大数据时代，用户数据是互联网企业的宝藏。拿到不同互联网媒体的广告位并且获得互联网媒体的用户数据，是程序化购买平台需要面临的主要难题。
大型的互联网公司如阿里巴巴、腾讯、
百度都各自拥有大量的、内涵不同的用户数据，但这些公司并不会将数据完全共享或者交给公司之外的企业负责经营。由此，形成了一个个数据孤岛。程序化购买便停留在大型互联网媒体内部的广告资源位的匹配，或者长尾端低流量的互联网媒体广告位的整合。
数据的不完全影响了程序算法的有效性。但是，即使程序化购买平台获得了完整而真实的用户数据，也不代表可以创造出准确、有效的程序算法。
一方面，大数据来源众多、数据巨大、形式各异，建立起一个高效、可靠的数据管理和分析平台并不会一蹴而就。另一方面，广告传播并不是简单的数学逻辑，还涉及社会、心理、消费行为等复杂指标。多元的不确定性会直接影响程序化广告的效果。
互联网企业中不同程度的数据垄断，既制约了程序化购买的发展，也将导致更加严重的数据作弊。 获取数据信任的各方博弈形成了程序化购买模式下的“囚徒困境”。用户数据和程序算法决定了程序化购买能否完成使命。当无法完成使命时，技术公司也有可能修改广告投放数据。
程序化购买的有效性建立在两种生产资料基础上：第一、用户以及媒体数据；第二、程序算法。
这两种生产资料更基础的是“用户以及媒体数据”，因为程序算法是在用户以及媒体数据的基础上完成的代码。“用户以及媒体数据”好比土地，而“程序算法”好比生产工具。越精准的程序化广告意味着需要真实且详细的用户数据，以及逻辑合理、运作准确的程序算法。
基于数据的重要性，以及在程序化购买中流量数据是重要的计费指标。由于无法有效制止流量作弊，数据信任成为制约程序化购买发展的主要问题。这种流量作弊可分为网站流量作弊和程序化购买公司的流量作弊。目前可以增进程序化购买的数据可信度的方式是，行业自律和程序化购买有关企业的信用背书。实际上这两种方式都没法根除数据作弊问题。
最终，程序化购买无法提供完全的数据信任。广告主会始终存在疑问，程序化购买是否达到规定频次？投放媒体是否与品牌形象一致？广告投放数据中是否存在流量作弊？类似疑问都会长期制约程序化购买的市场。
版权申明：本内容来自于互联网，属第三方汇集推荐平台。本文的版权归原作者所有，文章言论不代表链门户的观点，链门户不承担任何法律责任。如有侵权请联系QQ：3341927519进行反馈。
