程序化 Pre-bid 相信大家都不陌生，在做程序化廣告投放時，有些無效流量往往會“見縫插針”、“鬼使神差”地進入到正常的流量中，對于品牌來說是一種成本和時間的浪費，讓好的內容和TA觸達效率大打折扣。

　　作用力和反作用力是相互的，但不同的是，為了完成更高效、直接、精準的智能營銷，博弈無效流量、TA甄選等的技術會更加強大、且被不斷突破。以往 Pre-bid 可以在廣告投放前過濾掉IVT(異常流量)，今天我們在用 Pre-bid 集成更高效地提升智能營銷精準度和TA觸達率。Pre-bid 集成不但可以過濾黑名單流量，同時還可以在廣告投放前甄別互斥標簽人群、超頻人群、已轉化人群等。目的在于流量進入優選邏輯前，對滿足某些特征的流量直接做退量處理，進而不讓其進入優選流程，幫助品牌主針對特定的非目標及高潛客人群做避投處理。

　　o 智能營銷黑名單：是指在品牌營銷過程中積累的所有用戶數據，通過挖掘與分析，建立的一個黑名單機制，他們可以是信用不好的人群，也可以是不符合品牌定位的人群;

　　o 品牌互斥標簽人群：若品牌主的受眾是買車人群，那么18歲以下的人群就是品牌的互斥人群。這里的互斥主要是指針對品牌主而言，受眾群體的互斥;

　　o 超頻人群：即多次看過同一品牌廣告且沒有產生點擊的人群(對品牌沒興趣的人群);

　　o 已轉化人群：顧名思義就是已參與此次品牌廣告主推廣活動的人群;

　　例如，某護膚品品牌為提升程序化廣告投放的TA觸達率，需將看過廣告頻次在6次以上的人群做避投處理。

　　如上圖，在沒有使用 Pre-bid 集成時，觸達到的人群包含了廣告、以及其他媒體聯合控頻已觸達超過6次的人群，造成了流量浪費;而使用 Pre-bid 集成之后，明顯的在篩選流量環節把頻次高于6次的人群進行了退量，優化了流量篩選空間，最大化觸達TA。

　　從消費者的角度出發，合理的控頻，除了避免浪費外，也可以提升廣告體驗，在某種程度上對品牌形象也起到一定保護作用。

　　此外，Pre-bid 集成還可以過濾掉羊毛黨流量，即針對優惠促銷活動，以相對較低成本甚至零成本換取物質上的實惠的用戶，可以理解為利用互聯網平臺的一些優惠活動的漏洞去占便宜。比如，只針對第一次注冊的用戶可獲得免費咖啡贈送，那些利用手機黑卡注冊免費領大量咖啡的人就是羊毛黨。

　　基于以上需求，nEqual Serving的 Pre-bid 集成功能正式上線，支持全平臺設備，以ID為精準連接，實現用戶識別、進而對流量進行優先判斷，以實現對特定流量的避投，幫助品牌主在數字化營銷時代“精選”TA人群，高效觸達目標受眾，最大化品牌reach，縮小品牌主對單用戶的營銷投入成本，提高廣告投放效率。

　　數字營銷時代，廣告主把更多的目光和預算都聚焦到了線上，在更高效及便捷的同時也帶來了一些弊端。而 nEqual 希望憑借自身的數據技術優勢、多年服務過諸多大型企業的經驗、以及強大的數據與技術支撐，幫助品牌提升和消費者之間的基于營銷、銷售及服務體驗等的超級用戶體驗，從而加快企業數字營銷步伐，讓品牌營銷更加高效。