程序化广告市场正经历一次深刻的去水分，广告主预算从 OpenWeb向 In-App 迁移，闭环平台及少量垂直 平台受益。过去十年，由于代理商费用压缩，行业进入了套利时代。代理商利用信息不对称，通过程序化手段 制造了大量 MFA（Made for Advertising）流量。这种平衡实质上是牺牲长期转化以换取纸面收益。广告主投入 $1，仅有$0.45 到达发布商，中间消失的部分即为套利空间。广告主在长期博弈后也逐步调整广告预算，这部分 预算并未回到传统媒体，而是流向具备原生数据合规性和强归因能力的平台，主要是具备一方行为、交易数据 的平台，即 Wall Garden 对应中国互联网语境下的内循环，用户从点击广告，到下载/激活/安装/支付等均未跳转 站外，典型的案例即 Google/Meta/Amazon，此外也有一些中小型独立平台，例如 Applovin/Unity/Joyy 等在特定 领域具备闭环能力。 一些直接的论据来自于受益方，①广告主转移预算以提升受众的确定性。Applovin 管理层在 3Q25 业绩会 提到，“我们的 Axon 算法并不是在寻找更多的展示机会，而是在提升每一个展示机会的确定性。过去，广告 主会因为 ROI 不达标而停止投放；现在，AI 能在同样的流量池里找到符合 ROAS 目标的受众，这部分原本 ‘沉睡’的预算就被激活了”。Meta CEO Mark Zuckberg 在 3Q25 业绩会提到“Advantage+（AI 投放工具）让广 告主的转化率提升了 20% 以上。这意味着在预算不变的情况下，广告主获得了更多收入，从而诱导他们追加预 算”。TTD CEO 在 1Q25 业绩会提到，“Open Web 的未来不在于规模，而在于溢价。通过 UID 2.0，我们正在 将‘不可辨识的廉价流量’转变为‘高价值的一方数据资产’。那些拒绝接入身份协议的长尾网站将逐渐失去 预算。” ②垂直一体化降低委托代理的利益不一致影响。TTD CEO 在 2024 年投资者日提到，“我们的 OpenPath 计 划是直接与发布商对接。我们为什么要经过 5 个中间商去买同一个广告位？每减少一个中介，广告主的每一美 元就有更多部分真正触达观众，这改善了全行业的效率”。Applovin CEO 也有类似言论，“我们拥有自己的应 用生态（Games/Apps），同时拥有自己的交易引擎（Max）。这种全栈结构让我们消除了外部 SSP 和 DSP 之 间的‘套利损耗’”。Unity CEO 在 2Q25 业绩会提到，“市场正在从‘买位置’转向‘买结果’。如果你不能证 明这次点击带来了安装或内购，你就无法在现代程序化拍卖中生存”。
OpenWeb 市场低速增长：信息不对称与代理风险
首先，我们需要明确程序化广告市场整体处于份额下降的趋势中，即 OpenWeb 广告市场占据整个数字广告 市场的比例过去 10 年经历了快速增长后转而萎缩的趋势。核心原因在于委托代理关系产生的利益不一致，面临 Walled Garden 的流量侵蚀等。
开放网络（Open Web）程序化广告市场正处于结构性萎缩（年增长率仅 ~3%，远低于围墙花园的 10%+）。这并非周期性低迷，而是一个经典的“柠檬市场”崩塌过程。 削减代理机构费用导致代理机构忽视广告投放质量。在 1995 年之前，媒体代理费约为 15%。这笔费用涵 盖了媒介投放和创意制作。客户在媒体支出上支付 15%，同时也承担了创意制作的相关成本。随着有线电视在 过去 15 年的增长，CPM 不断上升。代理商从不断上涨的价格中获得 15%的佣金，这转化为丰厚的收入增 长。但经济衰退来临时，公司内部的营销团队往往认为代理机构成本高昂，并倾向于选择报价最低的那一个。当 2008/09 年发生大衰退时，代理机构的费用从 15%降至 10%或更低，这开启了恶性循环。
代理机构为了节约成本开始进行人力外包，降低制作质量/投放优化等，因此 2010 年前后程序化广告快速 兴起。程序化广告大幅提升代理机构的工作效率，过去人力密集型的工作限制了代理机构的增长，而 2010 年 后程序化广告开启高速增长。我们看到 Google 收购 DoubleClick 和 Ad mob，yahoo 收购 Right Media，GroupM 收购了 24/7 Real Media。 程序化广告交易模式下广告主、代理机构达成了新的平衡。公司的采购部门希望将媒体预算分配至成本最 低的地方，即“廉价触达”广告库存。从而实现 KPI，优化广告投放成本，在效果难以直接衡量的基础上，优 化成本更容易凸显 ROI。