商品广告分为单商品广告（SDPA）和多商品广告（DPA）两大类，以"爆款"打造机和"种草"营销属性帮助广告主高效转化，而备受电商行业广告主喜爱。
不同的是，SDPA是基于模型对商品的理解，让"商品"找"人"，从而高效实现精准拉新促活需求。而DPA则是基于目标用户的深度洞察，为“人”推荐“商品”，那么，怎么做才能为目标用户更精准推荐"种草"商品，从而达成更高效转化呢？
穿山甲RTA+DPA的高阶玩法，也许就是答案。
1.RTA+DPA，让"种草"事半功倍
穿山甲DPA广告，又称为多商品广告，非常适合拥有海量商品，且希望快速实现目标用户与商品建立个性化广告连接的广告主，尤其适合电商行业"种草"营销。DPA的基本特点是可以根据用户行为洞察定制化分析其兴趣和需求，从而实现千人千面的商品广告展示。
而RTA是一款基于本地竞价广告进行程序化形式升级的产品，利用RTA接口帮助广告主实现投放，结合广告主自身数据和技术能力，支持其深入参与投放决策，最终共同优化提升ROI。
穿山甲动态商品广告DPA与RTA的融合，让广告主可以基于自身数据库，预估高转化商品，并将商品信息和人群偏好洞察通过RTA接口，借助穿山甲DPA的投放能力对人群进行千人千面的商品广告展现，实现更加精准的"种草"投放。
1.1 RTA+DPA的核心价值
与普通DPA广告相比，RTA+DPA高阶玩法的核心价值主要体现在以下两个维度：
高ROI商品优选：通过程序化交互媒体侧用户洞察和广告主侧待展示商品候选集，穿山甲可双向结合候选集商品数据和自身数据模型优势，优先选择候选集中ROI最高的商品进行广告展示；
商品重要程度：支持广告主自主设置商品重要程度，在商品优选基础上为最高ROI商品叠加额外保障；
2.RTA+DPA，高效助力某电商广告主再营销
某电商广告主A，使用仅RTA推荐商品策略，基于自有用户最新加购和浏览行为数据进行DPA投放，同时叠加针对LTV长度及购买频次进行人群分层的个性化出价，最终在拉活场景下，其付费成本降低22%。
某电商广告主B，在RTA+DPA投放中，使用结合自身数据和穿山甲模型共同推荐商品策略，进行千人千面广告展现，同时叠加个性化出价，最终CVR提升了26%-64%，付费成本下降超过5%。
可见，DPA+RTA能够有效帮助电商广告主实现商品优选与目标人群的精准定向，提升广告投放的效率和效果。618高峰节点到来前夕，DPA+RTA作为帮助电商广告主高效"种草"的增收利器使用，定事半功倍。
