線上廣告的「程序化廣告購買」技術（Programmatic Buying），可以說是廣告界的「工業革命」。徹底顛覆廣告由人腦判斷何時投放廣告的模式，改以電腦人工智慧學習、記錄用戶在網路上瀏覽消費的歷程，來決定何時投放最適廣告給每位用戶，由於網路世界的每位用戶都有自己獨特的行為和偏好，人工智慧在記錄龐大數據量的同時，也不斷挑戰由海量的數據資料當中分析定義出單一消費者、特定族群消費者，這些消費者的分析也能回饋給品牌、企業、產業，從消費者分析中找出定位，做出優劣分析，甚至奠定新策略或營運方向。
德國程序化廣告技術公司Sociomantic 台灣市場負責人李於玴分析，因為留住了用戶資料，所以衍生出跨螢、顧客關係管理（CRM）、導流量等，用這樣的資料做多樣應用。在一、兩年前台灣市場的廣告主接觸線上廣告實時競價（RTB），最深刻的應用就是在「再行銷」（Retargeting）上「神奇」的記得消費者看過的品項，或者遺棄在購物車中的商品，會再次出現在消費者的版面上。
行動端的廣告板位增多，網紅也成廣告投放的熱門選項
直至今年，在台灣以大量使用線上廣告的電商產業為例，整體在行動裝置上的訂單轉換率繼續創新高，電商業主投注在行動裝置的廣告優化資源也首度超越PC，行動端的廣告版位也因為越來越多網站加入而有更多資源，更為有趣的是，最近興起的網紅直播，也是行動端廣告的新領域。舉個例子，在網紅直播的網頁開闢的廣告版面貼程式碼，因為觀眾都是為了特定理由會收看網紅或是意見領袖的直播，所以能夠蒐集到這批用戶產生的「第一手數據」，應用「實時競價」（RTB）的特點，在當下立刻推播對應的廣告，這樣的有彈性的行銷應用在今（2016）年應用的機會多更多。
李於玴也分析2017年的線上廣告趨勢，以電商產業為例：
1.應用第一手數據的分析串接到服務、行銷、庫存等
比如說特定客戶在網站上點擊了商品，這個客戶也是個常開電子報的訂閱戶，這樣的行為資料融合在一起，刻劃出了這個客戶「對商品有興趣且又是忠誠客戶」的樣貌，所以在她/他瀏覽網站時，廣告投放就會針對這個客戶加重比例 。
因為庫存等於成本，所以庫存資料串接廣告投放，能讓系統判斷現在產生了某項商品的庫存，廣告會自動加強推薦商品的強度，盡量打消庫存；退貨資料也可以在廣告投放端作相同應用，舉例而言，某個用戶雖然購買比率高，但同時也是個高退貨率的顧客，有資料串接一起，對於這個用戶廣告投放的比例就不會高，不然會造成電商業者的退貨困擾。
2.Co-Marketing， 如品牌與網站合作共同分享第一手資料
因為單獨蒐集用戶的第一手資料有其侷限性，需要開闢新的資料蒐集來源，所以品牌可能選擇與網紅、或者大型網路論壇合作，蒐集針對特定主題的用戶第一手資料。
3.串接會員資料作更客製化行銷運用
把客戶資料管理系統蒐集的資訊與廣告投放結合，做更深入的客製化行銷。例如把會員資料與廣告投放結合，所以當特定客戶有購買機票的需求，由於廣告投放串接會員系統，可以得知這位客戶的里程數即將符合升等資格，廣告推播就可加強對特定客戶的宣傳，降低客戶對價差的敏感度，更強調客製化行銷。
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