RTA（Realtime API）は、広告主のリアルタイムのパーソナライズ広告配信ニーズを満たすために使用されます。RTAにより、広告主はダイレクト広告のトラフィック選択を制御できます。通常、ターゲティング段階では、ユーザー識別リクエストを広告主に送信してユーザーをスクリーニングすることで、広告主は広告表示前に配信戦略を決定し、「顧客獲得」や「ユーザーアクティベーション」といったパーソナライズされたニーズを満たすことができます。RTAは本質的に、従来の広告プラットフォームがリアルタイムのパーソナライズターゲティングを提供する上での限界を解消します。 RTA は、メディアと広告主の両方のデータとモデリング機能を活用してリアルタイムの広告最適化を実現するリアルタイム広告プログラム インターフェースです。RTA はインターフェース テクノロジであるだけでなく、戦略主導の広告配信機能でもあります。
RTAはなぜ存在するのでしょうか？まずは需要シナリオから始めなければなりません。需要シナリオを考慮せずに技術的な解決策を議論しても意味がありません。まず結論を述べましょう。RTAが存在する大きな理由の一つは、広告プラットフォーム側のデータ不足であり、これがリアルタイムターゲティングを妨げているのです。例えば、既にアプリをインストールした非アクティブユーザーを再活性化させたい広告主を考えてみましょう。しかし、ほとんどの広告プラットフォーム（システム権限を持つものを除く）は、アプリがインストールされているかどうかしか把握できず、アプリがアクティブかどうかは把握できません。さらに、アクティブユーザーの定義を明確に定義できるのは広告主だけです。例えば、アクティビティを「1週間以内にアプリを開いて特定の機能を使用したこと」と定義する広告プラットフォームもあります。このデータは広告主のみが利用可能であり、広告プラットフォームはこのようなターゲティングを提供することはできません。広告プラットフォームの配信機能を直接ターゲティングに利用しても、このニーズを満たすことはできません。また、オーディエンスパッケージをアップロードしても、リアルタイムのユーザーデータ更新の問題を解決することはできません（オーディエンスパッケージ情報を広告プラットフォームに同期させたくない広告主もいます）。そのため、ターゲティングや入札は、リアルタイムAPIレスポンスを通じて行う必要があります。 RTA はこうして誕生しました。
RTAは、リアルタイム機能とデータセキュリティを特徴とし、パーソナライズされたターゲティングの課題に対処します。以下のシナリオにおける問題を解決します。 1. 広告主は一方からデータを保有しているものの、ターゲットオーディエンスはリアルタイムで変化します。このような場合、プラットフォームのターゲティングタグでは正確なターゲティングが実現できない、あるいはユーザーパッケージではターゲティングのリアルタイム更新ができません。このような状況において、広告主はキャンペーンのパフォーマンスを向上させるために、双方のデータ機能を組み合わせる必要があります。そのため、広告主は一定レベルのユーザー識別・スクリーニング能力を備える必要があります。 第二に、データセキュリティや価値への懸念から、コンバージョンデータを広告プラットフォームに送り返すことを望まない広告主がいます。例えば、金融会社が金融広告を掲載する場合、無効な信用履歴を持つユーザーを排除する必要があります。しかし、無効な信用履歴は非常に機密性の高いデータであるため、広告プラットフォームは実際にはこのデータを保有していません。データセキュリティ上の理由から、金融広告会社はこのデータを広告プラットフォームに送信できません。そのため、金融会社は広告掲載時に、リアルタイムアカウンティング（RTA）を用いてユーザースクリーニングを強化する必要があります。（もちろん、広告プラットフォームはRTAの統合プロセス中にこのデータを取得する可能性があります。） 3. パーソナライズされたユーザー獲得ニーズを持つ広告主。これは、ユーザーごとに異なるターゲティング戦略とソリューションを選択する広告主です。例えば、企業ごとに成長チームが異なり、新規ユーザー、インストール／アンインストールユーザー、非アクティブユーザーなど、それぞれ異なるターゲティング戦略を採用している場合があります。こうしたきめ細かなデータロジックの多くは広告主のみが利用できるため、この場合、RTA（リアルタイム広告）を通じて広告を配信することができます。（この点について深く考えたことがある方は、「これはRTB（リアルタイム入札）と非常に似ているのではないか？ 両者の違いは何だろう？」と思われるかもしれません。以下で詳しく説明します。）
