2014程序化购买调研报告

程序化交易软件使用调查报告（上）以下内容来源于宽客俱乐部调查报告：目录一、调查背景二、受访者分析三、交易分析四、软件使用现状五、态度与需求六、总结：用户细分一、调查背景宽客俱是一个量化投资与对冲基金交流平台专业O2O社交平台线上用户有20多万人线下在25个城市每周有聚会，其他还有研讨会、专家讲座、培训等活动全年举办聚会1200多次，讲座500多场本次调查的运作方式：线下开放式问答+线上封闭式问卷收回有效问卷325份二、受访者分析1.受访者中个人交易者占60%，其他的私募、团队和机构占40%。

2.受访者来自全国28个省市，北京、上海、广东、浙江等地区占60%，其他区域占40%；来自国外有10人。

3.受访者从事程序化交易的时间——从新手到老手都有，说明程序化交易处于一个稳定发展的时期。

4.各地受访者组成：广东的私募及交易团队比重大、上海机构比重大。

5.各类交易者与从事程序化交易时间的关系——个人交易者一年以下，交易团队是3个月以上，私募及机构则是一年以上。

三、交易分析1.程序化交易的品种——80%做期货，40%做股票2.程序化交易的总资金量——500万以上有20%3.各类交易者与程序化交易操作资金——个人交易者主要在100万以下，交易团队在100万以上，私募及机构在500万以上。

4.各类交易者与主要使用软件——个人及交易团队倾向于使用文华、机构和私募倾向于使用自己编写的软件或者TB。

5.各地交易者与主要使用软件——最值得注意的是上海、北京自己编写交易程序的已经开始超过其他单一软件。

6.资金与交易品种——资金越多，交易的品种越多。

20万以下交易外汇比例比其他组高，500万以上做期权的比例明显提高。

7.交易频率——日内及波段交易是主流，有意思的是从业年限、资金量、个人/团队类型与交易频率关系都不大。

交易品种、使用软件、资金量与交易频率有相关性。

8.交易品种与交易频率——期权进行高频交易的比例最高，股票进行高频和日内交易的比例也很高。

大数据时代广告的程序化购买模式探析随着大数据技术的不断发展和普及，广告行业也迎来了一场革命性的变革。

在过去，广告购买和投放往往需要大量的人力和时间成本，而且效果难以量化和预测。

随着大数据技术的应用，广告购买模式也开始变得更加程序化和智能化。

本文将探讨大数据时代广告的程序化购买模式，并分析其对广告行业的影响和未来发展趋势。

一、程序化购买模式的定义和特点程序化购买（Programmatic Buying）是指利用计算机程序和算法自动化地进行广告购买和投放的一种新型广告购买模式。

其特点主要包括以下几点：1. 数据驱动：程序化购买模式是建立在大数据技术基础上的，通过对海量的用户数据进行分析和挖掘，实现对目标受众的精准定位和投放。

2. 实时竞价：程序化购买模式通过实时竞价的方式进行广告位购买，广告主可以根据自身需求实时调整出价策略，从而获得更多的曝光和点击量。

3. 精准定向：通过大数据技术，程序化购买模式可以实现对用户的精准定向投放，不仅可以基于用户的性别、年龄、地理位置等基本信息进行定向，还可以通过用户的兴趣爱好、行为轨迹等深层次数据进行精准定向。

4. 跨屏整合：程序化购买模式支持多种媒体广告的整合投放，包括PC端、移动端、社交媒体等，实现了跨屏广告营销的一体化管理。

5. 数据分析和优化：程序化购买模式可以实时监测广告效果，通过数据分析和优化算法，不断提升广告投放的效果和ROI。

目前，全球范围内，程序化购买模式已成为广告行业的主流趋势，得到了众多广告主和广告代理商的认可和应用。

根据国际市场研究公司eMarketer的数据显示，2019年，全球数字广告花费中，程序化购买模式的占比已经达到了80%以上。

预计到2022年，全球数字广告的程序化购买占比将接近90%。

在中国市场，程序化购买模式也呈现出快速增长的趋势。

2019年，中国数字广告市场规模已经超过了4000亿元人民币，其中程序化广告的占比超过了40%。

随着5G、人工智能等新技术的不断发展和应用，程序化购买模式在中国市场的应用也将迎来更大的增长空间。

程序化购买行业发展趋势分析一、程序化购买处于高速成长期程序化购买是通过数字平台，代表广告主，自动地执行广告媒体购买的流程，包括RTB实时竞价模式和non-RTB非实时竞价模式。

