由浅入深地聊聊广告平台的MKT API和RTA（中）
上一篇文章《由浅入深地聊聊广告平台的MKT API和RTA（上）》给大家介绍了下媒体平台几个技术名词的背景由来，以及详细介绍了MKT API。对于MKT API，有几位读者朋友问了几个问题：
1.MKT API的功能是不是比DSP多，如果DSP没有的功能，是否通过MKT API方式就能开放了？
TD通过MKT API对接DSP，实现了DSP的镜像，并在这镜像基础上去做一些能力的增强，通常体现在操作效率的提升上。比如利用MKT API新建广告计划的接口，TD去实现批量新建广告计划的功能，当广告主需要新建多条广告计划时就不用一条条去建。
2.各媒体的素材尺寸不一样，MKT API是如何处理？
各媒体的广告位尺寸不一，导致广告主投放时需要做的素材尺寸不一这个问题，是整个广告行业缺少统一标准导致的问题，这个并不是MKT API能解决的。正常广告主在媒体DSP平台上是怎么投放广告素材的，通过MKT API还是一样这么投放。
3.京东的京准通是否以MKT API形式对接腾讯的？
据我了解，京准通的京东站内流量是对接京东内部ADX流量的，如果是站外流量比如腾讯广告等，是通过腾讯广告的MKT API对接的。并且因为腾讯和京东的“深度战略合作关系”，京准通能拿到的很多东西是别人所不能的，比如腾讯的DMP数据。
今天这篇文章主要是给大家介绍RTA。还是先看看之前给大家展示的这张图片，里面有两个由DSP平台负责提供的API接口，分别是MKT API和RTA，RTA接口是由媒体DSP平台提供给广告主对接用以竞价前判断的接口。
以前，媒体ADX开放给外部DSP，发现自己处在投放链条末端，广告预算掌控权不在自己手上，于是搞了个私有DSP，供广告主直接开户进行投放（简称直投），这下媒体就主动权大多了。但是慢慢发现，直投还是有不少问题需要被解决（广告主消耗理应还能更大）：
1.广告主难将内部所有用户数据利用起来，部分非敏感信息可以上传到媒体后台，但是大部分是业务敏感信息或用户敏感信息。
2.即使将用户数据打包上传到媒体直投平台，但是由于数据量大以及更新频率高，导致操作成本高、落地性也低。
3.广告投放效果的优化比较粗粒度，一般广告主只会把前端的转化指标回传（比如下载、注册、激活等），但是后续的比如订单金额、充值金额等涉及ROI的更后端的业务转化数据一般不可能回传给媒体，而这些数据往往又会受广告效果的影响而产生波动需要及时调整广告策略，但是目前无法将这些数据用起来。
于是，RTA出现了……
详细剖析RTA
RTA概述
RTA具体是什么意思？
RTA（全称Real-Time API，即RT API），实时API接口，是媒体为广告主提供的基于广告主一方数据进行流量筛选的一套接口服务，对接后广告主利用这套接口可以实现用内部数据实时进行投放前判断，并能够结合媒体直投平台的数据和算法优势，双方共同筛选流量，提升投放效果。
再简单点说，就是媒体直投平台通过RTA接口把用户设备号信息通过竞价请求发送给广告主，问广告主这个用户你要不要参与竞价，广告主结合自身需求把判断结果通过RTA接口返回给媒体，媒体再结合自身平台的数据和算法最终决策要不要参与竞价。
但需要注意的是，RTA是预竞价，它实际并不负责竞价，它只是根据自己的判断后去决策要不要竞价，并把竞价想法传达给媒体直投平台，由媒体再根据原有的直投流程综合判断是否出价，竞价权在媒体直投平台。分两种情形：
广告主通过RTA决策不出价的，媒体直投平台一般也不会出价；
但是广告主通过RTA决策后要出价的，媒体直投平台可能出价也可能不出价。因为媒体直投平台会根据平台设置以及平台数据算法综合判断是否需要参与竞价。所以RTA方式等于综合利用了广告主自身的数据和算法，以及媒体方的数据和算法，双重竞价判断后再决策是否出价，以及应该出多少价格。
