我们一直主要依靠广告商本身和创意专业人士的判断。他们相信消费者会选择他们想看、喜欢看的东西。如果比较接近目标受众，在正式上线前会进行小规模的A/B测试，然后根据结果决定是否大规模投放广告。
采用程序化创作方法后，情况有所改善。 ——不再需要严格杀死那些我们不确定的手稿，留下更多有潜力的成功作品，然后同时推出数百或数千个创意版本。看起来这比之前迈出了一大步，但同时另一个问题也凸显出来。如此多的版本，——如何客观保证每个广告的质量？
DSP通过用户的cookie和ID来实现对用户的识别，并实现相对准确的投放。但由于投放是基于个体用户的，影响投放转化的因素自然会根据个体用户的不同而有所不同。 A喜欢红色素材和创意，B喜欢粉丝类素材，C喜欢正品高端产品，D喜欢折扣和促销……那么现在的问题是，我们是否可以制作不同的广告素材来满足ABCD或在交付过程中甚至有更多的用户？动态创意优化技术应运而生。
动态创意优化，也称为DCO（动态创意优化），是指根据到达的用户的特定属性和用户行为，在同一广告空间中动态地展示不同的内容和效果。是一种依托大规模数据的动态优化技术进行广告精准投放的方法，可以使广告创意更加有针对性、精准化，可以显着增强广告的个性化展示效果。
