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「获客」快车道:强大的机器学习促广告收益最大化

发布时间:2023-12-29   来源:网络   阅读:1955

游戏出海的竞争日益激烈,这并非空穴来风。

从2021年第一季度至2022年第四季度,iOS平台的CPI增长了88%,意味着厂商需要花费近两倍的钱才能获取一个新用户。与此同时数据隐私政策持续收紧,更加提高了营销成本。

在成本高涨的当下,如何兼顾海外广告投放的速度与准确、投入与回报?NetMarvel 认为,机器学是破解这一系列难题的关键

01  

机器学:速度+准确=高效

精细化营销时代的到来对广告创意的更新频率、创意质量均提出了更高的要求。

然而,多维度的用户信息、不断增长的用户触点、多元的媒体资源决定了人工很难在短时间内处理好如此复杂的信息。人工想要保证质量、做出正确的营销决策,就得耗费大量时间,而当你分析调优之后,或许新的问题又将浮现,速度与质量似乎无法调和。

机器学正是这一矛盾的最佳解决方案。通过机器学进行实时AI模型训练及优化更新,在判断用户/用户群行为后进行算法分析,预估用户基本信息、行为等数据,再根据该数据精准找到对产品最匹配的用户,在极短的时间内生成有效的买量策略,实现对用户的精准触达不仅具有时效性同时还保障了准确性,“速度+准确=高效”就是机器学的最大优势。

02  

NetMarvel 确保数据安全无欺


随着隐私保护政策相继出台,第三方数据质量明显下滑,各大媒体平台的广告流量精准度降低,此时第三方数据已经远不如一手数据有效

NetMarvel利用机器学盘活一手数据,当广告主完成自身的广告计划建设后,将自身的全渠道数据回馈给系统并启动机器学。系统根据差异化要求对这些数据进行模型训练,深入分析受众特征,以定制化优化策略。

广告主只需对NetMarvel开启全渠道数据回传,就能在NetMarvel自助投放平台搭建广告,根据不同的增长需求、不同用户阶段不同的获客模型,并在NetMarvel智能算法的加持下实现程序化智能投放

全渠道回传数据源自广告主的信任,NetMarvel严格遵守数据保密原则,在保障用户免受风险的前提下,让广告主看到最真实的广告投放效果,全面了解流量的真实性和可靠性,确保数据安全和高度透明无欺诈

以广告主重点关注的ROSA模型为例:

1.ROSA智能预估

ROAS智能出价功能可以通过实时预估用户的生命周期价值,再根据广告主设定的ROAS目标来实时出价,以获得更高质量的用户投放回报效果。

2.ROSA自动筛选

利用算法来推动实时自动化投放,从而不需要依赖人工进行子渠道的筛选和定价,省时省力的同时获取高质量的用户。

3.ROSA瞄准用户价值

ROAS 模型比普通的固定出价模式更能做到全局监控,及时基于用户的真实价值动态出价,挖掘优质用户,以更科学的出价策略,挖掘效果更好的获客渠道与质量更优的目标用户,实现高效投放。

机器学已经App广告主出海的一大利器,NetMarvel的机器学平台助力广告主高效盘活一手数据以实现用户增长,加速出海进程。