当我们在抖音浏览视频时，抖音会间隔的刷出广告，前面我们假设该广告是为RTB竞价广告。那当我刷到这个广告位时，抖音通过ADX同时向N个平台发送消息，告知有可出售的广告位，请各个DSP参与竞价。
发送消息时，携带用户信息，用户信息有唯一识别号（假设是手机号）。京东在收到消息时，拿抖音发过来的唯一识别号与自身DMP数据库内的识别号做匹配，发现该用户存在，并且近期有搜索某商品的行为。
出高价购买该广告位，并最终赢得该广告位该次广告的展示权。然后，将需要投放的商品信息广告内容返回给抖音。
这里写的比较简单，其实内部逻辑里面还有很多的规则，当然，这些都是在毫秒级别完成的。
以上就是整个流程的介绍。但是，大家通篇读下来，应该发现：其实这个商品，我不仅仅是搜索了，我还确确实实的已经完成购买了。
像类似我购买的这两种商品都是日常生活中使用频率很低的商品，东西我已经买了，一般情况下短期内不会再购买，除非京东是想让我去退货，再做选择，当然这也是不可能。那这一波按RTB竞价逻辑来讲亏的就是京东了。
通过前文介绍，我们知道京东推送的决策依据是我在APP内的搜索行为，主动的搜索，意味着很强的购买意向。此时用为行为的标签比重占比，会高于其他画像标签。所以，在得到抖音广告位的竞价请求时，京东将该条广告推送给我了。
我猜测可能是因为用户量和数据量的庞大，搜索记录还存在缓存当中，没有和购买记录相关联。或者干脆京东并未对商品的分类做频次标记，未对用户的下次购买预期做预估。
基于以上的话我建议：对商品做消费频次分类，及时整合更新画像，输出可靠性的决策意见。
