深度剖析：这家新兴技术公司如何为程序化广告决策引入“审计”级透明

程序化购买正朝着日益自动化和自主化的方向发展。然而，其决策过程的问责制却一直是行业内的一个挑战。

由两位广告技术资深人士创立的Precise.ai，正致力于通过“决策经济学”来改变这一现状。这种方法不只关注最终结果，而是衡量每一次广告曝光购买决策中，所有投入的成本与贡献。

Precise.ai的首席执行官兼联合创始人斯宾塞·波茨（Spencer Potts）指出，广告代理商和品牌商能从合作伙伴那里获得大量业绩指标。然而，他们通常无法清晰地了解哪些定位、出价和优化选择真正带来了帮助，哪些仅仅增加了成本。

上周三，Precise.ai成功完成了700万美元的种子轮融资，由Blockchange Ventures和早期风险投资公司Lasagna共同领投，迈克尔·卡桑（Michael Kassan）的3C Ventures以及由Mediaocean首席执行官比尔·怀斯（Bill Wise）创立的风险投资公司Click Ventures也参与了投资。

波茨表示，他们的商业提案之所以能引起投资者的共鸣，正是因为巨额资金正通过高度自动化的系统流动，但其可见性却微乎其微。

“每个人都有结果衡量指标，”波茨说，“但他们缺乏的是在购买一次曝光前，构成每个决策的每个元素的贡献价值，以及一种能精确辨别哪些有效、哪些无效的方法。”

然而，Precise.ai最初并非一个专门用于剖析媒体决策的工具。

在公司发展的初期，这家新兴企业专注于隐私和同意基础设施的建设，利用区块链技术创建了可移植、可验证的数据流记录，以追踪数据在广告供应链中的传输轨迹。

2024年，Qonsent的隐私与同意工具与由亚当·赫尔夫戈特（Adam Helfgott，现Precise.ai的联合创始人兼首席架构师）创立的研发机构Valence Labs的区块链数据基础设施相结合，正式组建了Precise.ai。彼时，公司的核心重点是获取数据收集许可、追踪数据使用情况，并建立可验证的数据流记录。

值得一提的是，赫尔夫戈特和波茨曾在电视广告平台Madhive有过紧密合作。赫尔夫戈特是Madhive的联合创始人并至今仍担任董事会成员，而波茨曾是该公司的执行官，并于2023年至2025年期间担任首席执行官，随后离职出任Precise.ai的首席执行官。

随着时间的推移，赫尔夫戈特意识到，他为隐私构建的同一层“数据溯源”机制，同样可以作为“决策问责”层。通过这种方式，可以记录基于何种输入做出了哪些决策，以及这些决策对绩效和成本产生了怎样的影响。Precise.ai随即调整了战略重点，并关闭了Qonsent方面的业务。

“对供应链经济学拥有这种掌控力，即便在Madhive早期，也一直是我们的愿景，”赫尔夫戈特表示，“如果你能了解某个事物与所有其他事物之间的关联价值，你就能激励那些真正提供价值的参与者，即使他们过去可能无法证明这一点。”

Precise.ai如今正是利用这一记录基础，追踪并评估实时广告活动中的决策。

该平台能够从DSP和其他广告技术系统摄取日志级数据，涵盖从所使用的受众细分、应用的竞价修改器和价格，到选择的优化策略和供应路径，以及曝光的归因方式等所有细节。

“我们能够从运行时角度查看的数据越多越好，”赫尔夫戈特说。

在此基础上，Precise.ai对每一个输入变量进行贡献分析，量化每个变量的实际帮助（或阻碍），并将这些信息呈现在数据仪表板中。

“一次特定的广告活动在特定时间购买特定曝光的决策，可能涉及五、六、十甚至十五个输入变量，”波茨解释说，“我们正在做的就是将这些变量拆解开来，找出实现最佳结果的最佳组合。”

尽管Precise.ai的最终目标是评估交易中的每一个参数，但目前公司正从相对简单的组件入手，例如受众细分。

“如果一个DSP正在附加45个不同的细分受众群，无论其数量如何，你都应该能够知道哪些起作用，哪些没有，”波茨表示，“这仅仅是一个触手可及的‘低垂果实’。”

未来，同样的数学模型可以扩展到其他输入，例如供应路径、出价以及创意元素。

“在供应链中，你做出购买一次曝光的决定，然后衡量结果，”波茨说，“而我们则位于上游，将这个过程几乎分解到原子层面。”

Precise.ai目前正在进行六个试点项目，其中包括与一家大型控股公司的合作，并计划在下周于戛纳与一家头部广告技术平台（Mediaocean）的合作团队会面，讨论测试事宜。

目前，公司的工作重点是证明“决策经济学”能够超越传统的报告层面，实际影响广告活动的运行方式和预算分配。这笔700万美元的种子轮融资旨在为Precise.ai提供足够的发展空间，使其能够先与少数大型买家合作验证模式，随后再进行更广泛的规模化拓展。

Precise.ai的团队目前规模精简，仅有八人。部分新融资将用于招聘几位高级产品和商业人才。

然而，即便购买环境日益自主化和复杂化，公司仍计划保持精简。当媒体购买决策以机器速度进行时，代理商对这些决策的形成过程的可见性将越来越低。

“随着智能代理的出现，速度只会越来越快，”波茨强调，“我们希望成为一个独立的智能层，让所有参与者都必须证明他们对广告活动的贡献价值。”