广告后台数据的打通为广告工具的发展提供了基础，近两年国内广告平台Marketing api的出现大大降低了广告工具开发的难度，RTA模式的普及和推广又进一步推动了广告自动化的进程。对于广告优化师的能力要求，从最基础的账户操作能力逐渐晋升为市场分析能力以及模型思维能力。在自动化广告全面来临之前，我们兴许可以通过广告后台现有的工具来提升自己的模型思维能力。
作为国内的头部广告平台，广点通和巨量引擎都分别推出了自家的自动化广告工具，虽然还不成熟，但是我们可以通过这些工具来看两个平台在广告自动化上的一些思路。
1、工具简介
广点通在投放自动化工具上主要是两个，一个是自动化规则，另一个则是开放不久的智能投手。这两个工具都可以在账户中工具一栏的投放管理中找到。
巨量引擎的投放自动化工具也是两个，分别是自动规则和投放管家。这两个工具在工具栏目下的优化工具可以找到。
虽然两家平台做的这两个工具类似，但是在侧重点上还是有一些区别。自动规则作为前菜，推出都比较早，但是在使用和推广普及上的力度并不大。投放管家和智能投手最为重点培养对象，两家的产品设计思路还是有一些区别。
2、自动规则
广点通在自动规则上相比巨量多了广告计划（巨量的广告组）的维度，但是在计划层级可操作的数据较少。而在账户层级上，巨量引擎的数据操作维度又比广点通的可操作性更强。既然都是自动规则，那么为何两家在产品设计上要做这样的区别呢。
做过两个平台的优化师可能都会有一个共同的印象，巨量引擎在投放过程中账户更换的频率是比较高的，在测试同维度的广告的时候，不同账户的数据表现差异会非常大。有些账户就是没有消耗，抬价效果也不好，但是有些账户即使出价低，也比较容易跑出消耗。而广点通则是有养户的说法，账户更换频率低，一个高质量的账户在曝光跑量上都有比较大的优势。至于为什么会有这样的差异，这里可以给大家提供一个参考思路，从投放机制角度来看，投放怎么做的更好？
从平台本身的区别来看，就更容易理解自动化规则这个产品的设计为什么会有这样的区别。当然，对于大多广告主来说，可操作的维度越多，安全感可能就越高，风险控制也越强。但是对于平台而言，满足广告主的当下需求更为重要，在操作频率低的维度，需求的优先级也会降低。这里大家可以进一步思考一个问题，在不同层级的数据维度设置上，为什么要设置这些数据，而不是全部都列出来。
3、投放管家和智能投手
这两个工具是在自动化规则上更进一步的产品，平台通过机器学习的方式训练模型，期望用这种方式进一步减少广告主的干预。至于为什么要减少干预，可以从这里去思考，新手不懂，老手不屑的信息流出价。不过从两个工具来看，巨量明显对于自家的算法更有信心，有点类似Google的UAC广告。而广点通在这个产品上，还是给了广告主比较大的操作空间。
4、这些工具如何用
在流量竞争愈加激烈的情况下，优化师上广告计划的频次越来越高，但是如果每条计划都一条条去看，效率会大打折扣。在了解这些基础工具之后，我们要如何利用这些功能去设置自己的自动化规则逻辑呢。我们可以参考之前3年和3个月的优化师眼中的漏斗模型一文的知识点，对我们投放过程以及工具对应的一些功能点做拆解和量化。
当然，针对不同行业和操作习惯，有些标准和侧重的数据会有所区别，对于不同推广阶段的产品和计划也会有所不同，但是内在基本逻辑的出发点都是一致的，主要从风险控制以及扩大受益去考虑。