これら 2 つの質問を詳しく検討する前に、確認しておくべき重要なポイントが 2 つあります。 I. 広告には主に2つのソースがあります。1つは広告プラットフォームを通じて直接掲載される広告で、通常、ダイレクト広告またはセルフ広告と呼ばれます。名称は異なりますが、意味は同じです。クリックスルー率（CTR）とコンバージョン率（CTR）の推定、およびこれらの推定値から計算されるECPM入札ランキングを含む広告プロセス全体が、広告システムによって統一的に完了します。もう1つはRTB（リアルタイム入札）です。RTB広告はCPMベースで決済されます。広告主はECPMで各広告リクエストに入札し、全体的な広告価値は広告主のデマンドサイドプラットフォーム（DSP）によって計算されます。RTBは、CTRとコンバージョン率の推定を広告システムから広告主のDSPに移します。純粋なRTB広告入札システム（ADX）では、技術的な難しさのほとんどは広告主のDSPプラットフォームに移ります。 II. 計算広告の重要な側面は、異なるユーザー層に異なる広告やクリエイティブを配信できることです。本質的には、パーソナライズ広告です。パーソナライズ広告の鍵は、クリックスルー率（CTR）とコンバージョン率（CTR）の推定にあります。これらのコンバージョン率の推定値は、広告主の入札額と組み合わせることで、入札とランキングの推定ECPM（ECPM）を算出します。したがって、広告システムの観点から見ると、CTRとCTRの推定値の精度は、広告コンバージョン率を決定するシステムの精度に直接影響し、トラフィック価値と広告主のROIに影響を与えます。CTRとCTRの推定には、主に3つの特性が関係します。A - 広告特性、U - ユーザー特性、C - メディアとコンテキスト特性です。A - 広告データには通常、広告の業界、カテゴリ、コンバージョン目標、クリエイティブ素材が含まれます。これらの特性は、広告主と広告プラットフォームの両方から入手できます。C - コンテキストは主にメディアとその周辺環境に関係します。この分野では、広告プラットフォームのデータの方がより詳細で正確であることは間違いありません。 U - ユーザーデータ：広告プラットフォームと広告主は、それぞれ異なるレベルのユーザーデータ特性を有しています。基本的に、広告主の方が多くのユーザーデータを保有しています。OCPXコンバージョンモデルが普及するにつれ、広告プラットフォームは広告主のバックエンドからより多くのユーザーデータにアクセスできるようになり、その機能も強化されています。しかし、依然として広告主が保有するユーザーデータも相当量に上ります。これには、ユーザーの活動率、ユーザーの支払いデータ、eコマースアプリユーザーの閲覧・購入行動などが含まれます。こうしたデータが不足すると、特定のシナリオにおいて「ダイレクト」広告システムのクリックスルー率やコンバージョン率の予測が不正確になる可能性があります。そのため、広告リターゲティングなどの特定のシナリオでは、リアルタイム入札（RTB）が一般的に使用されます。 上記の 2 つの背景情報を理解すると、RTA と RTB の違いを理解できます。 1. RTAは主にダイレクト広告を対象としており、従来のダイレクト広告システムの限界を克服し、広告主のパーソナライズされたターゲティングを可能にするリアルタイムAPIを提供します。基本的なターゲティング、入札、ECPM（エクスチェンジベースの1,000インプレッションあたりの広告費用）の推定はすべて広告プラットフォーム上で実行されます。一方、RTBはADX（Advanced Dedicated Linear Function）を介して広告主のDSP（専用サービス）プラットフォームに接続します。