前言：
传统的互联网广告一般都是大流量网站在页面中留出一定空位，某些推广商家通过买位的方式来展示自己的广告。
我们这里引入一个案例：假设大访问量网站为博客园，想要广告推广的公司为阿里云平台。 （场景为虚构，请勿对号入座）
博客园首页每天很多人访问，那么阿里云想要推广就会租下其首页右侧栏的某些矩形空位，在这有限的空位中通过插入JS或swf来进行广告展示。当然这个广告是有期限的。
这样的广告对于推广公司来讲，效果一般不是很好。这种传统的广告最常见的优化规则就是去找相同行业的网站投放自己的广告，比如博客园这样的程序员博客网站就会吸引阿里云这样的云平台公司或一些IT技能培训公司的青睐。但实际上程序员也是很多样的，可能真正需要阿里云的程序员只占整个访问量群体中的一小部分。这里我们假设阿里云在博客园展示广告花费 C 元，实际因为博客园广告而点进去购买阿里云服务的总消费金额为 M 元。那么我们评估这个广告投放的有没价值有个指标，成交转化率（ROI） = M / C 。若 C 花费较大，而实际因为这个广告收入的 M 较少，那么实际上这个广告的投放是很浪费或不值的。 （这里我们要区分品牌广告和产品广告，我们所讨论的主要是产品广告，纯粹品牌推销可能考虑的没有那么直接。）
因此，在欧美率先兴起了 实时竞价机制（Real Time Bidding）。
角色：
RTB需要以下集中角色分工：广告主，DSP，SSP，DMP，Ad Exchange。
广告主：不需多说，就是想要推广自己产品的公司。
DSP：Demand-Side Platform，需求方平台。可以把它理解成一种广告投放服务，广告主会把广告委托给DSP，DSP通过竞价等方式帮助产品公司对应投放广告。广告主可以在平台上设置广告的目标受众、投放地域、广告出价等等。
SSP：Sell-Side Platform，供应方平台。可以理解成一种广告位管理服务。大访问量网站希望引入广告，就会把其广告位委托给SSP，让SSP去和DSP打交道去决定投放谁的广告。网站站长们可以在ssp上管理自己的广告位，控制广告的展现，设置补余等。
DMP：数据管理平台。数据和数据分析是大数据时代最有价值的，而DMP集成了大部分的用户行为数据，DSP在做竞价算法的时候需要向DMP请求所需要的数据。
Ad Exchange：互联网广告交易平台，SSP会向Ad Exchange请求广告投放，Ad Exchange会通知DSP竞价，然后再把竞价成功的DSP的广告链发给SSP。
一般来说，有些公司不会单独担任一个角色。像Ad Exchange 通常会集成DMP的角色，把数据握在手里。
流程：
当有一个用户打开了网站首页，网站会自动发送一个请求广告的request给SSP，SSP会发送请求给Ad Exchange。Ad Exchange接收到请求后会根据用户cookie向DMP申请关于该用户的数据，并将该用户数据打包发给每个DSP。DSP开始对此广告位竞价。DSP竞价会各自有一套AI算法，AI需要考虑价格足够高，能够有机会去争取到该广告位，但也要考虑如果出的价格太多了，广告主会亏钱或超预算。一旦某个DSP为他的广告主竞价成功了，广告主相应的广告便会load入网站的页面中展示给用户。
整个从用户访问网站到广告最终投放也就是几百毫秒的时间，所以RTB机制对
与传统互联网广告的区别：
1. RTB是针对每个用户进行精准投放和竞价，而传统广告只是纯粹的瞄准一个访问网站的用户群体进行粗放型投放。
2. RTB对技术要求很高，从挖掘目标受众，辨识目标受众，大访问量并发，竞价算法到整体架构的性能，都需要好的算法架构去支持，所以一般现在能做RTB的公司很有限；传统广告基本不需要什么技术含量，只需要插入一个swf或一段js代码即可。
3. RTB对ROI的关注需求更高，因为竞价过程会导致许多广告失去投放机会和单个投放成本变高，然而RTB仍能吸引商家的原因是目标受众的精确分析，这将最终影响到的是成交转化率ROI。正是因为ROI相对会比较高，商家才会愿意抛弃传统形式来加入RTB。