RTA 即Realtime API的簡稱，用于滿足廣告主實時個性化的投放需求。要想能很好的應用一項新的技術能力，首先需要知道其有哪些優(yōu)缺點。就需要挖掘其與舊能力或者技術的區(qū)別與優(yōu)勢。有了對比分析，就仿佛黑有了白的襯托一樣鮮明。

首先，我們知道傳統(tǒng)的廣告平臺的投放方式一共分為以下幾種情況：

直投：廣告主通過廣告投放平臺或者Marketing API 進行廣告的直接投放，利用媒體的用戶數(shù)據(jù)能力以及廣告模型進行廣告的預估和優(yōu)化。直投廣告的優(yōu)勢在于，廣告平臺累計了大量的用戶基礎數(shù)據(jù)以及產品行為數(shù)據(jù)，得到豐富的用戶畫像特征（比如騰訊產品眾多，擁有強社交關系用戶畫像特征，用戶行為數(shù)據(jù)也較多；頭條擁有用戶的內容閱讀和娛樂行為特征，百度則擁有用戶精準的搜索特征等）

同時，隨著OCPX模型能力的日益豐富和深入，廣告平臺也擁有了很多廣告主的淺層次的轉化數(shù)據(jù)，因此對于在特定媒體上下文的場景下，廣告投放的CTR和CVR模型的預估能力，廣告平臺已經越來越精準了。這個就是直投廣告系統(tǒng)的優(yōu)勢所在，數(shù)據(jù)從投放到轉化的基礎閉環(huán)已經相對完善了。

程序化：即“ADX”模式，媒體提供流量和建設ADX平臺對接廣告主，廣告主（DSP）利用自有數(shù)據(jù)及自建投放模型完成投放。ADX對接的是廣告主的DSP平臺，DSP 出價通常是按照曝光價值出價（即ECPM），廣告主的DSP平臺負責對當次請求流量的用戶價值、CTR以及CVR進行預估。通過ADX方式對接的廣告主DSP平臺，廣告主無法利用媒體側投放模型，廣告主利用的是自己的一方數(shù)據(jù)優(yōu)勢及自有投放模型完成投放。

直投的缺點：

1）廣告平臺缺少廣告主全局的數(shù)據(jù)，盡管當前廣告主會回傳激活、付費等后端數(shù)據(jù)，但是廣告平臺僅可以拿到屬于其流量所分發(fā)的后端數(shù)據(jù)，也因此廣告平臺擁有的數(shù)據(jù)是不全的，比如拉活的場景，一個應用被其他廣告平臺上已拉活過一次又或者是用戶主動啟動的，廣告平臺理論上是不知道的。

2）廣告平臺缺少廣告主的產品的活躍數(shù)據(jù)以及用戶價值數(shù)據(jù)。用戶活躍以及用戶價值最終會反饋到廣告主投放廣告的出價上。也就是說，廣告平臺無法為廣告主量身定制的出價，即使是相同的用戶，在同類產品中用戶的價值也是不同的。因為產品的內容消費、活躍時長不同，貢獻的價值自然就不同了。

直投缺失的是廣告主的活躍數(shù)據(jù)以及用戶價值的數(shù)據(jù)，決定著廣告投放的用戶篩選以及出價，而這些數(shù)據(jù)，廣告主都有。

ADX模式的缺點：

ADX 將整個廣告的投放模型完全依賴于廣告主（DSP）一方數(shù)據(jù)。最大的問題也是在于缺少數(shù)據(jù)。由于缺少媒體側上下文信息、用戶媒體的用戶行為、用戶興趣特征標簽的數(shù)據(jù)以及其他相同廣告主投放的泛化數(shù)據(jù)，因此相同技術能力條件下，在廣告CTR和CVR預估模型很難做到媒體廣告平臺那么精準。