程序化购买产业链由广告主（广告代理）、需求方平台（DSP）、广告交易平台（AdExchange）、供给方平台（SSP）以及媒体资源构成。

DSP（DemandSidePlatform，需求方平台）为广告主提供跨媒介、跨平台、移动终端的广告投放平台，通过实时数据分析来进行购买、投放广告，并形成报表；广告交易平台（AdExchange）是指开放的、能够将媒体和广告主/广告代理商联系在一起的在线广告市场（类似于股票交易所）；SSP（SupplySidePlatform，供应方平台）帮助媒体主（在移动端主要是移动站点和APP）进行流量分配管理、资源定价、广告请求筛选，使其可以更好地进行自身资源的定价和管理，优化营收。

程序化购买按照交易是否公开可以分为公开交易和私有交易，公开交易主要以RTB实时竞价模式进行；私有交易主要包括三种竞价方式：私有程序化购买、优先交易、私有竞价，区别在于是否竞价以及广告位是否预留。

程序化购买产业链2017年美国程序化购买展示广告达渗透率将达72%。

互联网广告的程序化购买起源于2009年的美国，2015年美国程序化购买展示广告规模为154.3亿美元，同比增长49.5%，在美国展示广告市场中的占比提升至59.0%。

预计到2017年，美国程序化购买展示广告市场规模将达267.8亿美元，占比将达到72.0%。

美国的程序化购买市场已进入到相对成熟的阶段，程序化购买已成为展示广告中最为主流的广告投放方式，未来增长速度将放缓，渗透率进一步提升。

美国网络广告规模美国程序化购买展示广告渗透率国内程序化购买起源于2010年末，受到国外RTB广告的冲击与启蒙，国内营销企业纷纷部署RTB网络广告战略。

自2015，年起，DSP领域中出现大量融资并购案例，程序化广告市场竞争日趋激烈，行业整体也由启动期进入高速发展期。

大数据时代广告的程序化购买模式探析随着大数据时代的到来，广告行业也面临着巨大的变革和挑战。

传统的广告购买模式已经难以适应市场的需求和用户的习惯，而程序化购买模式则成为了大数据时代广告的主要趋势之一。

本文将探析大数据时代广告的程序化购买模式。

程序化购买是指通过计算机程序自动化完成广告购买和投放的过程。

与传统的人工购买模式相比，程序化购买具有以下几个特点。

程序化购买可以实现精确定向。

在大数据时代，人们的个人信息和行为数据被大量积累和记录，这些数据可以为广告主提供准确的定向人群。

通过程序化购买，广告主可以根据用户的兴趣、地理位置、年龄等多个维度进行精确的定向投放，提高广告的效果和转化率。

程序化购买可以实现实时竞价。

在传统的广告购买模式中，广告主需要提前购买一定数量的广告位，但是这样往往无法准确预测用户的行为和需求。

而程序化购买可以根据广告主设定的预算和目标，实时竞价获取最佳的广告位，提高广告的曝光和点击率。

程序化购买可以实现数据驱动的优化。

在程序化购买模式下，广告投放过程中产生的大量数据可以用于优化广告的效果。

通过对用户的点击、转化等数据进行分析，广告主可以不断优化广告的内容、定向和投放策略，提高广告的ROI。

程序化购买可以提高广告主的效率和节约成本。

传统的广告购买模式需要广告主与媒体逐个洽谈价格和投放方式，而程序化购买可以通过自动化的方式完成这些过程，节省了广告主的时间和成本。

程序化购买还能够实现广告投放和效果的实时监控，广告主可以根据数据实时调整投放策略，提高广告的效果。

程序化购买模式也存在一些问题和挑战。

程序化购买容易导致广告主的广告投放缺乏整体策略和品牌传播。

由于程序化购买的自动化特性，广告主往往只关注广告投放的效果和转化率，而忽视了品牌传播和长期效益。

程序化购买容易受到恶意点击和欺诈等问题的影响，导致广告主的广告投放效果并不理想。

程序化购买还会引发用户隐私和数据安全的问题，需要加强监管和保护措施。

