人有千差万别，不同的人基础属性不同：性别、年龄、收入/消费水平、教育程度，场景状态不同：地理位置（城市级别、所在省市）、上下文环境（所属频道、页面内容）、终端状态（网络环境、终端类型、操作系统、运营商），历史行为不同：针对不同类型内容有不同操作（阅读、点击、收藏、关注、下载、购买、活跃和留存），兴趣爱好不同。我们知道，广告是要把合适的内容在合适的时间以合适的方式呈现给合适的人，对于不同类型的用户静态展示单一创意和商品，千篇一律，转化效果不理想可想而知，对此提出广告动态化，具体而言是程序化创意和动态商品广告（DPA），下面我们分别介绍。
程序化创意/动态创意：不同用户看到不同的创意素材，同一用户在不同阶段（首次/非首次看到广告，未转化用户/已转化用户）展示不同的创意，以更符合当时用户的场景。
创意制作：区别于过去从内容到形式直接制作整个创意，而是将内容、标题（m）与形式（n）分开设置（解耦），由系统进行自由组合（m*n），扩大创意数量和可能性，随机展示（DPA可以调用商品库素材，不满意手动编辑替换）。
曝光策略：根据各个创意的转化数据（点击率、转化率）动态调整曝光策略：增加高转化素材的曝光次数，减少低转化素材的曝光，从而提升整体创意的转化效果。
DPA：动态商品广告-对接商品库，根据访客的不同动态展示不同商品。
适用范围：多品类商品/服务（千人千面，个性化推荐）。
商品库对接（方式）：
手动上传商品数据包，适用商品数量较少，变化频次低；
API接口，适用商品数量较多，变化频次高。
曝光原理：访问媒体（网站/APP）的人群有个性标签，商品库的商品有个性标签，针对标签做匹配，不同用户展示对应的商品广告，包括创意-落地页-转化。
目的/效果：将合适的内容展现给合适的人，提高广告的匹配度和转化效果。
需要注意的点：
标签映射：媒体端用户的标签体系和商品端的标签体系做映射，二者的标签要对的上，商品广告才能做适配；
数据闭环：广告主需要回传用户的后续转化数据，从创意曝光到点击、到达及最终转化完成订单需要建立数据模型，以动态调整策略提高转化；
商品种类：广告主的商品/服务的种类有足够多，才可以针对不同用户做对应展示；如果品类少，效果相对差一些，则主要通过程序化创意适配用户。
标签调整：初始的标签可能并不精准，商品的标签会随着转化数据的变化而动态调整。
用户标识：不同来源/终端类型的用户需要做识别并唯一标识，PC端主要做Cookie Mapping，移动端主要用设备号，安卓（IMEI）-iOS（IDFA）。