互联网广告市场中，同时存在着海量的广告主、海量的媒体资源和海量的用户，RTB广告模式除了实现这些海量信息的聚合以外，更重要的是对各种交互信息进行分解、挖掘、匹配，实现高效率的定向传送，实现真正的“一对一”传播和精准化营销。

在RTB广告的投放过程中，数据的收集与分析一般经过两个环节——DSP和DMP的协作完成：当一个用户打开一个网站页面时，Ad Exchange会将用户需求发给DSP，DSP自身拥有一个海量的人群数据库，可以通过特定的算法、人群定向技术，分析数据库中关于这个用户的上网记录（Cookies数据），同时在DMP更加专业的数据挖掘的帮助下，描绘出这个用户细致的个人兴趣图谱，从而实现用户需求与广告信息的精准化匹配。

当完成用户的个人属性分析和匹配后，接着就是将符合这个用户属性的广告投放到他的面前来，这就需要解决多个广告主竞争同一个目标用户的广告展示机会的问题。RTB广告模式采用实时竞价的方法，由Ad Exchange扮演一个仲裁者的角色，判定哪个DSP出价最高，就将这个广告展示机会判决给出价最高的DSP所代表的广告主，再接收该出价最高的DSP发送过来的广告信息，投放到目标用户打开的网页上，这就完成了一个精准广告投放目标。

RTB广告模式下的精准广告投放造成的结果就是，两个不同的人登录同一个页面，看到的却是不同的广告内容。并且，由于这些广告是基于不同用户行为的分析来投放的，符合他们近期的需求和兴趣属性，是对用户有用的信息，他们就更愿意点击该广告，从而提高广告的ROI（投资回报率），对广告主有利。而对于媒体来说，他们出售的已不是某个固定的广告位，而是广告位背后的用户，而且每个用户都是有价值的，媒体不再受有限资源的限制，从而可以增加收益。