代理机构同样满意，程序化广告给予代理商空间向广告主兜售低质量的广告曝光和点 击，通过技术手段构建 MFA(Made For Advertisment)网站，以极低成本采购点击（通常是诱导用户点击），并 且堆积大量广告频繁刷新，确保 CPM（出售广告曝光收入）>CPC（购买网站点击流量的成本），这里形成了 套利空间，因此代理机构通过掺杂低质量流量，变相提升了广告佣金率，但这是以牺牲广告主长期利益为代价 的，也导致广告主持续向大型互联网平台倾斜预算，Google/Meta/Amazon 等平台虽然广告价格更高，但流量 相对真实稳定，能够带来实际转化。 这种平衡实质导致程序化广告市场劣币驱逐良币。广告主由于难以衡量整体广告质量，因此尽可能压低广 告采购&投放成本，但实际上由于监管成本较高，产生委托-代理的利益不一致，广告代理机构利用信息优势掺 杂低质量的网站，不断压低 CPM 成本，从而换取“纸面繁荣”，吸引广告主倾斜更多预算至 OpenWeb 程序化 广告渠道。动态博弈下，广告主引入更多第三方机构监督广告代理机构，例如 DoubleVerify 去评估流量质量， 同时接入 Data Clean Room去验证回传数据与实际转化的匹配度。简单来讲，广告主就是要求反馈更多数据， 与一方数据相互印证，确保广告代理机构报告的投放效果与实际值控制在一定误差范围内。这一过程，实际上 加重了广告主的负担，需要额外支付费用验证低价采买的流量，等同于流量成本提升，与最初投放的目标并不 一致。
MFA 网站即 Made for Advertising，通常具备以下特征：①极高的广告比例：这类网站的唯一目的就是展示 广告。桌面端的广告内容占比通常超过 30%，远高于互联网平均水平。用户往往需要穿过层层叠叠的广告横幅 才能看到几行毫无营养的文字；②激进的变现策略：包括自动播放视频、侵入式弹窗、以及最恶劣的自动刷新 机制。无论用户是否在浏览，页面都会每隔几十秒刷新一次广告位，从而在单次访问中制造数十甚至上百个“虚 假”的展示机会；③流量来源单一：极度依赖付费流量，而非自然搜索或直接访问。这使得它们的流量曲线呈 现出极不自然的脉冲状，且与广告投放预算高度相关。④低质或抄袭的内容：内容往往是拼凑的、过时的，或 者是通过爬虫抓取后重组的。进入 2024 年后，这一特征演变为大规模使用生成式 AI 制造的“垃圾内容”。
MFA 网站 2019 年达到高峰，高峰时期流量占比达 30-40%，大量广告主预算实际上归入低质量 MFA 网站， 不产生实际转化。2017 年 P&G 首席品牌官 Marc Pritchard 在 IAB 年会演讲，“We need to clean up the media supply chain”，并且提到数字广告市场也有一半广告预算被浪费了，但不知道是哪一半。2018 年，ANA 协会发 布报告提到，广告主每投入$1，只有$0.45 到达发布商，中间商抽成 55%。2019 年 Adalytics 研究报告提到 MFA 网站占据开放网站流量的 30-40%，引发行业重视。2020 年 TTD 提出 OpenPath，直接投放优质网站，例如 Washington Post 等。2021 年 3 月 TTD 推出 UID 2.0 进一步筛选真实流量。2024 年至今，ANA 报告显示 MFA 网站流量回落至 15-20%，且广告预算花费也下降至 10%+。
引入技术工具并未改变激励困境，广告代理商和品牌方的利益仍然存在冲突。UID 2.0 是 TTD 发起并贡献 给开源社区的互联网身份解决方案，旨在替代第三方 Cookie，行业背景是 Google 在面临用户隐私保护的监管压 力下宣布逐步废止第三方 Cookie，导致广告主普遍担忧广告定位精度下降。Cookie 的消失将导致严重的“信号 缺失”。DSP 失去跨站追踪、频次控制和归因分析的核心能力，这一变化直接威胁 OpenWeb 的生存。相比之下， 拥有庞大登录用户数据的 Walled Gardens，如 Google、Meta、Amazon 受到的影响较小。为在后 Cookie 时代保 持竞争力，OpenWeb 迫切需要一种新的、通过隐私合规方式实现的用户识别机制。
业界目前的应对方向：1）大型广告主通过自有用户数据与 Meta 等平台交换数据，以稳固 ROI；2）采用 IDFA 的替代方案，如 UID 2.0/Ramp ID 等，但数据量不佳推广处于初期阶段，较 IDFA 仍然是效率损失；3） 上下文定位，小规模投放，占比不高，但精度较好。
