他们的广告活动,

避免低效并最大化投资回报率。

个性化和定向

自动化工具可以利用数据分析来创建高度个性化的广告活动，针对特

定受众群体的需求。这通过交叉引用客户数据、行为和偏好来实现,

使营销人员能够提供更相关和有效的广告。

归因模型

程序化平台提供各种归因模型，帮助营销人员确定不同接触点在推动

转化方面所扮演的角色。这使他们能够准确衡量广告系列的有效性并

分配预算。

数据驱动的创意

自动化工具可以分析以前成功的广告活动的数据，识别有效元素并生

成类似的创意。这有助于营销人员创建更引人注目的广告，与目标受

众产生共鸣。

好处

数据分析和洞察的自动化提供了以下好处：

*更好的决策制定：实时分析和预测模型使营销人员能够基于数据做

出明智的决策。

*提高效率：自动化报告和分析消除了手动任务，节省了时间并释放

了营销人员进行更具战略性的活动。

*改善广告系列表现：个性化、定向和数据驱动的创意可以显着提高

广告活动的效果。

*优化投资回报：通过预测和归因模型，营销人员可以最大化他们的

广告支出并获得更高的投资回报率。

*增强客户体验：高度个性化的广告可以提高客户满意度并建立更牢

固的关系。

结论

数据分析和洞察的自动化是程序化购买领域的一项重大进步。通过整

合数据、提供实时分析和预测建议，营销人员可以提高广告系列的有

效性、提高效率和优化投资回报。随着自动化技术的不断发展，营销

人员可以期待更先进的功能和洞察力，使他们能够在竞争激烈的数字

环境中取得成功。

第八部分程序化购买未来的自动化趋势

关键词关键要点

【自动化趋势一：人工智能

(AI)和机器学习(ML)]1.AI和ML算法优化竞价策略、受众定位和创意设计，提

高程序化购买效率和效具。

2.ML模型分析海量数据，识别模式和预测用户行为，实现

个性化广告投放。

3.AI辅助自动执行重复性任务，如竞价管理和广告优化，

释放人力资源用于战略性决策。

【自动化趋势二：智能二下文感知】

程序化购买未来的自动化趋势

程序化购买自动化技术不断发展，为广告主和发行商提供了以下关键

趋势：

1.预测性竞标和优化

*利用机器学习和人工智能算法自动调整竞价，以优化广告支出回报

（ROAS）o

*预测广告活动的表现，并针对实时数据自动进行优化。

2.动态创意优化（DCO）

*实时创建和展示高度个性化的广告创意，以针对特定受众。

*根据目标受众、用户行为和上下文信息自动优化创意。

3.自动化频率上限管理

*自动设置和管理频率上限，以防止广告过度曝光。

*优化广告接触频率，以获得最佳参与度和影响力。

4.自动化广告验证

*自动化对广告展示、点击和转化进行实时验证。

*检测欺诈和无效流量，以确保广告活动效率。

5.自适应算法

*使用自适应算法根据实时数据自动调整广告策略。

*实时学习和适应不断变化的市场条件，乂优化广告活动。

6.整合消费者数据平台（CDP）

*将CDP与程序化购买平台集成，以访问更多受众数据。

*实现更准确的受众定位和个性化内容。

7.个性化广告以实现效率

*通过自动化根据个人兴趣和行为定制广告。

*提高广告相关性，提升互动、转化和ROASo

8.跨渠道自动化

*自动化跨多个渠道和平台的广告活动。

*协调跨渠道的广告支出分配，以优化整体效果。

9.优化供应商管理

*自动化与供应商的合作关系管理。

*优化供应商选择、绩效评估和谈判。

10.数据驱动型决策

*通过自动化收集和分析广告数据，为决策提供信息。

*基于数据驱动的见解做出明智的决策，乂提高广告活动效果。

结论

程序化购买的自动化趋势正在不断塑造行业的未来。这些趋势通过提

高效率、优化性能和推动以数据为中心的决策，为广告主和发行商带

来了显著优势。随着技术的发展，预计这些趋势将继续创新，为广告

活动自动化和效率提供新的可能性。

关键词关键要点

主题名称：人工智能和机器学习

关键要点：

*自动化竞价和优化：人工智能算法优化竞

价策略，提高每次展示费用(CPM)的回报

率。

*受众细分和定位：机器学习可识别并定位

符合特定特征和行为模式的目标受众。

*预测性分析：人工智能模型预测用户行为

和转化率，从而优化广告支出并提高投资回

报率°

主题名称：数据和分析

关键要点：

*实时竞价(RTB)数据：程序化购买平台

收集海量RTB数据，提供对竞标环境、广

告空间可用性和用户行为的深入了解。

*多维分析：复杂的分析工具允许将广告效

果与各种指标(如地理位置、设备类型、受

众特征等)交叉分析。

*归因建模：先进的归因模型识别广色交互

与转化之间的复杂联系，提高营销活动效果

的可见性。

主题名称：集成和标准化

关键要点：

*API集成：程序化购买平台与需求方平台

(DSP)、供应方平