早上起床，打开手机查看智能手环的睡眠记录，检查睡眠质量，洗漱后踩智能体重秤，记录体重和体脂数据，然后根据APP推荐的食谱准备早餐和午餐...你身体的很多行为和数据开始被记录和分析，人们开始根据数据分析结果采取行动。
数字经济时代已经悄然到来。随着智能化、数字化的深入，各行各业都在逐渐改变。这些变化不仅在用户能感受到的场景，也在用户感受不到的场景，比如B端广告。
第一，反馈经济时代，广告陷入了“幸福的烦恼”
在数字经济时代，数字商务也在发展。得益于5G、物联网、互联网等技术的发展，生活中可以记录和分析更多的数据。在此基础上，新经济、新商业模式开始形成，反哺经济时代逐渐到来。
比如电商行业的C2M，通过大数据、人工智能、互联网等技术，直接将C端消费者的需求反馈给工厂，决定工厂的生产计划，这是一种反馈经济。
反馈经济时代逐渐来临，广告行业的供给侧和需求侧正在悄然发生变化。
一方面，从广告位供给端来说，流量主越来越多，移动互联网时代的发展造就了很多流量平台，如Tik Tok、阿Aauto Quicker、哔哩哔哩、微博、知乎等另一方面，从需求方广告主来看，广告需求变得多样化。随着互联网对传统行业的冲击和改造，各行各业都在拥抱互联网。比如贝壳，是房产中介行业互联网转型的产物。
值得一提的是，广告主与媒体平台逐一谈合作，费时费力，成本很高。为了增加供需之间的匹配效率，广告代理公司也成为了广告的需求方。
确定需求行业能够达到的理想状态，供给是行业存在的现实基础。广告位供给方和需求方的繁荣，在一定程度上证明了广告行业的欣欣向荣。然而，随着媒体平台的增多、需求的多样化、可分析记录的数据的增多，广告过程中也出现了许多“快乐的烦恼”。
一是操作繁琐，物料管理困难。
平台越来越多，广告主和代理商跨平台操作频繁，多平台账号管理繁琐。而且素材的管理和创作也是个大问题。每个流量平台的社区氛围都不一样，比如Aauto Quicker的乡土气息，小红书的种草，知乎的问答等等。一个素材不可能适合所有社区，但如果要追求广告效果，就需要投放契合社区氛围的广告内容。
二是广告费用高，流量不精准。
有各种各样的媒体流，比如汽车快一点的下沉市场，哔哩哔哩的Z世代，微博的粉丝等等。需求也是五花八门，有的瞄准下沉市场，有的做品牌升级。没有精细化运营，广告主和代理商就会陷入广撒网的局面，很难捞到鱼，广告成本也会增加。
三是数据利用率低，决策周期长。
广告主和代理商过去的广告数据利用率低，大多没有建立自己的广告数据库。并且多平台运营使得数据结果返回周期长，导致广告主和代理商难以决策和制定相应的策略，难以控制资源。
在反馈经济的进程下，广告行业也迭代了多种广告模式，如CPM、CPC、oCPX等。，但出现的“幸福烦恼”阻碍了信息的传播和分析，阻碍了广告向更高效、更有效的方向发展。
所以，数字经济时代不仅要注重数据记录，更要注重分析，这是数字商务的重中之重。只有从数字化发展到数字智能，才能真正迎来反馈经济时代。为了解决广告过程中的问题，一些企业增加了智能广告的数量，并推出了智能广告平台。
第二，工具是桌子，技术是骨头，算法是心脏
让数字广告到达更多的地方，而数字智能则让广告精准投放到相应的消费者手中。相对于数字化，数字化是大大提高的，广告也是如此。
我们以ZTouch推出的达尔文广告数字智能投放平台为例，看看这些平台是如何通过数字智能解决问题的。
首先，为广告主和代理商提供便捷的管理工具。
锋利的工具能做好工作。针对广告主和代理商操作繁琐、素材管理难的痛点，达尔文广告数字智能投放平台提供跨媒体账号管理、素材管理、数据管理、监控管理等辅助系统。这些管理工具可以帮助管理者更加方便、直观的看到各个平台的广告投放效果，实现广告的批量制作、调整、批量素材管理等操作。
其次，采用RTA技术，使流量更加精准。
RTA，Realtime API的缩写，是基于本地竞价广告编程升级的产品。达尔文广告数字智能投放平台是一个营销API，连接庞大引擎、腾讯广告、Aauto更快广告、广告等广告系统。，并在定向环节向广告主发送用户识别的请求，从而筛选用户，给广告主流量的选择。
对比两种广告模式，可以看出RTA模式的优势。OCPX竞价机制依赖媒体平台模型的算法能力，广告主无法介入优化；依赖广告主自身数据能力的程序化广告模式是有风险的。
RTA模式将广告主自身的数据建模与媒体平台相结合，既让广告主主动介入，又让最终获得的流量更加精准。RTA技术利用数据实现不同价值用户不同竞价的精准人群定向，按人群竞价保证广告主在优质人群中的胜率，实时筛选流量。比如实时排除新场景下的已安装场景，可以避免无效探索；直播场景实时全渠道去重，确保高效触达。
最后，Z Touch的算法优势是让RTA技术中的数据分析稳定工作不可或缺的。
达尔文广告数字智能投放平台是人工智能品牌ZTouch推出的平台。Z Touch从算法到工程框架已经完全自主可控。自研“算法层-样本特征层-架构层”，4亿+用户在个性化推荐场景实践的独特非开源算法，具有行业领先的技术壁垒。
同时，自研的ZML算法框架专注于个性化计算场景，可广泛应用于推荐、广告、搜索等智能决策场景，并可进行多目标在线预测。它是一个支持数亿用户的算法工程框架。
管理工具是表，RTA技术是骨，Z Touch自研算法是心，使得达尔文广告数字智能投放平台在数字经济时代大大降低了广告主和代理商的获客成本，提高了ROI。同时，达尔文的广告数字智能平台让广告主和代理商拥有了对数据的掌控能力，从而做出更加智能的决策，掌握广告的主动权。
时代的车轮滚滚向前，短视频网站更符合自己的利益，电商平台更符合自己的利益，数字智能化正在潜移默化中进行。在B端，达尔文等数字智能平台也在用自己的技术让数字智能深入B端用户的内心。
