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预计 PMP 市场将继续扩大，原因如下：
1. 加强数据隐私法规
——随着 GDPR（通用数据保护条例）和 CCPA（加州消费者隐私法案）等数据隐私法规收紧和限制第三方 cookie 的使用，能够利用第一方数据的 PMP 的价值不断增加。
2. 品牌安全的重要性日益增加
——为了避免广告出现在非预期内容中的风险，更多广告商将使用 PMP 直接与值得信赖的出版商合作。
3. 通过人工智能和机器学习的进步提高定位准确性
——数据分析技术的进步将使使用PMP实现精准定位成为可能，这有望提高广告效果。
4. 与联网电视 (CTV) 广告的整合
——流媒体服务的普及将增加对 CTV 广告的需求，这可能导致使用 PMP 的定向广告成为主流。
因此，PMP市场预计将继续扩大，并成为广告商和出版商的重要广告交易方式。

PMP的技术创新：利用人工智能和机器学习进行优化
人工智能（AI）和机器学习技术正在被积极实施，以提高PMP的运营效率。
这有望优化广告投放并提高定位准确性。
AI对PMP的影响
1、实时数据分析
——AI可以分析用户行为数据，在最佳时间投放广告。
2. 动态定价
——人工智能将根据市场情况帮助优化广告库存价格，为广告商和出版商创造双赢的局面。
3. 创意优化
——AI分析广告效果并自动生成和选择更有效的创意。
4. 广告欺诈检测
——利用人工智能防止由欺诈性流量和机器人引起的广告欺诈并保持广告质量。
如此一来，相信未来AI与机器学习的运用将进一步提升PMP的效率与广告效果。

PMP 挑战：成本、运营复杂性和市场成熟度
虽然 PMP 有很多好处，但它们也给广告商和出版商带来了一些挑战。
1. 成本高
——由于 PMP 库存是优质库存，因此与公开拍卖相比，其成本往往更高。
2. 操作复杂性
——PMP 涉及广告商和发布商之间的直接交易，因此条款的协商和设置可能非常耗时。
3. 市场成熟度
——PMP 在某些行业尚未普及，因此找到合适的账户可能很困难。
4. 广告商和出版商需要更紧密地合作
——持续的沟通和数据共享对于实现双方利益最大化至关重要。
为了克服这些挑战，广告商和出 兼职数据 版商必须共同努力制定适当的运营策略。

PMP 增长的未来策略和改进
为了使PMP继续发展，需要采取以下策略：
1. 加强广告商和出版商之间的关系
——建立持久的合作伙伴关系和信任将实现更稳定的交易。
2. 运营自动化
——通过引入人工智能驱动的自动竞价和定位优化，减轻 PMP 的运营负担。
3.数据优化
——利用第一方数据投放更加个性化的广告，提高广告效果。
4. 提高透明度
——利用区块链技术将确保交易的透明度，从而赢得广告商的信任。
通过实施这些措施，PMP的增长可以进一步加速。