这些方案在操作中被验证并未根本地解决广告代理商和品牌方的利益不一致问题，且在技术上也存在各种 限制。例如，虽然 UID 2.0 对 PII 进行了哈希处理，但在 GDPR 的定义下，哈希后的 ID 仍可能被视为个人数 据，这意味着发布商在收集用户邮箱用于生成 UID 2.0 时，必须获得用户明确的、知情的同意。另外，并非所 有用户都愿意在浏览新闻网站时登录。这就导致 UID 2.0 的覆盖面无法达到 Cookie 时代 100%的水平。另外， Google Chrome 明确表示不支持类似 UID 2.0 的指纹识别或 PII 替代方案，这进一步限制 UID 2.0 方案的受众。 更重要的问题并非在于技术方案的可行性，而是多方利益的协调难度。这基本对应一个博弈论的问题，网 站主希望出售广告库存，最大化广告单价（CPM/CPC）和填充率，DSP 则希望最小化采购成本，最大化广告 效果（ROAS），主要变量就是以 TTD 为代表的 DSP 提议网站主提供 TID、UID 2.0 以及详细的库存路径数据 等，帮助 DSP 验证真实流量，从而提升真实流量的采购价格（挤出低质量流量，从而拉升 ROAS）。
TTD 为代表的 DSP 通过牺牲短期利益，逐步说服部分头部媒体接受长期合作。DSP 与出版商之间已经形 成多次合作、互相共赢的稳定策略，主要体现为在身份层面的深度互操作性和在交易层面的去中介化。2024- 25 年，UID 2.0 在头部出版商的采用率显著增长，例如 NBCUniversal，Disney，Hulu，Paramount 等陆续支持 UID 2.0。整体而言 UID 2.0 为这类网站带去更多收入/高质量转化。根据 Mediavine2，采用 UID 2.0 的部分网站主 eCPM 比此前高出 116%，且随着 UID 2.0 的广泛采用，CPM 将进一步提升。 数据的边际效用是递增的。如果广告网络知道用户是女性，它可以显示更多相关广告。但是，如果广告网 络知道该女性的年龄、有关位置、家庭收入和最近访问的网站的数据都会为现有数据点增加价值，从而可以显 示更多相关广告。在一个没有第三方 Cookie 的世界，以及广告主对受众定位功能有无尽的需求时，两个“围 墙花园”可能会想要相互交易。例如 Meta/Snapchat 有充分的用户社交/内容消费/兴趣画像，但缺乏交易数据， 而 Amazon 具备充分交易数据但缺乏行为画像，此时二者存在获益的交易机会。在数据隐私相关的监管下，数 据资产重要性将显著提升。
Applovin/Unity Ads/JoYY 等受益于 In-App Ad 预算迁移
回归行业，从 OpenWeb 向 In-App 平台的预算迁移正是对数据资产的有效定价，不论这一资产的价值来自 于日渐收紧的隐私保护/合规门槛，还是用户数据足迹从量变到质变。eMarketer 披露的数据也证实这一点，2019- 24 年美国程序化广告预算从开放网络向私有/Walled Garden 持续且明显地迁移。 这一过程数据资产的价值主要通过对流量的筛选和二次打包，实质上去除此前类似 MFA 的劣质流量。随 着供应端广告技术（sell-side ad tech）为了在生态中保持竞争力，流量精选已变得尤为重要。流量精选是将广告 预算引导至一个规模更小、具备某种或某组统一特征的竞价流量池中。筛选方可以根据受众属性、发布商特征、 广告位类型（如优质视频、互动媒介、高关注度位）或上下文信息，对流量进行过滤和打包。TTD 的 SP 500+本 质上是一个庞大的白名单，它将开放网络范围缩小到了一个由 TTD 定期审核并更新的网站和应用子集中。当这 种筛选发生在供应链的供应端时，数据提供商会在出价请求抵达 DSP 之前，先行对广告流量进行打包。对于数 据提供商而言，这减少了数据分发的节点，从而降低了技术对接的复杂度和数据安全漏洞。
美国 ANA 协会的数据也证明数据精选的价值逐步提升。3Q25 只有 18.4%的广告支出还留在公开市场 （OMP），而高达 81.6%的预算已通过 PMP 成交。联网电视（CTV）99.9%通过 PMP 交易，这证明高端视频 流量对“围墙花园”安全性的极度依赖。而 Web 和移动端 OMP 支出比例为 34.8%，剩余 65.2%支出在 PMP，这说明广告主并不是全线撤离，而是开始用白名单在开放互联网里“精准钓鱼”。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
