智能融合：機器學習重塑廣告出價策略，助力高效增長

全球數(shù)字廣告支出在廣告市場中的占比逐年攀升，根據(jù)eMarketer數(shù)據(jù)，2019年超過50%，到了2022年更是達到64.8%，預計今年將超過2/3。由于碎片化的信息持續(xù)分散用戶的注意力，導致市場競爭異常激烈。因此，廣告主需要更加迅速和智能地調(diào)整廣告投放策略，以適應這個瞬息萬變的市場。

如今，數(shù)字廣告領域的競爭已不僅僅關乎曝光和點擊，如何在市場中獲得最佳ROI，成為廣告主面臨的更大挑戰(zhàn)。這需要廣告主深入理解用戶的行為和需求，精準地制定投放策略，并能夠靈活地調(diào)整以適應市場的變化。同時，還需要利用數(shù)據(jù)和智能技術來優(yōu)化廣告的投放和效果，從而在競爭激烈的市場中脫穎而出。

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，程序化廣告和機器學習的結合成為數(shù)字廣告領域的一項重要趨勢。這一趨勢不僅為廣告主提供了更精準的廣告投放工具，還帶來了全新的廣告ROI優(yōu)化策略。

作為開發(fā)者全球增長平臺，匯量科技深度整合機器學習技術，將其貫穿廣告投放的各個關鍵階段。繼創(chuàng)意生成優(yōu)化和廣告推薦后，本期內(nèi)容將深入探討機器學習賦能下的廣告投放第三步——【出價優(yōu)化】。

出價優(yōu)化：

ROI的關鍵戰(zhàn)場

在廣告投放的復雜生態(tài)中，出價優(yōu)化是廣告主為實現(xiàn)廣告活動的最佳效果而進行的核心策略之一，涉及確定在廣告投放中為每個廣告位或用戶展示設置的出價金額，通過優(yōu)化出價策略，引入機器學習技術，出價優(yōu)化不再僅僅是簡單的數(shù)字調(diào)整，而是演變?yōu)楦悄?、更靈活的戰(zhàn)略。以幫助廣告主實現(xiàn)廣告活動的最佳ROI，并確保廣告能夠在目標受眾中獲得最大的可見性和效果。

然而，數(shù)字廣告投放領域的出價優(yōu)化仍面臨著一系列挑戰(zhàn)，從效率問題到用戶質量的不確定性，這些因素直接影響廣告主追求最佳ROI的能力：

效率低下

在常見的廣告投放情境中，為了確保整體的投放回報率（ROI），廣告主通常需要投入大量的時間和精力，密切關注成千上萬的子渠道的表現(xiàn)，并逐個調(diào)整出價策略。當涉及到多產(chǎn)品、跨區(qū)域投放時，這種挑戰(zhàn)會更加顯著。

難以把控的用戶質量

傳統(tǒng)的出價模型可能無法深度挖掘用戶特征和行為，導致廣告主難以實現(xiàn)精準的目標用戶定位。這增加了廣告主在競爭激烈市場中的不確定性，影響廣告活動的轉化效果。

ROAS表現(xiàn)堪憂

在多產(chǎn)品、跨區(qū)域的投放活動中，如何確保ROAS（Return on Advertising Spend）的表現(xiàn)？由于市場環(huán)境的復雜性和變化性，ROAS的表現(xiàn)往往難以預測和控制，很多廣告主都對此感到非常困擾。

機器學習

何以助力出價優(yōu)化

在多重挑戰(zhàn)背景之下，機器學習的重要性愈發(fā)凸顯，憑借其強大的技術能力，為廣告主提供更靈活、智能的廣告投放策略，助力實現(xiàn)最佳ROI：

智能調(diào)價提效

機器學習通過對龐大的實時數(shù)據(jù)進行深度分析，為廣告主提供更具有差異化的出價策略和投放計劃，不僅提高了調(diào)價優(yōu)化的效率，使廣告主能夠更快速地適應市場變化，降低手動操作的工作量，同時滿足廣告主的差異化需求。

精準鎖定目標用戶

通過深度挖掘用戶特征和行為，機器學習能夠實現(xiàn)更精準的目標用戶定位。這有助于提高用戶質量，增加廣告活動的轉化效果，同時增強市場競爭力。

1 用戶特征挖掘：

機器學習可以利用大數(shù)據(jù)分析技術，對用戶的屬性、行為、興趣等多維度信息進行深度挖掘。通過分析用戶的行為習慣、消費偏好、地理位置等，形成對用戶的精準畫像。

2 用戶行為分析：

機器學習可以利用大數(shù)據(jù)分析技術，對用戶的屬性、行為、興趣等多維度信息進行深度挖掘。通過分析用戶的行為習慣、消費偏好、地理位置等，形成對用戶的精準畫像。

3 目標用戶定位：

基于以上分析，機器學習可以準確地識別目標用戶群體，并根據(jù)不同的產(chǎn)品或服務類型，制定相應的目標用戶定位策略。例如，對于電商類產(chǎn)品，可以精準地定位到具有購物意向的目標用戶；對于游戲類產(chǎn)品，可以精準地定位到具有游戲興趣的目標用戶。

預測及優(yōu)化ROAS表現(xiàn)

機器學習算法能夠處理復雜的市場環(huán)境和變化，預測和優(yōu)化ROAS的表現(xiàn)。這幫助廣告主更準確地控制廣告支出與回報之間的平衡，提高廣告投放的整體效果。

1 數(shù)據(jù)驅動決策：

機器學習可以利用大量的歷史數(shù)據(jù)和市場信息，通過數(shù)據(jù)挖掘和模型訓練，為廣告主提供數(shù)據(jù)驅動的決策建議。這些建議包括但不限于出價策略、投放策略、預算分配等。

