RTA （ Realtime API）は、広告主のリアルタイムでパーソナライズされた配信ニーズを満たすために使用されます。新しい技術機能を効果的に活用するには、その長所と短所を理解することが不可欠です。そのためには、従来の機能や技術との違いや強みを探求する必要があります。比較分析は、白と黒が互いを際立たせるように、明確な対比をもたらします。

まず、従来の広告プラットフォームでは次のような配信方法が提供されていることがわかります。

ダイレクト広告：広告主は広告プラットフォームやマーケティングAPIを通じて直接広告を掲載し、メディアのユーザーデータ機能と広告モデルを活用して広告予測と最適化を行います。ダイレクト広告のメリットは、広告プラットフォームが膨大なユーザー基本データと製品行動データを蓄積し、豊富なユーザープロファイル特性を得られることです（例えば、テンセントは多数の製品と強力なソーシャル関係に基づくユーザープロファイル特性に加え、膨大なユーザー行動データを有しています。Toutiaoはユーザーのコンテンツ閲覧やエンターテインメント行動特性を有しています。Baiduは精緻なユーザー検索特性を有しています。）。

一方、 OCPXモデルの機能がますます充実し、深化していくにつれ、広告プラットフォームは広告主から得られる豊富な基本的なコンバージョンデータも保有するようになりました。そのため、特定のメディアコンテキストにおける広告掲載のCTRとCVRを予測する能力はますます正確になっています。これはダイレクト広告システムのメリットであり、掲載からコンバージョンまでの基本的なデータのクローズドループが比較的完成していると言えます。

プログラマティック広告は、「 ADX 」モデルとも呼ばれ、メディアがトラフィックを提供し、広告主とつながる ADX プラットフォームを構築するものです。広告主 ( DSP ) は、独自のデータと独自に構築した配信モデルを活用してキャンペーンを実施します。ADXは広告主のDSPプラットフォームに接続し、 DSP入札は通常、インプレッション単価 ( ECPM ) に基づいて行われます。広告主のDSP プラットフォームは、各リクエストのユーザー価値、 CTR 、およびCVRを見積もる役割を担います。ADXに接続された広告主のDSPプラットフォームでは、広告主はメディア側の配信モデルを利用できません。代わりに、独自のデータの利点と専用の配信モデルを活用してキャンペーンを実施します。

直接配送のデメリット：

1 ) 広告プラットフォームは広告主からのグローバルデータを取得できません。広告主は現在、アクティベーションや決済といったバックエンドデータを送信していますが、広告プラットフォームが取得できるのは、自社が配信するトラフィックに紐づくバックエンドデータのみです。そのため、広告プラットフォームが保有するデータは不完全です。例えば、再アクティベーションのシナリオにおいて、あるアプリケーションが他の広告プラットフォームによって既に一度再アクティベートされている場合や、ユーザーが自らアプリケーションを起動した場合、広告プラットフォームは理論上、そのことを認識できません。

2 ) 広告プラットフォームは、広告主の商品に関するアクティブデータとユーザーバリューデータを欠いています。ユーザーアクティビティとユーザーバリューは、最終的に広告主の入札に影響を与えます。言い換えれば、広告プラットフォームは広告主に合わせて入札をカスタマイズすることはできません。同じユーザーであっても、類似の商品間で価値は異なります。これは、コンテンツ消費量とアクティブ時間の違いが、異なる価値をもたらすためです。

ダイレクト広告には、広告主のアクティビティ データとユーザー価値データが欠けており、これらはユーザーの広告掲載の選択と入札を決定するものですが、広告主はこれらのデータをすべて持っています。

ADX モードの欠点:

ADXは、広告配信モデル全体を広告主（DSP）データに完全に依存しています。最大の問題はデータ不足です。メディア側のコンテキスト情報、ユーザー行動データ、ユーザーの興味関心タグ、そして他の広告主からの一般化されたデータが不足しているため、たとえ同等の技術力を備えていても、ADXが広告CTRおよびCVR予測モデルにおいてメディア広告プラットフォームと同等の精度を達成することは困難です。

RTA は、ダイレクトプロジェクションと ADX の利点を組み合わせた製品です。

このアプローチは、既存のダイレクトマーケティングを基盤とし、メディアデータ機能と広告モデルを最大限に活用し、広告主データに基づくADX（ Advanced Direct Marketing）とダイレクトマーケティングを統合します。RTAの優位性は、広告主が詳細なユーザー行動データを保有し、ユーザー価値を比較的明確に理解していることにあります。これは主に、ユーザーターゲティングの補完とユーザー価値の評価に表れます。

