大數據在營銷傳播領域，帶來的最大的變化，在于對互聯網展示型廣告的購買模式的顛覆，傳統的展示廣告是采用購買廣告位的方式，而借助大數據的研究，數字媒體資源的程序化購買可以做到對具體的某個人的“購買”更加精準，這背后是通過對大數據的挖掘，和云計算的技術推動，實現對人的精準聚焦。
2012年牛津大學教授維克托·邁爾-舍恩伯格出版了《大數據時代》一書，這是一本全球大數據研究的先河之作，為此，維克托·邁爾-舍恩伯格對數據科學進行了十余年的潛心研究，他成為全球最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。隨著《大數據時代》的出版，大數據的概念迅速在全球互聯網領域流傳開來，成為2013年最熱門的詞匯。
大數據在各個領域的應用已經形成一個產業，而在營銷領域，尤其是廣告領域的應用。在互聯網技術專家沈學華看來，是最有成效的一個領域，也是最接地氣的一個領域，因為，大數據帶來的變革，已經在悄然顛覆著傳統互聯網展示廣告的模式和格局。大數據的應用改變了傳統的廣告購買模式，對于廣告效果優化起到了決定性的作用，并且形成了成熟的商業模式。
更好地挖掘大數據
在騰訊、淘寶、新浪、百度這樣的互聯網平臺上，每天都聚合著海量的信息和數據，而不同平臺上數據也帶有鮮明的屬性：在騰訊這樣的社交化媒體上，聚合著社交內容為核心的信息，淘寶上更多的是網絡購物行為方面的海量信息，在百度這樣的搜索平臺上，聚合著海量的搜索類的信息。即便是每一個單一的平臺，其背后的數據也能折射出網民的各種行為。
然而，從信息的安全性和隱私性方面考慮，這些互聯網平臺商的信息很少對外開放，而平臺商之間的信息也都是封閉的，于是就有了第三方的數據機構，他們借助大數據信息的挖掘辦法，去洞悉網民上網行為的背后意圖。他們多數都采用標記cookie的方式，對網民的上網行為進行記錄，網民每去一個頁面，這個行蹤就會被記錄下來，當數據積累到一定的規模，后臺的服務器就會進行計算和分析。
一般而言，數字營銷公司都會針對受眾數據庫進行分類管理，通過搜索引擎、云計算、SVM技術，分析用戶數據庫中每一個用戶的網頁瀏覽記錄，提取正文關鍵詞，找到用戶興趣關注點，然后對用戶屬性進行多個行業大類、幾百個產品小類的細分管理。
而對于大數據應用，可以說已經遍及營銷的各個領域。悠易互通COO郭志明告訴《中國經營報》記者，以往在消費者洞察階段，往往都是借助樣本調研的方式，通過研究一定樣本的數據去推算整體市場和消費者的行為；然而，在大數據時代，對消費者的洞察可以細化到每一個網民，非常的精準。例如，百度與昌榮傳播集團進行的戰略合作，對其開放大數據，可彌補昌榮現有研究數據在在線搜索數據方面的不足，深化消費者洞察，為客戶提供針對性的消費者行為研究。
此外，借助大數據的研究，能夠為企業提供更有效的營銷策略建議和媒體優化組合，并幫助客戶評估廣告投放效果，讓渠道策略、代言人策略、媒體合作、消費者引導等營銷決策變得更加精準有效。
在品友互動CEO黃曉楠看來，大數據在營銷傳播領域，帶來的最大變化，在于對互聯網展示型廣告的購買模式的顛覆，傳統的展示廣告是采用購買廣告位的方式，而借助大數據的研究，數字媒體資源的程序化購買可以做到對具體的某個人的“購買”更加精準，這背后是通過對大數據的挖掘和云計算的技術推動，實現的對人聚焦的精準。
競價模式的崛起
根據美國MAGNA GLOBAL公司的調研顯示，2013年美國數字媒體資源的程序化購買金額將達74億美元，其中39億美元將通過實時競拍(RTB)成交；全球范圍內，MAGNA GLOBAL通過對9大關鍵市場的調查發現，2013年程序化購買金額已經達到120億美元，未來4年中這一金額將升至330億美元，幾乎是2013年的3倍。
過去的網絡展示廣告是將廣告推送到目標受眾可能會去的網站的某個頁面上，因此，每一個網民打開這個網站的網頁看到的廣告都是一樣的。但是按照“人群”售賣的網絡廣告投放形式，真正實現了網絡投放“以人為本”，也就是說，將廣告推送給有需要的網民面前，而不是某個固定的廣告位上，這樣，在某個廣告位上，不同網民看到的廣告可能是不一樣的，因為他們的偏好不同。
“由于廣告直接售賣到個體的人，這無疑大大增加了目標的精準性，因為這個個體人背后的所有屬性都一目了然：性別、年齡、職業、關注品類等相關信息。”黃曉楠強調。
根據MAGNA GLOBAL最新的調研顯示，無論是目前還是未來，美國都是最大的程序化購買市場，通過實時競拍(RTB)平臺銷售展示相關數字資源金額達39億美元，而RTB程序化購買在展示廣告的比例將從2013年的28%增至2017年的52%。而這個領域在2013年有兩家DSP ——美國的Rocket fuel公司和法國的Criteo公司已經上市，市值都超過20億美元。
而RTB程序化購買模式之所以發展速度如此之快，在于其借助大數據的運算，可以精準地找到目標受眾，而找到目標用戶，意味著對人群屬性的細分和歸類，為每一個人貼標簽，這樣可以清晰地界定目標用戶的屬性，另外一方面也便于廣告客戶迅速地找出自己的目標用戶。在廣告投放過程中，通過大數據的監測，還可以不斷地優化投放的策略，動態地調整效果。郭志明告訴記者，在技術的驅動下，通過機器運算，廣告的投放效果往往可以提升四五倍。
而2013年的中國RTB市場上，幾乎所有的互聯網平臺公司都加入了Exchange（交易平臺），很多跨國廣告公司也專門組建了RTB的廣告購買團隊，專門幫助廣告客戶從事RTB的廣告購買；而在2013年，國內涌現出的DSP公司的數量估計達到七八十家。
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