RTB House——如何在100毫秒内完成个性化广告投放？

大约30年前，第一个可点击的横幅广告（banner ad）涌现在互联网上。数字和营销行业虽历经多年发展，但横幅广告仍然是矗立不倒的广告渠道之一。通过支撑广告购置主动化和基于用户行动供给个性化展现，程序化广告（尤其是在再营销方面）正引领着数字广告行业的潮流，而再营销就是其中转化威力最壮大的方法之一。

对此，作为一家专注于再营销优化的技巧供给商RTB House，其中国市场负责人Oliwia Jankowska以再营销广告为例，为我们说明了从发起bid（竞价）要求到完成广告投放之间的短短100毫秒内，其RTB（Real Time Bidding，实时竞价）技巧如何实现精确的个性化广告投放。

据懂得，再营销广告能够施展全体潜力的时光非常之短。在这段时光内，体系必需做出大批的剖析和决策：从审查特定用户历史、估算购置潜力、决议购置广告投放地位的价钱，到最后应用哪些广告创意以及应当展现哪些奇特产品。

然而，RTB House所供给的RTB技巧不仅可以用于再营销广告，通常还能用于在线广告的实时买卖。这个进程是基于拍卖的情势，由广告商来“决议”他们愿意为特定广告位支付多少费用。这一主动化bid进程在web页面加载到用户屏幕之前——大约仅需100毫秒。因此，要想在这么短的时光内实现高效的再营销，拥有创新的广告技巧无疑对你而言是至关主要的。

RTB House的RTB技巧如何运作？

在展现一个广告之前会产生多个过程，出售和购置广告位的全部进程会从用户开端拜访宣布商的网站开端，这将激活对特定广告位的bid要求。

为了启动“拍卖”，宣布商会分享有关用户的主要信息（地理地位、装备类型等）。在下一步中，宣布商会向广告交易平台（ad exchange）供给广告位，然后由广告交易平台通知DSP（广告主需求方）平台可拜访的展现地位。

首先，DSP平台会依据所有可用数据和有关库存的历史数据（CTR和可见性等）评估购置特定广告位的价值和风险。然后，他们会审查广告商所运营的广告运动，并评估哪个广告运动最合适此特定用户。

Brand Safety筛选功效也是评估中的一大主要部分，这一筛选功效可以站在广告商的品牌安全政策角度斟酌，防止广告涌现在某一网站上，也能避免广告涌现在具有冒犯性或潜在负面内容旁边。

经过评估之后，DSP平台会将特定用户和可用广告位告诉已选定的广告商，然后由广告商决议他们愿意为拍下的广告位支付的价钱。与此同时，广告商也须要预备好他们的广告创意——选择适合的格局、决议具体的设计模板和产品优惠。

在完成价钱预估和广告创立预备工作之后，就到了进行供给路径优化的时候。现今的市场尺度是宣布商会与大约6个平台进行合作，而这就是为什么广告买家须要决议在哪里购置特定的广告位，即公开交易市场或私有交易市场，从而优化他们的成本。

经过一轮决策之后，DSP平台将会代表广告商进行bid。连同bid报价一起，他们会发送预备就绪的广告创意。

最后，在发出bid要求大约100毫秒之后，这场“拍卖”就完成了，并且获胜者的广告创意将在用户拜访的全部页面加载出来。

RTB技巧的闪光点——效力

尽管RTB模式为广告商带来了一些挑衅，但它在成本和时光效力上都取得了很大的后果。首先，广告商对于定位目的拥有了更多的掌握权。每个广告位都是被单独评估的，这让广告商可以更有效地分配预算。在此进程中，广告商可以从数千家宣布商供给的广告位进行选择并决议哪些地位具有更大的潜力。Brand Safety筛选功效也有助于避免广告商选择到可能有损品牌形象的广告位。

对于营销人员的日常工作来说，RTB模式是一种减少与宣布商会谈时光和管理各种合同的明智办法。此外，主动化的自学习算法还能够尝试各种场景和格局、剖析整体成果并主动调剂或优化广告运动。

依据RTB House的数据，在实行其自行构建的深度学习算法之后，广告运动效力平均进步了50%。这也恰好解释，为了充足施展RTB模式的潜力并在每次“拍卖”期间严厉遵照最后期限，DSP平台须要配备现有的先进技巧，从而确保迅速高效的运作。

总结

依据数据统计资源网站Statista的预测，2019年全球将消费近850亿美元在程序化广告上。市场研讨机构eMarketer的报告则显示，到2020年，美国86%以上的数字展现广告将通过主动化渠道购置。由于大部分预算都将消费在主动化环境中，广告运动的后果无疑成为品牌的重中之重。在每一天即将停止的时候，广告商都会依据他们的整体后果来对其广告运动进行审核。

在RTB模式下，广告商只有大约100毫秒的时光来完成特定广告投放——从吸收bid要求到展现带有个性化信息和优惠的广告。在这个时候，要在如此短的时光内做出如此多的症结决策，拥有一个值得信任的、能够应用先进技巧并能带来可观广告成效的合作伙伴就显得十分必要。显然，RTB House值得你一试，他们不仅减轻了广告商做出决策的累赘，而且将义务承接给了能够不断剖析大批数据、依据用户需求制订相应决策并最终完成广告投放的自主算法。到头来，只用最少的工作，就能带来更好的成果，何乐而不为呢？

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