智能融合：機(jī)器學(xué)習(xí)重塑廣告出價(jià)策略，助力高效增長(zhǎng)

全球數(shù)字廣告支出在廣告市場(chǎng)中的占比逐年攀升，根據(jù)eMarketer數(shù)據(jù)，2019年超過(guò)50%，到了2022年更是達(dá)到64.8%，預(yù)計(jì)今年將超過(guò)2/3。由于碎片化的信息持續(xù)分散用戶的注意力，導(dǎo)致市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(yīng)這個(gè)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)。

如今，數(shù)字廣告領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)已不僅僅關(guān)乎曝光和點(diǎn)擊，如何在市場(chǎng)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(zhǔn)地制定投放策略，并能夠靈活地調(diào)整以適應(yīng)市場(chǎng)的變化。同時(shí)，還需要利用數(shù)據(jù)和智能技術(shù)來(lái)優(yōu)化廣告的投放和效果，從而在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，程序化廣告和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合成為數(shù)字廣告領(lǐng)域的一項(xiàng)重要趨勢(shì)。這一趨勢(shì)不僅為廣告主提供了更精準(zhǔn)的廣告投放工具，還帶來(lái)了全新的廣告ROI優(yōu)化策略。

作為開(kāi)發(fā)者全球增長(zhǎng)平臺(tái)，匯量科技深度整合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，將其貫穿廣告投放的各個(gè)關(guān)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(jī)器學(xué)習(xí)賦能下的廣告投放第三步——【出價(jià)優(yōu)化】。

出價(jià)優(yōu)化：

ROI的關(guān)鍵戰(zhàn)場(chǎng)

在廣告投放的復(fù)雜生態(tài)中，出價(jià)優(yōu)化是廣告主為實(shí)現(xiàn)廣告活動(dòng)的最佳效果而進(jìn)行的核心策略之一，涉及確定在廣告投放中為每個(gè)廣告位或用戶展示設(shè)置的出價(jià)金額，通過(guò)優(yōu)化出價(jià)策略，引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，出價(jià)優(yōu)化不再僅僅是簡(jiǎn)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(shí)現(xiàn)廣告活動(dòng)的最佳ROI，并確保廣告能夠在目標(biāo)受眾中獲得最大的可見(jiàn)性和效果。

然而，數(shù)字廣告投放領(lǐng)域的出價(jià)優(yōu)化仍面臨著一系列挑戰(zhàn)，從效率問(wèn)題到用戶質(zhì)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(jiàn)的廣告投放情境中，為了確保整體的投放回報(bào)率（ROI），廣告主通常需要投入大量的時(shí)間和精力，密切關(guān)注成千上萬(wàn)的子渠道的表現(xiàn)，并逐個(gè)調(diào)整出價(jià)策略。當(dāng)涉及到多產(chǎn)品、跨區(qū)域投放時(shí)，這種挑戰(zhàn)會(huì)更加顯著。

難以把控的用戶質(zhì)量

傳統(tǒng)的出價(jià)模型可能無(wú)法深度挖掘用戶特征和行為，導(dǎo)致廣告主難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的目標(biāo)用戶定位。這增加了廣告主在競(jìng)爭(zhēng)激烈市場(chǎng)中的不確定性，影響廣告活動(dòng)的轉(zhuǎn)化效果。

ROAS表現(xiàn)堪憂

在多產(chǎn)品、跨區(qū)域的投放活動(dòng)中，如何確保ROAS（Return on Advertising Spend）的表現(xiàn)？由于市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性和變化性，ROAS的表現(xiàn)往往難以預(yù)測(cè)和控制，很多廣告主都對(duì)此感到非常困擾。

機(jī)器學(xué)習(xí)

何以助力出價(jià)優(yōu)化

在多重挑戰(zhàn)背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性愈發(fā)凸顯，憑借其強(qiáng)大的技術(shù)能力，為廣告主提供更靈活、智能的廣告投放策略，助力實(shí)現(xiàn)最佳ROI：

