Trading Desk搭建指南

編輯導語：廣告主如何實現投放提效？也許藉助工具是不錯的選擇。而MAPI是廣告平臺方推出的open API，幫助廣告主搭建trading desk來進行廣告投放。本篇文章裡，作者針對MAPI的定義、功能以及運用做了總結，一起來看一下。

Marketing API（以下簡稱MAPI），是各大主流廣告平臺基於自家營銷系統推出的幫助廣告主更好投放廣告的open API。基於MAPI，廣告主可以搭建Trading Desk來輔助廣告投放。

那麼MAPI提供了哪些能力，廣告主開發者基於這些功能該如何幫助廣告投放提效，本文將帶你一探究竟，希望讀者能有所啟發……

一、初識MAPI

Marketing API，是各大主流廣告平臺基於自家營銷系統推出的open API，可以為廣告開發者提供全面的技術及資料支援，全方位實現自動化營銷及高效管理。

我們先來一起回顧下，如果廣告主想要投放廣告到某媒體（平臺），常規方式主要有如下幾種：

  1. 廣告平臺側開戶投放：廣告平臺成熟穩定，功能齊全，廣告主只需開戶充值，就可在平臺上進行廣告投放。
  2. 對接ADX投放 ：廣告主可自行搭建DSP ，通過對接廣告平臺的ADX服務進行廣告投放。但通常來說，由於對接ADX會將平臺流量分發到廣告主側，廣告主可自由挑量投放，因此主流平臺的ADX一般不對外開放，需要評估廣告主的消耗情況，只有達到消耗門檻才會准入。

那麼讀者心中會不會存在疑惑，既然各大主流廣告平臺都有自身的營銷系統和ADX，廣告主可以通過上述兩個途徑進行廣告投放，為什麼還需要推出MAPI呢？

我個人認為，主要有以下幾個方面原因：

  1. ADX有消耗門檻限制，除非KA客戶，不然廣告平臺通常情況下不會提供對接；
  2. 廣告平臺的營銷系統面向的是所有客戶，無論是操作流程還是功能點都高度統一，無法滿足客戶個性化定製需求；
  3. 客戶在營銷活動時，為了最大化觸及使用者，一般都會選擇全網通投（即通過不同的廣告平臺投放廣告），這時候無法聚合各個平臺的資料進行分析，不方便運營。

基於以上客戶真實存在需求，各主流平臺紛紛推出了MAPI供廣告主接入，為廣告開發者提供全面的技術及資料支援，全方位實現自動化營銷及高效管理。

那麼哪些客戶適合通過對接MAPI來進行廣告活動呢？廣告主該如果通過MAPI給廣告投放提效呢？

  1. 懂技術：由於對接MAPI是需要一定的技術開發成本，所以接入方必須有很好的技術沉澱；
  2. 懂業務：畢竟介面是脫離系統操作頁面的，因此需要理解各個介面所能提供的能力以及準確判斷是否能滿足自身業務需求；
  3. 懂效果分析：由於各大平臺僅能提供展點消等基礎資料包表，無法展示站內轉化效果資料（除非廣告主向平臺會回傳轉化資料），因此可以對接MAPI來回收展點消資料並進行轉化歸因，從而來分析各渠道的流量質量；
  4. 需多渠道投放：如果廣告主想要多平臺進行廣告投放，必須通過MAPI回收各平臺資料進行聚合分析；
  5. 廣告投放提效：由於廣告平臺提供的功能是統一的，無法滿足廣告主的個性化投放需求，例如所有廣告投放僅定向不同，在平臺側就得手動建立N個策略，但是通過MAPI就可以通過自定義規則來批量投放廣告；
  6. ……

簡而言之，通過MAPI，可以輔助廣告主更好地進行廣告投放。

看到這，小夥伴肯定在想既然MAPI這麼好使，趕緊對接，以後投廣告就輕鬆了。別急，先看看MAPI目前存在的兩個不足之處：

  1. MAPI的功能實時性：目前各大平臺，同一個功能，MAPI的支援程式一定是晚於平臺側的，即存在滯後性，但未來不排除API先行的情況。
  2. MAPI的功能完整性：不管是出於安全形度還是商業佈局角度，MAPI無法cover平臺側的所有功能，廣告主需要評估已有功能是否能滿足自身需求。

下圖總結了三種投放方式的優劣勢，供讀者參考～

二、MAPI功能

目前市場上，主流廣告平臺一般都支援marketing API，例如巨量引擎、廣點通、百度、快手、阿里匯川等……雖然閤家的支援程度不太一樣，但主要的功能基本都能支援，包含廣告投放、資料包表、帳號管理等，好一點的平臺能提供更多的輔助工具，常規功能如下圖：

三、活用MAPI

廣告平臺的marketing api提供了那麼多功能，基於此，廣告主該如何去搭建Trading Desk來滿足自身的廣告投放需求呢？

搭建Trading Desk是一個漫長且痛苦的事情，正所謂“痛並快樂著”～筆者整理了幾個不同的對接階段，各廣告主開發者可以參照這幾個階段循序漸進地開展工作。

1. 市場摸索階段

處於該階段的廣告主，業務一般剛剛起步，通過投放適量的廣告，來摸索市場。此時廣告主可直接在平臺開戶投放即可，無需投入研發資源來對接MAPI。

2. 投放初步階段

在投放一段時間之後，廣告主需要對投放的資料進行更多的分析來驗證投放效果。由於平臺側無法提供廣告主站內資料情況，需回收平臺側相關資料並結合站內轉化資料來進行資料分析，但廣告主開發者需準備如下技術支援。