RTA 則是直投和ADX的優(yōu)勢的結合產品。

在現(xiàn)有直投基礎上，充分利用了媒體數(shù)據(jù)能力以及廣告模型的基礎上，結合廣告主的數(shù)據(jù)進行的直投 & ADX 的整合。RTA的優(yōu)勢是建立在廣告主擁有詳細的用戶行為數(shù)據(jù)以及較為清晰的用戶價值判斷的基礎上的，主要表現(xiàn)在用戶定向的補充以及用戶價值的判斷。

RTA 當前在網服行業(yè)以及金融行業(yè)應用得非常廣泛。

網服行業(yè)，尤其是最近半年的短視頻行業(yè)，拉新拉活搞得如火如荼，不亦樂乎。

首先我們來說RTA針對拉新的應用，目標是提升產品的DAU。

針對拉新的場景，廣告平臺通常會擁有這個應用在當前狀態(tài)下是否“安裝”的狀態(tài)。而很多的廣告主實際上會將用戶分得更細，針對沒有安裝的用戶會分為純新增用戶以及卸載回流的用戶。有些廣告主對卸載回流的用戶是有一個時間限制的，比如三個月內卸載的用戶不要或者只要純新增，同時，針對純新增以及卸載回流用戶的出價也是不一樣的。

針對這兩個場景，RTA能夠很好的解決。既可以讓廣告平臺過濾掉無效的廣告曝光，同時也能提升廣告主的轉化效果，一舉兩得。

針對拉活場景，這里有很多精細化運營的技術活。以提升DAU 為目標的場景。

簡單的做法是，過濾各大流量平臺已經拉活過的，以及用戶主動啟動的用戶ID ，針對尚未啟動的用戶進行拉活，實現(xiàn)預算和效果的最大化。

精細化的做法是，通過模型預測某個用戶在當天是否會主動啟動或者通過push消息啟動產品，計算一個得分，得分越高證明可以通過主啟或者push消息能拉活的，而不能通過官方手段拉活的才會進行購買廣告流量拉活，這樣能省下不少的廣告預算。最近半年，抖音，快手，微視，西瓜，好看視頻以及拼多多、京喜等電商APP，拉活的預算不少，一般拉活的價格是0.3~0.8塊，量級越大的產品越能將拉活的成本節(jié)省更多，假如一天拉活用戶量可以減少100w，那么每天將節(jié)省30w~80w。這個技術方案，目前已經有比較普遍成熟的解決方案了。

更深入的做法還有，針對ARPU值或者LTV的拉活，不同的用戶拉活的價值是不同的，就拿短視頻產品來說，有些用戶拉活了就能消費時長60分鐘，同時對后續(xù)活躍有提升的影響，有些用戶拉活就刷一條內容就離開了。因此，從不同的用戶價值來給出不同的出價和拉活方案。當然，這個模型比上一個要復雜。

RTA主要是在定向補充和出價上優(yōu)化廣告投放的效率。未來，RTA在拉活上還有更多的玩法，比如素材的個性化，由于產品側有用戶的行為數(shù)據(jù)和消費偏好數(shù)據(jù)，廣告主比廣告平臺更加清楚通過什么內容可以拉活一個用戶。這里跟marketing API 結合或者可以有更多的操作空間。

金融行業(yè)在RTA上的應用也十分廣泛。

金融行業(yè)的核心能力在于，授信人群以及風控能力。既然是核心的能力，是護城河，一般不會隨意的給到廣告平臺。

在拉新場景，避開已授信人群以及風控系統(tǒng)判斷信用分比較低的用戶，可以屏蔽無效流量，降低授信成本。

在拉活（如讓你借款，消費等）場景，金融廣告主可以利用用戶自身的消費行為等數(shù)據(jù)進行拉活的判斷以及用戶價值判斷，在保證ROI的基礎上進一步提升跑量能力，建立了自己的“人群模型庫”，從而決定是否需要拉活以及出價。

RTA是這兩年興起的較新的廣告技術能力，核心的要點在于如何利用好廣告主的核心數(shù)據(jù)（活躍、用戶價值以及行為標簽）來輔助廣告平臺進行素材篩選，定向的優(yōu)化以及個性化出價，隨著未來逐步深入探討研究，還會有更多的玩法。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的RTA广告能力的应用场景剖析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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