智能調(diào)價(jià)提效

機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)對(duì)龐大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，為廣告主提供更具有差異化的出價(jià)策略和投放計(jì)劃，不僅提高了調(diào)價(jià)優(yōu)化的效率，使廣告主能夠更快速地適應(yīng)市場(chǎng)變化，降低手動(dòng)操作的工作量，同時(shí)滿足廣告主的差異化需求。

精準(zhǔn)鎖定目標(biāo)用戶

通過(guò)深度挖掘用戶特征和行為，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)更精準(zhǔn)的目標(biāo)用戶定位。這有助于提高用戶質(zhì)量，增加廣告活動(dòng)的轉(zhuǎn)化效果，同時(shí)增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

1 用戶特征挖掘：

機(jī)器學(xué)習(xí)可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)用戶的屬性、行為、興趣等多維度信息進(jìn)行深度挖掘。通過(guò)分析用戶的行為習(xí)慣、消費(fèi)偏好、地理位置等，形成對(duì)用戶的精準(zhǔn)畫像。

2 用戶行為分析：

機(jī)器學(xué)習(xí)可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)用戶的屬性、行為、興趣等多維度信息進(jìn)行深度挖掘。通過(guò)分析用戶的行為習(xí)慣、消費(fèi)偏好、地理位置等，形成對(duì)用戶的精準(zhǔn)畫像。

3 目標(biāo)用戶定位：

基于以上分析，機(jī)器學(xué)習(xí)可以準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)用戶群體，并根據(jù)不同的產(chǎn)品或服務(wù)類型，制定相應(yīng)的目標(biāo)用戶定位策略。例如，對(duì)于電商類產(chǎn)品，可以精準(zhǔn)地定位到具有購(gòu)物意向的目標(biāo)用戶；對(duì)于游戲類產(chǎn)品，可以精準(zhǔn)地定位到具有游戲興趣的目標(biāo)用戶。

預(yù)測(cè)及優(yōu)化ROAS表現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠處理復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境和變化，預(yù)測(cè)和優(yōu)化ROAS的表現(xiàn)。這幫助廣告主更準(zhǔn)確地控制廣告支出與回報(bào)之間的平衡，提高廣告投放的整體效果。

1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：

機(jī)器學(xué)習(xí)可以利用大量的歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)信息，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和模型訓(xùn)練，為廣告主提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策建議。這些建議包括但不限于出價(jià)策略、投放策略、預(yù)算分配等。

2 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與調(diào)整：

機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)廣告的投放效果，并根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果迅速做出調(diào)整。例如，當(dāng)某個(gè)廣告位的轉(zhuǎn)化率突然下降時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以迅速調(diào)整該廣告位的出價(jià)策略，以保證廣告主的ROAS穩(wěn)定。

3 預(yù)測(cè)與優(yōu)化：

通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)未來(lái)的市場(chǎng)趨勢(shì)和ROAS表現(xiàn)。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，機(jī)器學(xué)習(xí)可以為廣告主提供相應(yīng)的優(yōu)化建議，例如調(diào)整預(yù)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(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，提高ROAS表現(xiàn)。

4 自動(dòng)化與智能化：

機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)廣告投放的自動(dòng)化和智能化。通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)，廣告主可以快速地調(diào)整廣告策略并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)效果；通過(guò)智能化技術(shù)，廣告主可以更準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)用戶并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放。這些技術(shù)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(shí)現(xiàn)出價(jià)策略的智能優(yōu)化

匯量科技機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)在廣告投放的【出價(jià)優(yōu)化】環(huán)節(jié)，通過(guò)智能出價(jià)和全生命周期自動(dòng)出價(jià)優(yōu)化策略的全面應(yīng)用，為廣告主提供了高效的解決方案。智能出價(jià)的精準(zhǔn)性幫助廣告主更好地掌控投放目標(biāo)，而全生命周期策略則確保在不同投放階段實(shí)現(xiàn)最佳化，進(jìn)一步提升了廣告主的競(jìng)爭(zhēng)力。