2 實時監(jiān)測與調(diào)整：

機器學習可以實時監(jiān)測廣告的投放效果，并根據(jù)監(jiān)測結果迅速做出調(diào)整。例如，當某個廣告位的轉化率突然下降時，機器學習可以迅速調(diào)整該廣告位的出價策略，以保證廣告主的ROAS穩(wěn)定。

3 預測與優(yōu)化：

通過建立預測模型，機器學習可以預測未來的市場趨勢和ROAS表現(xiàn)。根據(jù)預測結果，機器學習可以為廣告主提供相應的優(yōu)化建議，例如調(diào)整預算分配、更換廣告素材等。這些建議可以幫助廣告主更好地應對市場變化，提高ROAS表現(xiàn)。

4 自動化與智能化：

機器學習可以實現(xiàn)廣告投放的自動化和智能化。通過自動化技術，廣告主可以快速地調(diào)整廣告策略并實時監(jiān)測效果；通過智能化技術，廣告主可以更準確地識別目標用戶并實現(xiàn)精準投放。這些技術可以幫助廣告主提高投放效率、降低成本并提高ROAS表現(xiàn)。

深度融合

實現(xiàn)出價策略的智能優(yōu)化

匯量科技機器學習平臺在廣告投放的【出價優(yōu)化】環(huán)節(jié)，通過智能出價和全生命周期自動出價優(yōu)化策略的全面應用，為廣告主提供了高效的解決方案。智能出價的精準性幫助廣告主更好地掌控投放目標，而全生命周期策略則確保在不同投放階段實現(xiàn)最佳化，進一步提升了廣告主的競爭力。

匯量科技大數(shù)據(jù)和機器學習平臺

01 智能出價：

致力于高效滿足廣告主多種目標優(yōu)化，在CPI/CPM出價產(chǎn)品基礎上，提供Target-CPE、Target-ROAS等深度目標的智能出價產(chǎn)品。

匯量科技旗下程序化互動式移動廣告平臺Mintegral目前已推出Target ROAS智能出價功能，廣告主能在Mintegral自助投放平臺上設定IAA（應用內(nèi)廣告）ROAS目標，實現(xiàn)自助化投放并獲取更多高價值用戶。

Target-ROAS依托深度轉化價值預估模型，準確識別每條流量對廣告主的轉化價值?；跇I(yè)內(nèi)領先的實時智能調(diào)控算法技術，能在分鐘級統(tǒng)計智能出價產(chǎn)品的投放效果并迅速做出響應，在下一時刻采用更優(yōu)化的出價系數(shù)幫助廣告主動態(tài)出價，幫助廣告主在目標ROAS達成下，最大化總轉化價值。

02 投放全生命周期出價策略：

生命周期是根據(jù)廣告投放狀態(tài)和機器學習算法學習進度，定義出來的具備實際應用價值和標識作用的概念，覆蓋廣告投放的整個生命流程。將廣告投放按生命周期自動劃分為學習期和正常投放期。學習期會采用冷啟動加速策略支撐機器學習算法快速收斂，正常投放期則采用智能出價算法穩(wěn)定達標率并最大化拿量。整個過程中機器學習算法將自動識別狀態(tài)并進行針對性優(yōu)化，加速產(chǎn)品穩(wěn)定和擴量。

以Mintegral合作伙伴Playgendary為例，自今年3月開始使用Mintegral Target ROAS智能出價功能后，Playgendary選擇了旗下休閑游戲Kick the Buddy，測試Target ROAS在安卓市場能帶來怎樣的投放效果。

Playgendary以45%的D0 ROAS目標進行投放，同時驚喜地看到了明顯的效果增長：

 Playgendary

·5億+玩家，2.5億+月活

·代表游戲：

Kick the BuddyTomb of the Mask、Bowmasters-Multiplayer Game

·Mintegral Target ROAS增長表現(xiàn):

·整個投放期間，產(chǎn)品的D0 ROAS從31%穩(wěn)步提升至49%，漲幅高達58.1%；

·在安裝量上，通過Target ROAS智能出價產(chǎn)生的安裝占據(jù)整體大盤的87%，整體ROAS表現(xiàn)較CPI傳統(tǒng)買量方式高出18%；

·基于以上表現(xiàn)，不斷加大買量投入。從投放初期相比，Kick the Buddy在Mintegral的投放預算提升了7.4倍。

為廣告主實現(xiàn)高效增長同時提升投放質量的關鍵，是Mintegral的全渠道數(shù)據(jù)回傳建模及智能預算分配能力。一旦廣告主啟用全渠道數(shù)據(jù)回傳，Mintegral就能在進行ROAS優(yōu)化之前積累事件樣本，從而以更低的冷啟動成本幫助廣告主實現(xiàn)規(guī)模更大、效果更佳的投放效果。

在預算分配上，機器學習會根據(jù)實際消耗和投放預算間的差值空間，動態(tài)調(diào)整出價策略。差值空間越大，就會采取更積極的出價策略來獲取更多的優(yōu)質用戶。在盡可能保障廣告主目標ROI的同時，最大化提升獲客規(guī)模。反之，也會通過反饋對預估模型進行優(yōu)化，

隨著技術的不斷進步，機器學習在程序化廣告中的應用已經(jīng)成為廣告主實現(xiàn)最佳ROI的得力工具。通過不斷優(yōu)化的機器學習算法，進一步提升廣告主的競爭力，實現(xiàn)長期可持續(xù)增長。同時，這一趨勢也將在數(shù)字廣告領域持續(xù)創(chuàng)新，為廣告主提供更先進、更智能的解決方案，助力其更加靈活地應對市場變化，確保廣告在目標受眾中獲得最佳效果，實現(xiàn)在不同階段的競爭力最大化。