英文_DISQO-AdExchanger_头部品牌与广告机构优化策略_33页_589kb

程序化广告测量现状总结

核心洞察：

• 消费者对测量的满意度不足：57%的品牌对其测量准确性只有中等信心，多数痛点与跨平台一致性、平台数据隔离以及RTB广告技术的碎片化有关。
• AI为未来核心驱动力：73.4%的行业从业者认为AI将主导未来测量变革，88%的品牌营销机构应在未来规划中考虑采用AI。
• 程序化广告的ROI困扰：仅22%的品牌声称能驾驭大多数程序化广告项目的效果证明。预测反射能力急需加强。

关键挑战

1. 跨平台与渠道的数据整合：数据显示，47%的品牌认为整合碎片化指标是主要困境，其次为受限平台（41%）

2. 测量工具有效性担忧：多数品牌对现有测量工具不够满意，37%明确表示不满

3. ROI证明能力薄弱：多数公司只审理30%及以下的程序化项目，具备可量化的ROI

4. 第三方Cookie退化的冲击：近一半（40%）的品牌认为这增加了跨平台追踪难度和目标营销能力下降

应对策略

• 优先使用AI结合自身调研数据：品牌通过提升流量追踪结合营销数据建立预测反射模型
• 布局第一方数据与上下文技术：减少对Cookie依赖，实现隐私合规式测量
• 整合多个渠道形成统一视图：提升客户旅程完整性，使用数据清洗室（Data Clean Rooms）等方式解决平台间数据壁垒

未来趋势估计

• 程序化广告测量将朝向消费者隐私优先型技术发展
• 品牌预计强化 跨渠道测量、人工智能优化 和 低披露数据采集系统
• 涉及CTV、数字外场广告等平台的测量准备度较低，近七成品牌仅初阶准备