程序化购买行业市场分析报告目录第一节什么是程序化购买？ (6)一、从数字营销到程序化购买 (6)1.数字营销按广告形式区分 (6)2.数字营销按营销实质区分 (7)二、程序化购买与传统数字营销方式相比优势明显 (10)第二节我国程序化购买产业解析 (13)一、程序化购买产业链和两种模式 (13)1.DSP——媒体资源是核心 (13)2.DMP——数据是瓶颈 (15)3.AD Exchange——高壁垒、巨头的天下 (17)4.从公开交易演变至私有交易 (20)二、RTB、PDB 模式的结合 (21)三、DSP、媒体资源的结合 (24)四、从盈利模式来看：预计产业链集中度将加大 (25)第三节程序化购买发展动力十足、新趋势显现 (29)一、需求端——经济放缓需求不减 (29)1.经济转型：服务、消费品行业驱动广告市场 (29)2.需求升级：从“销售促进”到“品牌提升” (32)二、供给端——技术才是核心竞争力 (33)1.打破数据孤岛 (33)2.技术驱动创意 (36)三、媒介端——社交、消费习惯数字化 (39)1.社交门户导流电商购买 (40)2.移动程序化购买市场更富潜力 (42)第四节投资建议 (51)一、技术层面 (51)二、资源层面 (51)第五节程序化购买产业链领先企业分析 (52)一、利欧股份 (52)二、蓝色光标 (54)图表目录图表1：2012-2016 中国不同形式网络广告市场份额 (6)图表2：广告主需求分类详解 (7)图表3：中国程序化购买市场的演进 (8)图表4：中国程序化购买广告市场规模（亿元） (9)图表5：美国程序化购买广告市场规模（亿美元） (10)图表6：从传统数字营销模式到程序化购买模式 (10)图表7：程序化购买（受众购买的一种形式）提高广告投放精准度 (11)图表8：：程序化购买产业链 (13)图表9：2012-2016 国内DSP 市场规模及增长率（亿元） (14)图表10：BluKai 庞大的数据资源 (16)图表11：百度DMP 概览 (17)图表12：我国程序化购买产业链主要参与者 (19)图表13：美国程序化购买产业链主要参与者 (19)图表14：程序化购买分类 (20)图表15：不同程序化购买模式的特点 (20)图表16：品友互动的PDB 程序化购买示例 (22)图表17：中国程序化购买交易规模对比 (22)图表18：中国移动程序化购买交易规模对比 (23)图表19：有媒体广告平台的DSP 和独立DSP 的区别 (24)图表20：美国数字营销计费模式 (27)图表21：GDP 分行业增加值指数 (29)图表22：2001-2015 各行业广告投放占比 (30)图表23：主要行业广告投放规模Top15（亿元） (30)图表24：广告主广告投放规模Top20（亿元） (31)图表25：广告主需求分类 (32)图表26：79 个获奖案例中广告主主要营销目标 (33)图表27：大数据支持下的精准营销 (34)图表28：大数据在程序化购买中的应用 (34)图表29：第一方、第二方、第三方数据解析 (35)图表30：2015 年来各地加速建立大数据交易平台 (36)图表31：大数据交易平台运营模式 (36)图表32：Netflix 智能设备The Switch 组装图 (37)图表33：空间（LBS）、重力（跨屏）技术示意 (38)图表34：高参与度的“摇一摇”升级，进而提升转化率 (38)图表35：2010-2016 年中国五大媒体广告收入规模及预测（亿元） (39)图表36：79 个广告获奖案例中的媒介使用情况 (41)图表37：2015 年中国社交APP 细分市场年度复合增长率 (41)图表38：中国移动程序化购买交易规模（亿元） (42)图表39：美国移动程序化购买交易规模（亿美元） (43)图表40：中国手机网民用户增长率 (44)图表41：中国网络广告市场规模 (44)图表42：中国移动广告市场规模 (45)图表43：中国移动DSP 市场规模和增长率预测 (46)图表44：2012&2015 中国品牌广告主对各终端重要性认知调查 (46)图表45：BAT 移动端广告营收超50% (47)图表46：2014-2015 年中国程序化购买公开交易市场中可竞价流量规模 (48)图表47：PC 与移动技术差异 (48)图表48：PC 端和移动端不同的数据类型 (49)图表49：跨屏程序化购买：爱奇艺“一搜百映” (49)图表50：营收、净利润增速 (53)图表51：2015 年报主营业务收入构成（万元） (53)图表52：营收、净利润增速 (55)图表53：2015 年报主营业务收入构成（万元） (55)表格目录表格1：数字营销主要广告形式 (6)表格2：程序化购买相关名词释义 (10)表格3：国内主要DSP 服务商 (14)表格4：国内主要Ad Exchange 平台 (18)表格5：Ad exchange 广告交易平台分类 (18)表格6：新三板程序化购买相关公司商业模式、盈利模式整理 (25)表格7：互联网媒体主要广告计费模式 (26)表格8：部分新三板程序化购买相关公司毛利率 (27)表格9：利欧股份业绩预测 (53)第一节什么是程序化购买？一、从数字营销到程序化购买数字营销是基于数字化技术的营销。

