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，洗完后踩智能体重秤，记录体重和体脂的数据，然后按照APP推荐的食谱准备早餐和午餐.你身体的许多行为和数据都被记录和分析，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，各行各业都在逐渐发生变化。这些变化不仅仅是在用户能感受到的场景，还有用户感受不到的场景，比如B端的广告。
一、反馈经济时代，广告投放陷入“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、新商业模式开始成型，反馈经济时代逐渐到来。
比如电商行业的C2M(Customer Direct Manufacturing)，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到工厂，决定工厂的生产计划，这是一种反馈经济。
反馈经济时代即将到来，广告行业的供给侧和需求侧正在悄然发生变化。
一方面，从广告空间供给端来看，流量拥有者越来越多，移动互联网时代的发展造就了众多流量平台，如Tik Tok、Aauto faster、哔哩哔哩、微博、知乎等。另一方面，从需求方广告主来看，广告需求也变得多样化。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，就是房地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，成本高昂。为了增加供需之间的匹配效率，广告代理商也成为了广告环节的需求方。
需求决定了行业能够达到的理想状态，供给是行业存在的现实基础。广告供给端和需求端的繁荣证明了广告行业在一定程度上是欣欣向荣的。然而，随着媒体平台的增多、需求的多样化、可分析记录的数据越来越多，广告过程中出现了许多“快乐烦恼”。
一是操作繁琐，素材管理困难。
流量平台越来越多，广告主、代理商跨平台频繁操作，多平台账户管理繁琐。此外，材料的管理和创造也是一个大问题。每个交通平台的社区氛围都不一样，比如Aauto faster里的乡土气息，小红书里的种草，知乎里的问答等等。一个素材不能适用于所有的社区，但如果你想追求广告效果，就需要投放适合社区氛围的广告内容。
二是广告成本高，流量并不精准。
媒体流量多种多样，比如Aauto faster的下沉市场，哔哩哔哩的Z世代，微博的粉丝。投放需求多种多样，有的针对下沉市场，有的做品牌升级。没有精细化的运营，广告主和代理商就会陷入难以钓鱼的境地，广告成本也会增加。
三是数据利用率低，决策周期长。
广告主和代理商对过去的广告数据利用率较低，大多没有建立自己的广告数据库。而多平台运营使得数据结果的回报周期长，使得广告主和代理商难以决策和制定相应的策略，也使得资源难以控制。
在反馈经济的过程中，广告行业也迭代了多种广告模式，如CPM(千曝光竞价)、CPC(点击次数付费)、oCPX(行为成本翻译竞价)等。但“幸福烦恼”却阻碍了信息的传播和分析以及广告朝着更高效率、更好效果的方向发展。
因此，在数字经济时代，不仅要重视数据记录，分析也是数字商务中最重要的事情。只有从数字化向数字智能发展，才能真正迎来反馈经济时代。为了解决广告投放中的问题，一些企业增加了
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。
二、工具为表，技术为骨，算法为心
锋利的工具很管用。针对广告主和代理商操作繁琐、素材管理困难等痛点，达尔文的广告数字智能投放平台提供了跨媒体账号管理、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方便、更直接地看到各个平台的广告投放效果，实现批量创建、广告调整、批量素材管理等操作。
首先，为广告主、代理商提供便捷的管理工具。
区域贸易协定是实时的。
API的缩写是一种基于本地投标广告以编程方式升级的产品。达尔文的广告数字智能投放平台是Marketing，通过连接海量引擎、腾讯广告、Aauto Quicker广告、百度广告等广告系统。
API，在定向链接中向广告主发送用户标识的请求，从而筛选用户，赋予广告主选择流量的权利。
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；节目广告
（RTB/P-RTB）模式，依赖于广告主自身的数据能力，风险较高。而RTA模式将广告主自身数据建模与媒体平台结合起来，不仅让广告主掌握主动权介入投放，也让最终获取到的流量更加精准。RTA技术利用数据对不同价值用户实现不同出价精准人群定向，分人群出价确保广告主在优质人群的获胜率，对流量实时筛选。例如拉新场景下实时排除已安装，避免无效探索；拉活场景下实时全渠道去重，确保高效触达。
最后，能让RTA技术中数据分析部分稳定进行，离不开Z Touch的算法优势。
Darwin广告数智投放平台是人工智能品牌ZTouch推出的平台，Z Touch由算法到工程框架已经实现完全自主可控。自研“算法层-样本特征层-
架构层”全站技术提心，独一无二的4亿+用户个性化推荐场景实践的非开源算法，具备业界领先的技术壁垒。
同时，自研的ZML算法框架专注于个性化计算场景，能够广泛运用于推荐、广告、搜索等智能决策场景，能够进行多目标在线预测，是支撑亿级用户的算法工程架构。
管理工具为表，RTA技术为骨，Z
Touch自研算法为心，使得达尔文广告数智投放平台极大的降低了广告主、代理商在数字经济时代广告投放的获客成本，提升了ROI（投资回报率）。同时，达尔文广告数智平台让广告主、代理商拥有对于数据的掌控能力，从而决策更加智能，在广告投放环节占据主动位置。
时代的车轮滚滚向前，短视频网站更符合自己兴趣的内容，电商平台更符合自己兴趣的商品，数智化正潜移默化的进行着。而在B端，Darwin一类的数智化平台，也正用自身技术，让数智化深入B端用户心中。