RTA适用于哪些公司？有什么价值？
RTA适用于满足以下两个条件的广告主：
有一定技术和算法能力：RTA会向广告主转发流量竞价请求，广告主要有接收高并发的流量并快速响应的能力。
广告消耗量大、内部数据量大且数据更新频率高的广告主：通常这类广告主一方面需要将数据实时应用到广告精准定向投放中，另一方面也是对数据安全性要求也高。
同时符合以上两个条件的公司主要是电商、金融、游戏或者其它网服APP等行业的头部广告主。
RTA最大的价值就是让广告主的一方数据都尽可能地参与到整个广告投放中来，相当于媒体给了一部分竞价话语权给广告主。对于使用了RTA的广告主来说，广告主可以将内部用户数据进行更细粒度的划分，筛选高、中、低价值的用户，实现对不同价值的用户进行实时出价判断来逐步提升广告效果。2019年我从部分参与RTA测试的广告主口中得知，使用RTA后的广告成本起码降了50%以上。
各家媒体RTA是几时出现的？
RTA也是近两年才出现的，2019年的时候，巨量引擎和腾讯广告就推出RTA限量版测试了，当时它们定向邀请了几个头部广告主进行对接并验证投放效果是否有提升。在确认真正有效果提升后，2020年腾讯广告和巨量引擎才真正对外宣传RTA，快手广告倒挺快的，2019年10月就对外正式宣传其RTA了 。
尽管现在RTA的推出可以在一定程度上帮助到某些大广告主，但是毕竟基于有限的RTA接口数据，广告主能优化的也还比较有限。媒体通过RTA接口返回的数据通常只有设备号。
当然，个别媒体也会根据广告主的投放量级来相应放宽数据字段，比如广告位信息、性别标签、年龄标签等。另外，各家媒体RTA的控制粒度也不太一样，有些是作用于广告计划或广告级别，有些是只能作用于账户级别。
对接RTA的系统叫什么？
广告主对接媒体RTA之后的产品好像还没啥名字，我们姑且先用Pre- bid预竞价引擎来直观形象地叫它，因为一般对接RTA后很少会直接独立作为一个产品，而是整合到广告主内部的系统中，比如广告主内部有TD系统，那也可以把Pre- bid设置作为一个流量过滤设置功能模块。
当TD和Pre-bid结合起来之后，就有点类似简单版DSP了，只不过Pre-bid的RTA接口只能拿到媒体发送的设备号ID，而DSP的RTB接口除了能拿到媒体发送的设备号之外，还有更多日志级的数据，包括广告位的详细信息、地区、设备品牌及型号、甚至用户标签等更明细的数据。
对接RTA有什么门槛？
相比于开放且没什么对接门槛的MKT API来说，RTA的门槛还是较高的：
对接者本身的技术能力和人群数据体量：因为RTA对接需要有处理实时竞价判断的能力，同时还要有大量的人群数据用以竞价判断。
对接者在媒体平台的广告消耗要够大：因为RTA接口开放的最基本要求就是消耗量级，毕竟媒体开放RTA对接转发流量信息也是有一定的成本的。比如某媒体会要求每天广告消耗不低于5万。
对接者必须是广告主身份（个别媒体才要求）：这个门槛仅限于某媒体，不过后面了解到这个媒体在去年也开始找了家消耗量大的头部代理商在测试对接了。
如果符合了媒体RTA申请条件也不代表就可以永远占坑了，媒体一样会有清退机制，不达标则会关闭其RTA接口通道。
分享某媒体的清退机制，以下任一条件符合，将被强制退出：
超过15天，RTA日均消耗低于5W；超过15天，RTA流量出价率低于10%；超时率大于5%，且警告后7天内仍未解决的。
有些人可能对实时竞价判断的能力不太了解，这里补充2个指标数据：
由于媒体转发流量是高并发的，流量高峰时期得能承载得住，这里涉及媒体QPS：
腾讯广告：优量汇12w/s，腾讯站内流量23w/s。
巨量引擎：听说穿山甲和巨量引擎站内流量各20w/s。（欢迎指正）
快手广告：6w/s。
实时竞价的要求就是在媒体的默认超时时间（包括网络传输时间+内部处理时间）内必须响应：