程序化购买行业分析报告程序化购买是数字营销领域的一种重要工具，其定义为利用人工智能算法和大数据技术，通过自动化对广告进行买卖、投放、管理和优化的过程。

程序化购买可以大大提高广告效果和市场营销效率，逐渐成为数字营销的主流工具之一。

一、分类特点程序化购买可以根据不同的广告媒介进行分类，主要分为以下三类：1. 原生广告程序化购买：在原生广告媒介下利用程序化技术实现广告投放、购买优化，范畴包括：新闻媒体的精品推广、MSN新闻广告、搜狐阅读、QQ阅读、网易云阅读等。

2. DSP程序化购买：利用DSP平台程序化购买广告，其特点是可直接曝光品牌广告，主要在电视、新闻网站、APP等媒介下广泛应用。

3. DOOH程序化购买：室外数字广告利用程序化技术，广泛应用于超级市场、商场、公共交通工具等媒介下。

二、产业链行业产能链主要包括广告投放平台、数据分析、广告创意、广告监测和广告效果优化等环节。

具体来说，从需求方的广告主出发，应用广告投放的平台购买广告的流量，实现广告投放的效果，而投放平台则需要借助数据分析和广告监测的整合输出，通过分析这些数据以及实施广告优化，来进一步实现广告效果提升。

三、发展历程程序化购买起源于2007年，出现于美国市场，并逐步向全球其他地区扩散。

随着互联网的发展，越来越多的广告主和广告投放平台逐渐转向程序化投放，进一步推动了行业的快速发展。

四、行业政策文件及其主要内容近年来，我国《广告法》等政策文件对广告投放过程中的数据安全、商业保密等问题都做出了相应的规定，以促进行业健康发展。

同时，全球范围内，数据保护和隐私问题广泛商讨，相关政策以避免数据被第三方滥用。

五、经济环境、社会环境、技术环境、发展驱动因素近年来，数字广告市场逐步成熟，广告投放形式、技术手段日新月异，数据分析和人工智能技术已经广泛应用于广告投放领域，促使程序化购买发展的推进。

六、行业现状随着我国数字和电商行业的迅猛发展，那些利用程序化购买技术的企业正在不断增多，尤其在移动广告市场上越来越被重视。

2014年移动营销程序化购买行业分析报告2014年10月目录一、互联网营销由PC向移动迁徙，移动营销市场腾飞 (4)1、多因素孕育移动营销发展机遇 (4)（1）移动智能终端保有量大幅提升 (4)（2）4G网络普及呼之欲出，助推广告形式和技术创新 (4)（3）移动网络经济发展和移动端流量的迅猛增长是移动广告市场腾飞的核心驱动力 (5)2、移动广告市场规模快速增长，横幅仍是主流 (6)（1）体量虽小，增长飞快 (6)（2）移动展示广告形式创新不断，横幅仍为主流，插屏和原生广告快速渗透 (6)（3）移动端在线视频广告未来空间广阔 (8)（4）未来无移动不营销，更多适合移动端的独特广告模式将出现 (8)3、移动营销圈风起云涌，生态不断完善 (8)（1）移动营销备受风投关注，成为资本宠儿 (8)（2）营销形式逐渐丰富多样化，移动广告逐渐向inapp 广告迁徙移动营销 (9)（3）移动营销的发展起于2010年，相关公司风起云涌，生态不断成熟 (10)（4）从移动广告平台到移动DSP,移动营销生态系统不断成熟 (10)二、移动广告平台：格局渐清晰，进入新的PK阶段 (11)1、市场规模快速增长，格局日渐清晰 (11)（1）移动广告平台，亦称为移动广告网络 (11)（2）移动广告平台处于黄金发展期 (12)（3）百度移动广告平台稳居第一，其他巨头仍在发力 (13)（4）一线移动广告平台地位确立，未来将进一步洗牌 (13)（5）从移动展示广告中居主流地位的横幅广告的情况来看 (14)2、积分墙：爆发式增长助力广告平台崛起 (14)3、进入新的PK阶段，加速洗牌 (16)三、移动程序化购买蓄势待发 (17)1、移动程序化购买锐不可当，产业链趋于完善 (17)2、移动DSP公司风起云涌，格局未定 (19)（1）移动DSP公司快速爆发，年内或达五十家 (19)（2）移动DSP的参与者主要有三类 (20)（3）移动DSP作为买方平台发展的既定趋势，当前格局未定 (21)3、移动交易平台价值凸显，3BAT全员入席 (21)4、移动dmp不断发展，亟待数据开放 (23)四、行业相关公司简况 (24)1、移动营销之战刚刚开始，各方尚存机会 (24)2、蓝色光标：数字化布局初见端倪，全产业链布局思维超前 (26)3、省广股份：携手百度，充分利用自身广告主及数据优势 (27)4、利欧股份：A股数字营销版图显现，线上营销全案提供商 (28)5、明家科技：收购金源互动，进军移动互联 (29)6、天龙集团：数字营销雏形显现，垂直领域发展占优 (29)。

