具体来看，SameData在传漾广告营销生态链中工作原理和流程是这样的：交换平台或者媒体的impression产生后，平台或者媒体通过标准的协议发送请求给DSP平台，通常携带的信息有媒体名称、媒体分类、页面URL、页面的上下文关键词、媒体设定的最低价以及最重要的信息一一用户Cookie。DSP通过查找事先已经建立的用户映射库，将用户转换为DSP平台可以识别的用户，然后将从交换平台或者媒体收到的所有信息综合计算，筛选出适合的广告以及广告的最高出价，然后将广告ID、素材地址、跳转地址、尺寸、类型等回传给平台以及媒体。当竞价成功后，平台将发送成功信息给DSP平台。实施竞价中整个涉及受众购买的环境数据都需要DMP底层提供。
因而，由SameData驱动的DMP将不再仅仅注重实时竞价广告的点击优化，而更多地以提供企业受众人群细分为基础，并进一步做到展示广告的精准定向、网站优化，搜索定位和多次重复定位，受众研究和数据挖掘DMP将受众（消费者）进行细分，并对于这些受众细分的广告展示机会进行采购或出售。数据管理平台将会提供更加合理和科学的算法和分析依据来帮助客户和媒介执行机构来判断什么样的受众才是高质量的，什么样的广告平台拥有更多这样高质量的广告受众群体，从而使营销推广的结果更加可信和更加出色。
要知道，大数据对于精准广告最直接的意义就在于，能够通过数据分析对网民兴趣进行定向，然后对单个目标受众进行定价。基于网民行为兴趣探索，传漾应用最新的算法研究成果，将网民兴趣共分为33兴趣大类、168兴趣中类、857兴趣小类，全方位用户兴趣追踪技术，近距离贴身目标受众。
2012年，传漾科技基于网民数据智能引擎SameData，先后发布了汽车网民兴趣图谱、母婴行业网络受众用户行为数据等诸多行业研究报告，对于不同年龄、性别、阶层网民对商品的不同兴趣、浏览习惯、关注重点、相互关联等各个角度都有详细的统计和描述。
广告业的进化
大数据时代的到来，为精准广告提供了发展机遇，但是仅仅把精准作为其带给网络广告的全部，已远远不够。
阿里巴巴研究大数据的工程师有这样一个发现：仅仅通过顾客的购买经历筛选出与其相近的产品向顾客推荐，这是徒劳的，相近的产品非但没使顾客产生购买欲，甚至会产生负面效果，削弱购买欲望。
你不能说这类广告不是精准的，因为从理论上来看它确实是正确的，问题在于，RTB和所有传统广告一样，仍然是生产者的大喇叭，是以生产者为中心，用推技术向消费者强推的广告。只不过，过去打的是散弹，一打一片，现在比较能一枪一准了。消费者接受广告的方式，仍然跟“躺着挨枪”差不多，不是找上门来，而是实在躲不过去。
中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平认为，之前的万维网正在逐渐升级为语义网，将会彻底改变网络广告的生存环境。语义网把WEB、移动、定位等等联系在一起，符合大数据的标准，是异构数据的聚合；其次它又代表着从WEB的P2P到移动互联网的Html5的前沿，是自组织自协调的社会网络计算。语义网采用给内容加入标记的方式构筑WEB环境，相当于将使广告屏之内和广告屏之外的界限被打破，语义网将会使用户每个网络活动都成为一次智能的广告行为。
传漾科技的SameData智能数据引擎，也正在基于所覆盖的1000家媒体进行长期的网页正文内容的语义模型分析及研究，对于受众浏览网页内容的轨迹探索，将网页正文内容通过成熟训练的不断应用、实时更新，组成智能网聚的搜索引擎，为关键词定向、语义主题定向提供底层的数据接口及应用匹配展示。
简单的说，在语义网下，网络广告将从现在的精准投放过度到未来有意义的推送。只有把消费者心中的意义打通，精准才有的放矢，避免出现上述的负面效果。下一代广告的精准就不再仅仅象RTB、LBS这样定位到人，而是顺着意义经络，直接定位到心，作用于人心的向背。将来的广告，也是Real Time的，只不过更加强调此时、此地的精准对撞，并且快聚快散，速配化。
这个判断也符合《连线》杂志最近一篇文章所说的“互联网将从空间模式转向时间模式”中的观点：互联网上的所有信息很快都将变成基于时间的结构，从静态到动态的，一直在流动。我们不再需要依靠亚马逊网站通知我们，某本关注的新书是否已经到货；电子商务将出现巨大变革，我们不必再刻意寻找有什么新商品。