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产品功能 RTA模式及案例
来源：发布者：阅读：2发布日期：2020-12-26
过去效果广告主在投放时，通常需要将数据回传给DSP或媒体平台，平台对回传数据进行投放针对性优化。但许多行业，尤其是当前互联网已进入存量争夺阶段，部分行业广告主不方便将数据回传给DSP或媒体平台，但这样做又必然导致投放模型无法更为精准的优化。
为了平衡数据隐私和投放模型优化，RTA模式应运而生。
这里我们先举个例子，假设你要在知乎效果平台投放拉新，那么过去我们支持两种形式：
方式一：
「使用方式」使用平台提供的已安装或未安装定向。
「潜在问题」精准度有待提升，同时对于广告主的个性化买量诉求无法满足，如“是否近30天浏览人群”。
方式二：
「使用方式」将自己的人群打包上传至媒体平台，用于定向人群排除。
「潜在问题」对于数据保密性要求高的广告主，不愿上传一方数据。
这个时候我们会思考，有没有一种投放模式可以同时发挥知乎与广告主双方的数据模型能力，从而实现更精准的买量呢？
当然有，RTA模型应运而生。
模式介绍
RTA（RealtimeAPI）是一种结合广告直投及标准程序化方式探索的基础功能，在目前知乎广告投放平台直投模式的基础上，下发请求给广告主，广告主返回决策信息，投放平台结合广告主信息进行优选，最终提升广告投放效果。
产品价值
RTA是帮助广告主人群筛选个性化，流量优选实时化，
为广告主带来更智能的广告投放方式、更硬核的技术支持，以及更精细化的客户服务。
使用范围及场景
我们按照广告主类型区分范围，四种主要场景解决提升投放效率。
通用广告类型一：
有一定技术和数据能力，有一定开发基础能力(机房布局、机器、研发团队)，且对自身转化数据回传较为敏感。
通用广告类型二：
广告主投放目标人群实时变动，希望结合双方优势能力共同提升广告投放效果的广告主。
场景一/拉新场景
帮助大人群体量的广告主 实现精准定向，解决平台 与广告主对新老客等指标 定义不一致问题。
场景二/拉活场景
帮助广告主实现个性化买 量诉求，并结合广告主丰 富的业务场景实现拉活。
场景三/目标人群频繁变更
对于目标人群圈定策略频繁变更的广告主，实现其目标人群实时生效的投放诉求。
场景四/数据保密度高
预算有限 对成本波动较敏感对于自身数据保密性要求较高的广告主，通过RTA 实现自有数据体系的决策引入，降低广告主拓客成本。
实践优质案例
某视频行业广告主：对接RTA优化前端用户人群，有效降低前端投放成本。
与广告主对接RTA主要排除在ios端已安装产品的用户。
从数据上可以看出，对接后点击激活率明显增长，同时，成本呈下降趋势。
接入RTA前后数据效果
某网服行业广告主：对接RTA优化后端转化人群，实现后端注册成本下降。
与广告主对接RTA主要排除已在产品内完成订单的用户。
从数据上可以明显看出，对接后注册成本和新客成本均呈现下降趋势，有效降低投放后端成本。
接入RTA前后数据效果
某O2O行业广告主：对接RTA双向匹配人群，提供投放目标决策。
初期对接投放意向为产品拉新。
RTA对接后发现用户重合率很高，与知乎用户人群高度重合，判断当前不适合做拉新投放。
根据数据情况调整策略，投放目标为用户唤醒，最终投放唤醒成本达标。
RTA作为市面上比较成熟的技术，已经广泛应用于众多TOP广告主，助其常规投放锦上添花，知乎同时还在尝试利用第三方数据能力，帮助中小广告主实现RTA投放，敬请期待吧~
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