大数据时代广告的程序化购买模式探析1. 引言1.1 背景介绍在当今数字化时代，大数据已经成为各行各业的关键驱动力，对于广告行业也产生了深远的影响。

随着互联网和移动设备的普及，用户行为数据的积累和分析变得更加便利和准确，广告主也开始更加重视数据驱动的广告投放策略。

在这样的背景下，程序化购买模式应运而生。

程序化购买是一种基于数据和算法的广告购买方式，通过自动化技术实现广告投放的全过程，包括广告定位、出价、投放和监测等环节。

相比传统的广告购买方式，程序化购买模式具有更高的效率和精准度，能够更好地实现广告主对受众的定位和个性化营销。

在大数据时代，程序化购买模式的应用更加广泛和深入。

大数据分析可以帮助广告主更好地理解受众行为和喜好，从而制定更有效的广告策略。

程序化购买模式也为大数据分析提供了更多的数据来源和验证途径，促进了数据驱动的广告决策。

随着科技的不断进步和用户行为的变化，程序化购买模式未来将继续发展。

更多的人工智能技术和机器学习算法将被应用在广告购买中，从而实现更精准的个性化广告投放。

大数据时代下的程序化购买模式将成为广告行业的重要趋势，带来更大的商业机会和创新空间。

2. 正文2.1 大数据时代的特点大数据时代的特点包括数据量大、数据种类多样、数据更新快速、数据价值高等特点。

大数据时代的数据量庞大，随着互联网用户数量不断增长，各类设备不断互联，产生的数据呈现爆炸式增长。

数据种类多样，大数据时代，数据不仅来自传统的结构化数据，还包括非结构化数据、多媒体数据等多种形式。

数据更新快速，数据在大数据时代呈现实时性、即时性的特点，这就要求企业能够快速获取数据并做出及时的决策。

数据的价值高，大数据中蕴含着大量有价值的信息，通过对数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解用户需求、优化产品和服务，提高竞争力和盈利能力。

大数据时代的特点为企业提供了更多机会和挑战，只有通过有效的数据管理和分析，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

我国资本市场程序化交易的风险控制策略４６证券市场导报２０１４年８月号微观结构的NYSE程序化交易还包括了应一揽子股票的总价值需要达到100万美元的条件。

目前，关于程序化交易国际学术界和产业界并没有一个统一权威的定义，在国内，通常意义下的程序化交易主要是应用计算机和现代化网络系统，按照预先设置好的交易模型和规则，在模型条件被触发的时候，由计算机瞬间完成组合交易指令，实现自动下单的一种新兴的电子化交易方式。

也就是说，我国资本市场对程序化交易的理解，不再如纽交所那样着重突出交易规模和集中性，而只强调交易模型和计算机程序在交易中的重要性。

从金融工程和量化投资的角度来讲，程序化交易，从交易的频次方面可以分为高频交易和低频交易。

按交易目的与动机来划分，程序化交易主要可分为套保、套利、投机等三种。

一个具体的投资交易过程，又可以包括交易的决策制定与交易执行方式两个部分(参见图1)。

而从监管者的角度，更关注的是程序化交易产生的潜在风险。

基于当前现状，只有在一日内完成的程序化交易，才有可能对市场产生瞬间巨幅波动。

从风险控制与便于监管的角度，在此将一日内完成的程序化交易做一个全新的分类，其决策制定的策略可以分为如下五类：一是套利与套保型策略：就是通过两种或两种以上的不同类型的标的物的价格差异获取收益或套期保值，它包括了跨品种套利、跨市场套利、跨期套利、期权套利、期现套利、统计套利以及期现套保、期权套保等类型。

二是预测型策略：针对同一种类型的标的物，利用他们的历史表现以及投资者对当前市场情况预测未来走向。

它包括趋势图1做市商制度下日内程序化交易分类框图预测、动量与反转预测、阿尔法预测、久期平均、多因子选股，以及复杂的基于支持向量机、分形理论、卡尔曼滤波的价格预测等。

三是事件规则型策略：针对市场中的特殊事件以及投资者的特定规则来投资，它包括事件投资和规则投资。

四是自动做市商型策略：与普通做市商一样，自动做市商高频交易者通过向市场提供买卖订单来提供流动性。