1）自建監測體系

目前各大主流平臺支援新增曝光點選監測，廣告主開發者可自建監測體系，回收廣告展點相關資料。監測連結需帶有相關的標識引數，用以保證連結的唯一性，通過標識引數可以分析不同渠道不同的廣告的投放效果。

2）轉化歸因

基於回收的展點資料，核心欄位為裝置號和時間戳，再結合廣告主站內轉化資料，可以歸因。

3）資料監控——流量質量

有了曝光點選資料，就可以監控流量質量，判斷是否存在異常流量。關於異常流量的相關知識，可以參考，也可以加筆者微信詳聊一些常見的反作弊判斷標準。

3. 投放起量階段

在驗證了投放效果之後，廣告主進入投放起量階段。在該階段，廣告主為了快速佔領市場，在市場上投入大量的廣告，這需要較高的運營成本。為了提升運營人效，廣告主開發者需做如下技術支援：

  1. 資料回收：對接廣告投放相關的API，回收平臺側的廣告相關資料，包含計劃、廣告、創意的展點消資料；
  2. 廣告排行榜：通過創意資料，分析各創意的展點消轉化資料，輸出廣告排行榜，供運營同學分析投放效果；
  3. 廣告模組：對接廣告的增刪改查操作API，可操作廣告投放；
  4. 自動化規則：通過廣告排行版資料，制定優劣廣告標準；通過自動化規則，針對優質廣告批量建立廣告投放進行市場搶量；針對劣質廣告，自動關停廣告，避免預算浪費。PS：這裡的自動化規則是一個持續摸索的過程，需聯合運營、財務、演算法團隊共同探討制訂，充分利用AB實驗來獲取最佳的規則配置；
  5. 資料監控——賬戶：對接賬戶級別介面，獲取賬戶的消耗以及餘額情況。需實時監控賬號情況，防止出現餘額不足或無消耗情況；
  6. 資料監控——稽覈：對接廣告投放級別介面，監控廣告稽覈情況，避免出現廣告稽覈不通過但無運營知曉的情況，導致廣告投放無法起量；
  7. 利用好平臺的自動化規則：針對一些的簡單的監控，可以充分利用平臺提供的自動化規則進行廣告投放/賬戶監控；
  8. 輔助工具：對接媒體的輔助工具，例如文案助手、視訊工具等，獲取優質文案，製作動態視訊，給運營投放提供指導；
  9. 更多工具，等待讀者進一步去發現……

4. 投放挑量階段

經過前期大量的市場投放，廣告獲客成本越來越高，這時候來到了流量精細化運營階段，即廣告投放挑量。廣告挑量投放的方案一般有三種。

1）媒體標籤

通過媒體後臺標籤定向進行廣告投放，但這取決於媒體標籤的豐富度。目前基本上都是一些常規標籤，如需結合自身業務投放，還是比較困難。

2）DMP（人群）

對接平臺提供的人群管理API，廣告主可根據自己的演算法計算出需要定向/排除的人群包，通過人群管理API同步到廣告平臺進行人群定向投放。但這就涉及到廣告主資料暴露，需與公司信安一起討論決定資料輸出的形式及顆粒度，資料必須脫敏，不然會存在洩露使用者隱私資料的風險。

3）RTA

為避免資料同步至廣告平臺側但同時又想精細化運營流量，各大平臺側於20年提供了RTA介面，即在廣告召回之前先詢問廣告主是否對本次流量進行廣告投放，將選擇權給到了廣告主。關於RTA的更多相關知識，讀者可自行百度，目前網上的資料非常多，本文不做過多的介紹。

5. 投放智慧化階段

其實在上述幾個階段，已經涉及到了一些演算法相關內容，但這裡為啥需要單獨拉出來一個智慧化階段來介紹，我想從另外一個角度來看MAPI的使用場景。

大多數的公司，尤其是各種提供Saas服務的公司，在利用MAPI的時候，通常是對單廣告平臺的能力進行包裝定製化。

但有木有考慮過這樣一種場景，基於廣告位的屬性來進行包裝，比如將巨量引擎、廣點通、百度的資訊流統一包裝為資訊流，這樣從廣告形式上可以分為開屏、資訊流、搜尋廣告等。這裡就涉及到強大的演算法能力以及產品拆解包裝能力：

  1. 產品拆解包裝能力：產品需熟知各家平臺提供的MAPI能力，能夠剝離拆解出共同模組部分，並整合對映到同一級別；
  2. 演算法能力：由於對各家的產品能力進行包裝，這裡就會涉及各種演算法，例如預算分配、自動出價、定向策略等，這裡面由於各家的日預算規則不一樣，預算分配是個難題，需重點照顧。

四、總結

Marketing API，雖然存在著功能性和時效性問題，但其在很大程度上可以輔助廣告主更好地進行廣告投放。本文通過對各家MAPI支援的能力程度進行分析，提出了活用MAPI的一些方案以及路徑規劃供讀者參考，希望能給大家帶來啟發。

通過對接廣告平臺的MAPI來搭建Trading Desk是一個漫長且痛苦的事情，大家一起排坑～

本文由 @包子 原創釋出於人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

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