腾讯广告：60ms。巨量引擎：穿山甲媒体60ms；巨量引擎站内媒体90ms。快手广告：60ms。
说明：如果超时是怎么处理呢？媒体会有默认的处理方式，同时也有可能提供可选的方式。一般两种方式：超时当非RTA处理，即走常规的投放流量（即由媒体根据广告主在广告平台的设置判断是否出价）；超时当不竞价处理（即不投放）。
RTA示例
媒体RTA的对接流程示例
这里给大家简单列举个对接媒体RTA的大体工作流程，具体对接里面的细节问题以各平台规则为准：
搭建基础平台：搭建一个可用于承载媒体流量请求及实时作出响应的预竞价引擎，一般最好还要有自己的DMP数据管理平台。
申请RTA对接：符合条件的广告主，确认了RTA对接意向后，一般需要联系对应的销售/商务获取最新的RTA对接文档。
技术开发：按照媒体提供的RTA接口文档进行对接开发，并提交RTA请求响应的接口地址等RTA设置信息给媒体对接人进行配置。
联调测试：开发完成后与媒体约定时间进行小流量的联调测试，能够正常接收媒体测试流量请求并对每个流量正常响应是否参与竞价，确保媒体解析成功和功能正常运行。成功后联系媒体对接人配置正式的RTA设置（比如可承受的QPS值）。
正式上线：开启正式的广告投放计划，通过RTA接口接收媒体正式流量请求，并根据自身DMP数据对每个流量响应是否参与竞价。
那广告主开通RTA后，在媒体DSP后台会有什么变化吗？会的，主要就会多一个RTA策略管理的通道。比如巨量引擎，广告主可以在顶端导航的“工具” - “优化工具”栏目下看到多了一个“RTA策略管理”，点击进去就可以看RTA接口配置信息，以及选择RTA投放策略。
媒体RTA的应用示例
在讲RTA应用之前，先介绍关于“用户增长”相关的词。
用户包含了新用户和老用户：
对于新企业或者新APP来说，用户增长主要是指新用户数量的增长，一般称为“拉新”，这类企业或APP进行广告投放的主要目的也是“拉新”。
而对于头部企业或者头部APP来说（参考下图），由于用户规模已经到达一个趋近“饱和”量级了，比如电商大战的淘宝和拼多多。
来自Trustdata的《2020年10月移动互联网全行业排行榜》
对于头部这些大APP来说，“拉新”已经到达天花板了，大家PK的是MAU和DAU这些活跃用户指标了，也就是说，它们的用户增长更多的是指活跃用户数量的增长，一般称为“促活”、“拉活”、“盘活”、“唤醒”、“重定向”等，名字有点多，没有像“拉新”这么统一的叫法，我们姑且统一称为促活吧。
广义上这些词都是指促使用户活跃，狭义上可能每个词之间多少还是有点区别的：比如唤醒可能是指将很长一段时间没打开过该APP的沉睡用户唤醒，让他重新打开APP；促活或者拉活可能就是除了把沉睡用户唤醒之外，还要追求他们的每日活跃，就像电商APP很喜欢搞每日打卡送积分之类的活动一样，需要时刻用各种会员活动来投放广告刷存在感，增加用户购买频率，成为活跃买家。
促活就是指把那些已经是自身APP用户的那些沉睡用户找回来，毕竟“维护一个老客户的成本远远小于开发一个新客户的成本”，因为你已经知道它是你的目标用户了，你可以直接精准定向。另外由于这个用户本身是老用户了，所以你的客户教育成本也低了很多，用户转化路径相对来说也简单很多。
因此，广告投放里面的促活成本也是远远低于拉新成本的，比如某主流APP的拉新成本要去到100了，但是促活成本只要1块多。
所以，在广告投放过程中，如何更好的区分“拉新”和“促活”，以及如何将用户分层分群进行精细化定向来降低转化成本、提升转化收益呢？就面临着如何用好这些广告主内部用户数据的问题，所以RTA的价值就体现出来了。
RTA常规应用1：人群精准定向，即利用广告主自身数据和算法进行人群的过滤或重定向。
过滤已有客户，防止重复投放（针对拉新场景）。