RTAは現在、オンライン サービス業界や金融業界で広く使用されています。

オンライン サービス業界、特に短編動画業界は、過去 6 か月間で新規ユーザーの獲得と既存ユーザーのエンゲージメントの強化において大きな進歩を遂げてきました。

まず、製品の DAU 増加を目標とした、ユーザー獲得のための RTA アプリケーションについて説明します。

ユーザー獲得シナリオにおいて、広告プラットフォームは通常、アプリが現在「インストール済み」かどうかを表示します。多くの広告主は実際にはユーザーをさらに細分化し、インストールしていないユーザーを新規ユーザーとアプリをアンインストールしたリピーターユーザーに分類しています。また、リピーターユーザーに時間制限を設けている広告主もいます。例えば、過去3ヶ月以内にアンインストールしたユーザーを拒否したり、新規ユーザーのみを受け入れたりするなどです。さらに、新規ユーザーとリピーターの入札単価は異なります。

RTAは、これら両方のシナリオに効果的に対処します。広告プラットフォームは関連性の低い広告インプレッションをフィルタリングすると同時に、広告主のコンバージョン率を向上させることができるため、双方にとってメリットのある状況となります。

ユーザー獲得シナリオ、特にデイリーアクティブユーザー数(DAU )の増加を目的としたシナリオでは、多くの高度な運​​用手法が関係します。

シンプルなアプローチとしては、主要なトラフィック プラットフォームによってすでにアクティブ化されているユーザー ID と、ユーザーが積極的に開始したユーザー ID をフィルタリングし、まだアカウントをアクティブ化していないユーザーをターゲットにして、予算と効果の両方を最大化することが挙げられます。

より洗練されたアプローチでは、モデルを使用して、特定の日にユーザーが製品を積極的に起動するか、プッシュ通知で開始するかを予測します。スコアが計算され、スコアが高いほど、自動起動またはプッシュ通知でユーザーエンゲージメントを達成できることを示します。公式の手段でエンゲージメントできないユーザーのみが有料広告トラフィックのターゲットになるため、広告予算を大幅に節約できます。過去6か月間で、Douyin、Kuaishou、Weishi、Xigua、Haokan Video、およびPinduoduoやJingxiなどのeコマースアプリは、ユーザーエンゲージメントにかなりの予算を費やしており、通常は0.3～0.8元です。大規模な製品では、さらに大きなコスト削減を実現できます。たとえば、ユーザーエンゲージメントを行うユーザー数が1日あたり100万人減少すると、1日あたり30万～80万元を節約できます。この技術的ソリューションには、すでに比較的一般的で成熟したソリューションが利用可能です。

より高度なアプローチとしては、ユーザーエンゲージメントのARPUまたはLTVをターゲットとする方法があります。ユーザーによってエンゲージメントの価値は異なります。例えば、ショートビデオ製品の場合、エンゲージメントの高いユーザーの中には60分間視聴し、その後のアクティビティにプラスの影響を与えるユーザーもいれば、1本の動画だけ視聴して離脱するユーザーもいます。したがって、異なるユーザーの価値に合わせて、入札戦略とエンゲージメント戦略を調整する必要があります。もちろん、このモデルは以前のモデルよりも複雑です。

RTAは主に、ターゲットを絞った広告補足と入札を通じて広告配信の効率を最適化します。将来的には、パーソナライズされたクリエイティブなど、ユーザーエンゲージメントの向上にさらに貢献するでしょう。製品側のデータにはユーザーの行動や消費嗜好が含まれているため、広告主は広告プラットフォームよりも、どのようなコンテンツがユーザーを効果的にエンゲージさせるかを明確に理解できます。これは、マーケティングAPIと組み合わせることで、さらに大きな戦略の余地を生み出す可能性があります。

金融業界でも RTA が広く使用されています。

金融業界のコア・コンピテンシーは、信用プールとリスク管理能力にあります。これらはコア・コンピテンシーであり、ひいては競争優位性であるため、広告プラットフォームに容易に付与されることは一般的にありません。

ユーザー獲得のシナリオでは、すでにクレジットが付与されているユーザーや、リスク管理システムによってクレジットスコアが低いと判断されたユーザーを回避することで、無効なトラフィックを除外し、クレジット付与コストを削減できます。

ユーザーエンゲージメントのシナリオ（例えば、お金を借りたり、商品を購入したりといった）において、金融広告主はユーザー自身の消費行動などのデータを用いて、ユーザーエンゲージメントとユーザー価値を判断できます。ROIを確保しながら、トラフィック生成能力をさらに向上させ、独自の「オーディエンスモデルライブラリ」を構築することで、ユーザーエンゲージメントの可否や入札額を決定できます。

RTAは、ここ2年ほどで登場した比較的新しい広告テクノロジーです。その中心となるのは、広告主のコアデータ（アクティビティ、ユーザー価値、行動タグ）を効果的に活用し、広告プラットフォームによるクリエイティブ素材の選択、ターゲティングの最適化、入札のパーソナライズを支援することです。今後、研究と探究が進むにつれて、さらに革新的なアプローチが登場するでしょう。

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