DSPは広告の全体的な価値を推定し、入札のためのECPMを返します。RTBモデルは、広告主のDSPプラットフォームが広告価値の推定を完了するためのシステム全体の機能を表します。 2. RTAの主な用途はターゲティング機能であり、パーソナライズされたオーディエンスの選択とリアルタイムのトラフィック最適化を可能にします。一方、RTBはオンライン広告業界におけるトラフィック購入モデルです。これは、様々な広告リクエストに対するリアルタイム入札に基づくトラフィック獲得モデルです。この2つは明確に異なるものですが、RTBは実際にはRTAのリアルタイムのパーソナライズされたターゲティング機能を組み込んでいます。
RTA（リダイレクト獲得）は現在、主にテンセント、Toutiao、Baiduといった大手メディア広告プラットフォームのターゲティング機能として利用されています。広告主に毎回RTAリクエストを送信すると、必然的に広告主のサーバーのQPS（1秒あたりのクエリ数）が膨大になり、サーバーに負担がかかってしまう可能性があります。そこで、キャッシュ最適化を実装することが可能です。これは、広告主が既に「識別」または「タグ付け」したユーザーをキャッシュまたは記録することで、繰り返しリクエストを送信する必要性を排除するものです。データ量が蓄積されるにつれて、広告プラットフォームは広告主のユーザーデータ特性をより深く理解できるようになり、RTAリクエスト数を削減できます。こうしたデータ蓄積が広告プラットフォームにもたらすメリットも明らかです。
広告主と広告プラットフォームがそれぞれの強みを活かせるようにすることが私の考えです。分業の観点から見ると、広告最適化は3つの側面からアプローチできます。1つ目はユーザー価値の判断と特定、2つ目はユーザーのコンバージョン率（CTR/CVR）の推定、3つ目は広告クリエイティブの作成と最適化です。 ユーザー価値の判断は、主に広告主が行います。例えば、有料ユーザーはどれくらいの価値があるのか？eコマースの注文を完了したユーザーに対して、損益分岐点に達するにはどのくらいのROIが必要なのか？ユーザー識別は標準的なユーザーターゲティング広告プラットフォームで処理できますが、パーソナライズされたターゲティングにはリアルタイムアカウンティング（RTA）との統合が必要です。ユーザーのコンバージョン率予測に関しては、総じて広告システムプラットフォームの方が個々の広告主よりも精度が高く、特にメディア側からの豊富なユーザー行動データや、様々な業界や広告主からの集約的なコンバージョン行動データを保有する大規模プラットフォームは、その精度が顕著です。そのコンバージョン率予測能力は、一般的な広告主DSPよりもはるかに優れています。広告クリエイティブの作成と最適化に関しては、現在主に広告主に依存しています。なぜなら、広告主はターゲットオーディエンスと広告のコアセールスポイントをより深く理解しているからです。 ユーザーの広告コンバージョン率予測能力という点では、RTBモデルでは広告全体の価値予測をDSPに委ねているため、DSPプラットフォームの予測能力への要求は高く、予測コンバージョン率は広告プラットフォームの予測ほど高くありません。そのため、実際には広告プラットフォームに委ねることも可能でしょう。 したがって、RTA最適化は、現在のターゲティング機能への重点から、リアルタイムのパーソナライズされたターゲティングと入札機能へと拡張できます。ここでの入札とは、広告ターゲット結果に対する入札のみを指し、ECPM入札は指しません。たとえば、異なる有料ユーザーに異なる入札額を設定したり、異なるユーザーエンゲージメント行動に異なる価格を設定したりすることが含まれます。このように、パーソナライズされたターゲティングとパーソナライズされた入札の主な責任は、この分野に精通している広告主にあります。しかし、広告プラットフォームはコンバージョン率の予測においてより優れています。広告主のターゲット結果価格 * 推定クリックスルー率（PCTR） * 推定コンバージョン率（PCVR）を組み合わせることで、このインプレッションのECPMを正確に計算できます。これにより、広告主と広告プラットフォームの両方がそれぞれの強みを活用し、双方の効率を最大化できます。 |
