mTrading Desk搭建指南( 三 )_

辅助工具：对接媒体的辅助工具，例如文案助手、视频工具等，获取优质文案，制作动态视频，给运营投放提供指导；

更多工具，等待读者进一步去发现……

4. 投放挑量阶段经过前期大量的市场投放，广告获客成本越来越高，这时候来到了流量精细化运营阶段，即广告投放挑量。广告挑量投放的方案一般有三种。
1）媒体标签
通过媒体后台标签定向进行广告投放，但这取决于媒体标签的丰富度。目前基本上都是一些常规标签，如需结合自身业务投放，还是比较困难。
2）DMP（人群）
对接平台提供的人群管理API，广告主可根据自己的算法计算出需要定向/排除的人群包，通过人群管理API同步到广告平台进行人群定向投放。但这就涉及到广告主数据暴露，需与公司信安一起讨论决定数据输出的形式及颗粒度，数据必须脱敏，不然会存在泄露用户隐私数据的风险。
3）RTA
为避免数据同步至广告平台侧但同时又想精细化运营流量，各大平台侧于20年提供了RTA接口，即在广告召回之前先询问广告主是否对本次流量进行广告投放，将选择权给到了广告主。关于RTA的更多相关知识，读者可自行百度，目前网上的资料非常多，本文不做过多的介绍。
5. 投放智能化阶段其实在上述几个阶段，已经涉及到了一些算法相关内容，但这里为啥需要单独拉出来一个智能化阶段来介绍，我想从另外一个角度来看MAPI的使用场景。
大多数的公司，尤其是各种提供Saas服务的公司，在利用MAPI的时候，通常是对单广告平台的能力进行包装定制化。
但有木有考虑过这样一种场景，基于广告位的属性来进行包装，比如将巨量引擎、广点通、百度的信息流统一包装为信息流，这样从广告形式上可以分为开屏、信息流、搜索广告等。这里就涉及到强大的算法能力以及产品拆解包装能力：

产品拆解包装能力：产品需熟知各家平台提供的MAPI能力，能够剥离拆解出共同模块部分，并整合映射到同一级别；
算法能力：由于对各家的产品能力进行包装，这里就会涉及各种算法，例如预算分配、自动出价、定向策略等，这里面由于各家的日预算规则不一样，预算分配是个难题，需重点照顾。

四、总结Marketing API，虽然存在着功能性和时效性问题，但其在很大程度上可以辅助广告主更好地进行广告投放。本文通过对各家MAPI支持的能力程度进行分析，提出了活用MAPI的一些方案以及路径规划供读者参考，希望能给大家带来启发。
通过对接广告平台的MAPI来搭建Trading Desk是一个漫长且痛苦的事情，大家一起排坑～
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