从初试 RTB、到程序化购买产业链的外延和逐步完善，程序化营销已成为全球广告业的重要趋势。尤其随着 PC、移动、网络视频、智能电视等先后接入程序化购买，及广告平台投放技术的不断发展和更新，它已成为广告主营销投放的标配之一。甚至作为主流媒体形式之一的广播电台，也正在积极探索与程序化购买对接的创新方式。但针对多屏、信息膨胀、受众行为碎片化等新媒体时代的特点，如何做到在“一人多屏”“一屏多人”的现状下自由切换，无缝链接，仍存在很多技术挑战。
一人多屏：打通数据，流通交互是关键
现如今，绝大部分消费者都有 2 台或 2 台以上的智能设备，并且很多时候我们的智能设备都是没有固定时间的交互使用。据统计，“跨屏”用户已占互联网用户总数的 91.8% 以上，“电脑＋手机”是跨屏最常见的搭配，总占比达到 57.3%；此外，有 50.1% 的用户交替使用“电视+手机”；24.0% 的用户交替使用“电脑+手机+平板电脑”；12.1% 的用户交替使用“电脑+平板电脑”；6.5% 的用户交替使用“手机+平板电脑”。因此，面对消费者分散的视觉经济，广告主迫切需要找到一种高效的跨屏营销策略，即整合消费者触点，协同并精准匹配传播媒介，以提高广告投放的 ROI。
但多屏营销，不是把相同的内容进行多渠道投放，而是要解决针对同一个人在不同终端或屏幕上进行唯一身份的识别和确定，即统一用户识别追踪，再针对同一个人去综合多方位分析，进行整合跨屏营销和推广。简单来说，跨屏营销需要满足三个要素：在多个平台上识别同一用户、控制全局内容的投放频次以及跨平台的效果评估。因此，跨屏营销的核心要素在于大数据的打通利用，即底层多屏数据的打通与整个产业链中数据的流通交互使用。
但就目前的市场营销环境来看，企业想要实现真正有效的跨屏营销仍然面临诸多挑战，对大数据分析能力和技术皆有较高的门槛要求。目前为止，有两种可行性方式可对受众进行跨屏数据追踪：统一 ID 识别；IP 概率算法。但精准度有待考量。
1、统一 ID 识别
通过识别分散于多接触点的同一用户 ID，将其在多屏幕下的不同活跃度时间，及浏览行为拼接起来，从而分析匹配每一次行为背后的受众，跨屏数据才算被真正的激活。当然这对 ID 生态有较高的要求，一般来说，只有像 BAT 这一类的 Hero 互联网平台，才有能力实现唇齿合一的高精准度。
2、IP 概率算法
通过用数据模型进行预估匹配，即通过对行为数据的采集、分析和管理，建立用户画像，再运用大数据算法识别不用渠道下的多个用户是否为同一用户。其优势在于不再依赖登录帐号，降低了对跨屏技术应用范围的限制，并在最大程度上，囊括互联网生态中几乎所有的用户，扩大了潜在客户的规模。然而这一技术的弊端也显而易见，即无论如何对样本数据进行算法训练和校验，始终都会存在一定的偏差，这也导致了 IP 概率算法的精确度没有第一种高，但也基本可达到 60%－70%。
一屏多人：受众多元，精准匹配是关键
程序化购买正在改变整个数字广告产业的生态，智能电视、户外广告等也不例外。但此类智能设备的特点是同一个屏幕下同时可能会有多人在关注，所以样本收集、品牌与目标消费者的精准匹配度是行业难题。如智能电视，基本以家庭为单位，是人们休闲娱乐的重要方式。据尼尔森《2014 年中国智能电视用户及用户行为研究报告》显示，使用智能电视的用户家庭结构以父母和孩子两代同住居多，占比 44.8% ，二人世界 14%，单人独 3.8%。
那么这就对如何通过技术，精准监测到坐在电视前面的每个人而推送相应的广告存在挑战。美数科技常务副总裁郭麒表示，智能电视广告的投放通常基于过往收视纪录、正在播放的频道内容等数据描绘出用户画像，进行匹配投放。如当前正在播放《欢乐颂》类的青春都市剧，那么广告投放则多以时尚服饰、食品为主；而如是运动、科幻类节目，则会多选择投放男性用品的广告。
当然，也有不少公司正在试图通过技术解决这些问题，比如部分智能设备已经通过人脸识别技术，能够捕捉到人眼的动作，甚至还在实验基于这种人与屏幕的双向沟通捕捉人类情绪，判断你喜欢什么、讨厌什么。由此，未来的营销可以针对不同的受众提供一套自适应的内容系统，对广告受众行为特征进行精准分析，从而实现一屏多人的精准投放。
结语
营销的未来会连接整合所有的屏幕。除了我们已经看到的 PC、移动、智能电视等；未来，它还会连接楼宇屏幕、汽车屏幕，甚至是很多智能家居用品等任何一张屏幕，只要是智能化的、数字化的，都可以被大数据跟程序化购买所吸纳覆盖。同时，随着智能设备的普及和推陈出新，我们也会面临越来越多的数据、技术、品牌安全性等问题。但任何健康良性的生态环境，都是在不断探索、发现问题、解决问题中逐渐清晰的。因此，企业选择全面拥抱程序化购买，才能更好地把脉“一人多屏，一屏多人”时代。