匯量科技大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

01 智能出價(jià)：

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

匯量科技旗下程序化互動(dòng)式移動(dòng)廣告平臺(tái)Mintegral目前已推出Target ROAS智能出價(jià)功能，廣告主能在Mintegral自助投放平臺(tái)上設(shè)定IAA（應(yīng)用內(nèi)廣告）ROAS目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)自助化投放并獲取更多高價(jià)值用戶。

Target-ROAS依托深度轉(zhuǎn)化價(jià)值預(yù)估模型，準(zhǔn)確識(shí)別每條流量對(duì)廣告主的轉(zhuǎn)化價(jià)值?；跇I(yè)內(nèi)領(lǐng)先的實(shí)時(shí)智能調(diào)控算法技術(shù)，能在分鐘級(jí)統(tǒng)計(jì)智能出價(jià)產(chǎn)品的投放效果并迅速做出響應(yīng)，在下一時(shí)刻采用更優(yōu)化的出價(jià)系數(shù)幫助廣告主動(dòng)態(tài)出價(jià)，幫助廣告主在目標(biāo)ROAS達(dá)成下，最大化總轉(zhuǎn)化價(jià)值。

02 投放全生命周期出價(jià)策略：

生命周期是根據(jù)廣告投放狀態(tài)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)進(jìn)度，定義出來(lái)的具備實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和標(biāo)識(shí)作用的概念，覆蓋廣告投放的整個(gè)生命流程。將廣告投放按生命周期自動(dòng)劃分為學(xué)習(xí)期和正常投放期。學(xué)習(xí)期會(huì)采用冷啟動(dòng)加速策略支撐機(jī)器學(xué)習(xí)算法快速收斂，正常投放期則采用智能出價(jià)算法穩(wěn)定達(dá)標(biāo)率并最大化拿量。整個(gè)過(guò)程中機(jī)器學(xué)習(xí)算法將自動(dòng)識(shí)別狀態(tài)并進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化，加速產(chǎn)品穩(wěn)定和擴(kuò)量。

以Mintegral合作伙伴Playgendary為例，自今年3月開(kāi)始使用Mintegral Target ROAS智能出價(jià)功能后，Playgendary選擇了旗下休閑游戲Kick the Buddy，測(cè)試Target ROAS在安卓市場(chǎng)能帶來(lái)怎樣的投放效果。

Playgendary以45%的D0 ROAS目標(biāo)進(jìn)行投放，同時(shí)驚喜地看到了明顯的效果增長(zhǎng)：

 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(zhǎng)表現(xiàn):

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

·在安裝量上，通過(guò)Target ROAS智能出價(jià)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(yù)算提升了7.4倍。

為廣告主實(shí)現(xiàn)高效增長(zhǎng)同時(shí)提升投放質(zhì)量的關(guān)鍵，是Mintegral的全渠道數(shù)據(jù)回傳建模及智能預(yù)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(jìn)行ROAS優(yōu)化之前積累事件樣本，從而以更低的冷啟動(dòng)成本幫助廣告主實(shí)現(xiàn)規(guī)模更大、效果更佳的投放效果。

在預(yù)算分配上，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)根據(jù)實(shí)際消耗和投放預(yù)算間的差值空間，動(dòng)態(tài)調(diào)整出價(jià)策略。差值空間越大，就會(huì)采取更積極的出價(jià)策略來(lái)獲取更多的優(yōu)質(zhì)用戶。在盡可能保障廣告主目標(biāo)ROI的同時(shí)，最大化提升獲客規(guī)模。反之，也會(huì)通過(guò)反饋對(duì)預(yù)估模型進(jìn)行優(yōu)化，

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)在程序化廣告中的應(yīng)用已經(jīng)成為廣告主實(shí)現(xiàn)最佳ROI的得力工具。通過(guò)不斷優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步提升廣告主的競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng)。同時(shí)，這一趨勢(shì)也將在數(shù)字廣告領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)新，為廣告主提供更先進(jìn)、更智能的解決方案，助力其更加靈活地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，確保廣告在目標(biāo)受眾中獲得最佳效果，實(shí)現(xiàn)在不同階段的競(jìng)爭(zhēng)力最大化。