聊RTA之前咱先聊一聊RTB。熟悉DSP广告的朋友对RTB并不陌生，RTB的全称是Real Time Bidding，即实时竞价。传统的信息流广告交易模式是互联网媒体（如抖音、微信、百度）、广告代理商、广告主三方，而RTB的交易模式里把广告代理商升级为需求方平台（DSP）和广告交易平台，广告主把需求发布到DSP平台，互联网媒体把流量资源放到广告交易平台，DSP通过与广告交易平台的技术对接完成实时竞价的方式，就是我们理解的RTB。RTB区别于广告主直接采买广告位置或采买关键词的方式，依托于用户行为的数据进行精准化的竞价投放。大家口中的“千人千面”便是此类广告的展现形态。RTA与RTB相同的地方在于，前缀都是Real Time，后缀不同的A是API的缩写。互联网行业比较擅长编造新词。API是应用程序编程接口的缩写，所以RTA可以理解为实时的广告技术接口技术，是媒体开放给广告主的实时接口。就广告的投放形式而言，一种是通过广告平台直接投放的方式，通称为直投广告，比如购买APP开屏广告、视频前贴广告，基本是可以确认位置的广告。另一种是实时竞价的方式，即RTB广告，广告主发布投放需求后，媒体根据ECPM预估测算的方式给予人群、流量和位置，广告主参与竞价。这也是目前效果广告采用的常规投放形式。第三种是，针对不同的用户群体呈现不同的广告、创意和落地页，即个性化广告。媒体仍旧是通过ECPM预估的方式预估测算，但媒体会根据不同用户的检索、浏览习惯及广告主的用户数据进行动态推送。不同用户看到不同的广告，不同阶段同一用户看到不同的广告，同一用户看到同样的广告，但落地页会有所不同。所以从逻辑上来讲，RTB可以RTA也可以不RTA，同理RTA可以RTB也可以不RTB。都是广告技术，但可以应用到不同层面上。所以如果想做RTA，需要的前提条件是：1、互联网媒体（即广告平台），需要有强曝光的流量，如我们所知的抖音、微信、百度。2、 广告主需要具备海量的用户数据和数据筛选能力。比如广告主的活跃用户数、付费用户数、浏览习惯、购买习惯，也可以是依托广告主与互联网媒体的匹配数据，如浏览习惯的用户人群包及look-alike技术的拓展人群包。也会有第三方的数据公司供作参考的数据，但涉及到数据安全问题，可能并不常采用。RTA广告技术做的是互联网媒体根据广告主的要求，圈定目标人群后，通过API技术回传给广告主，广告主再将媒体回传的数据与自己的拥有的数据进行匹配，将其匹配的数据通过API返回给媒体，媒体再对这些用户进行广告投放。这里可以看出的一个区别是，RTB是广告主将用户数据提交给媒体，媒体通过圈定的人群进行广告投放，而RTA广告技术是媒体会根据广告主的需求来决定是否进行广告投放。
RTA的广告流程是，广告主创建RTA广告时，将广告物料上传至媒体平台。媒体平台圈定相应人群需求后，会向广告主发送请求，询问是否参与竞价，如广告主决定不参与竞价，媒体平台会将广告主的广告进行过滤。如参与，则广告在媒体平台进行曝光。注意，这里有时间差。媒体平台一般会缓存广告主的决策结果，换句话说，并不是完全实时反馈。缓存时长会有10分钟到几小时不等，这取决于媒体平台的性能和数据更新频率。虽然有缓存时长，不过这也比在媒体平台上传人群包要更具时效性。 另外，RTA技术建设会有技术门槛和成本要求，所以广告主普遍采用的方式除去自建数据模型，也会采用与第三方数据厂商合作的模式建模。与第三方数据厂商合作会在前期降低较大程度，但无法将自身数据充分利用，也是不争的事实。就长期投入来看的话，自建模型会对广告主更有利。
可以理解为 RTA广告是一个技术活。除去技术门槛和前期的成本投入外，广告主还需满足数据量大、数据处理分析能力强、投放力度和投放的持续性。所以RTA广告的适用行业基本存在于投放量级大、业务分类广泛的行业，比如游戏、汽车、电商、旅游等。再来看RTA广告的应用场景，比如拉新、促活。对于广告主来讲，已下载安装用户无需进行再次下载，广告重复曝光的话会造成预算的浪费，同时也会影响用户体验。通过RTA广告可实现精准锁定未下载安装的用户，针对这类用户投放拉新下载广告。对于促活项目可针对性的选取已下载未启动的APP用户、已下载很少启动（时间可根据广告主的定义为7天、90天等，目的会有所不同）的APP用户进行广告定向，促进这类沉睡用户的唤醒和活跃。 对于广告从业人员来讲，RTA广告是一种定向广告，这种定向广告基于数据库的量级、数据处理分析能力以及数据建模产生，数据处理分析能力是长期需要优化的部分，各家平台的要求、性能均有不同。RTA广告可以算是真正意义上的个性化广告了，这里的定向+出价不是信息流广告里媒体平台的ECPM出价，而是广告主自身的目标结果出价。通过自身的建模实时精准的判断出每次的ECPM出价，提升广告效率。