过滤黑名单用户、虚假曝光或虚假点击用户设备号等（针对拉新场景）。
精准定向潜在用户：使用DMP的第二方或者第三方数据（针对拉新场景）。
召回流失用户、盘活沉默用户（针对促活场景，将僵尸用户重新唤醒）。
精细运营高质量、高价值客户，锁住客户（针对促活场景，让客户成为活跃买家或忠诚客户）。
RTA常规应用2：跨媒体的投放控制，可以减少重复曝光或无效曝光，避免广告浪费。
避免同一用户的多次重复曝光，不仅浪费广告，而且用户可能厌恶该广告甚至该公司品牌。
避免对已在某渠道成功转化了的用户在其它渠道重复当新用户进行投放，如果不能实时RTA的情况下，有可能A渠道转化的用户在B渠道当新用户重复曝光或者使用了错误的创意内容（毕竟在这“杀熟”时代，老用户的权益可能还没新用户的权益高，广告文案上很容易穿帮）。
RTA常规应用3：数据沉淀管理及应用，一方面可以积累媒体转发的数据，另一方面可以实时应用内部数据。
媒体流量数据积累，包括设备号以及设备号对应的曝光、点击数据等。
实时应用内部数据，而不需要频繁更新和上传DMP人群包到媒体了，也不会因为媒体平台的限制性导致上传效率慢以及数据应用延迟等。
将用户流量的筛选工作从“投放后看数据”提前到“实时竞价中”，基于用户质量和预测转化数据进行判断是否出价，以及出价多少合适。（目前媒体基本还没开放出价字段，昨天看《计算广告》刘鹏老师发的文章是说腾讯广告新出了个“增强型RTA”支持出价字段了，如果是的话，挺好的！）
媒体RTA的代码示例
为方便大家更好的理解RTA接口，给大家看段某平台代码实例。我们先介绍一个代码中会出现的几个关键字段名称以及分别代表什么。
下面简单举例一个安卓用户设备的广告请求，媒体DSP通过RTA接口向广告主发起了一个ID为123的竞价请求，并携带操作系统类型和MD5加密的IMEI号。大家可以根据这段代码里面的每一句分别代表什么。
广告主的Pre-bid引擎收到竞价请求信息后要决策是否出价，并返回响应结果给媒体DSP，返回结果也举例了三种情况：
第一种是指定只投放账户ID为888且广告组ID为100和200的广告，只在这两个广告组里面需要对此用户设备号进行竞价。
第二种是表示广告主所有RTA账户下的所有广告都需要对此用户设备号进行竞价。
第三种是表示广告主所有RTA账户下的所有广告都排除对此用户设备号的投放。
说明：由于MKT API是没有门槛的，媒体的接口文档是开放的，所以上一篇给大家分享了媒体的MKT API接口文档网址。但是RTA是给高级VIP广告主对接的，文档只能定向发给这些大广告主，并不是开放的，所以这里我也不方便把各媒体文档发出来的，如果需要了解的，可以关注本公众号后发消息联系我。
通过由浅入深地聊聊广告平台的MKT API和RTA（上）和（中）介绍完MKT API和RTA之后，可能大家已经了解了这两个是什么东西了，但是大脑仍有很多疑问，比如：
直投和RTA投放有啥区别？（我在刚接触RTA的时候也是没搞懂这个问题）
RTA投放和RTB投放有啥区别？（两个词极度相似，很多人傻傻搞不清）
MKT API加上RTA可以做个简单版/阉割版DSP，那它和完整版DSP的区别是什么？
……
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关于RTA的内容今天先讲到这
下一篇解答上面的疑问
请大家期待下一篇
由浅入深地聊聊广告平台的MKT API和RTA（下）
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作者简介
梁丽丽(Lily Leung)
中国第一批程序化广告从业者
《程序化广告》作者，并著有网络白皮书《程序化广告生态实用手册》及《品牌程序化广告投放指南》
暨南大学新闻与传播学院客座教授
微信公众号：广告从业者自习室
