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打破广告“黑盒” SoloMath黄冬菁提出智能“ATB体系”架构

发布时间:2019-09-11 10:00 | 来源:lol蛇女出装攻略 | 作者:牛竞技

  以色列当地时间1月23日,赤子城受邀参加2019全球AI营销领袖峰会,斩获“全球化品牌领军奖”。赤子城VP、SoloMath程序化购买部总监黄冬菁作为特邀嘉宾,发表了题为《用Audience Touch Builder助力产品推广与变现》的演讲,提出打破广告黑盒的“ATB体系”构想。

  黄冬菁介绍到,在产品推广和变现的过程中,一直困扰开发者们的一个问题是,投放与回收的过程中存在巨大的“黑盒”,开发者无法获知推广费用是否精确用于可获得高回收的用户。

  基于全球流量的头部效应,开发者们通常会选择Facebook和Google作为主要的推广渠道,但这个过程中,开发者只能得到批量操作的结果,看不到钱花到了哪个用户身上,这个用户是否为其带来了回收,以及带来了多少回收。

  所以开发者只能不断通过优化产品体验,改进投放素材,提高留存率等方式来提升收入。这需要无休止的尝试,尝试的成本又非常高。大多数传统的广告投放模式都存在一样的痛点。但如果能够将“黑盒”打开,找到真正能带来收益的用户,精准地把推广费用花在这群人身上,减少无谓的浪费,就可以提高效率,降低成本,大大提升ROI。

  举例来说,某开发者花费8千元获得了8组用户,平均每组花费1千元,共带来6千元收入,那么结果是亏损的。但实际上,这6千元回收是由这8组用户中的4组贡献的,另外4组则是无效推广。如果打开“黑盒”,找到带来回收的4组用户,只对他们进行精准投放,那么只需要花费4千元,就能带来6千元回收,这样就成功地将ROI打正了。

  程序化广告可以帮助实现对特定用户进行实时出价购买,从设备号级别计算每个用户的推广成本,根据来自不同APP的广告请求、广告填充获取细颗粒度的用户数据,并从设备号级别计算用户带来的收入。

  那么,如何精准地找到高净值用户和高互动用户,并且排除非正常用户的干扰?黄冬菁提出,可以通过ATB受众触碰体系(Audience Touch Builder)来建立用户档案。

  借助大数据算法及赤子城旗下SoloAware人工智能引擎,SoloMath广告服务平台的“ATB体系”通过设备号、运营商、时间戳、语言、IP、事件、搜索关键词等各个维度的数据对用户行为进行记录和分析,分析用户的价值和标签,并对每个用户喜好的权重进行标记,完成ATB用户档案的建立。

  SoloMath的“ATB体系”的数据来源有三种:一是客户进行广告投放过程中,第三方追踪平台的数据回传,各类型的产品,数据类别非常丰富;二是程序化广告平台,量级非常大,日承载广告请求是几十亿级别的;三是自有产品的用户使用数据。各种数据之间相互进行验证,共同对用户进行分析。

  建立“ATB体系”,还可以通过一些特殊行为数据来排除“噪音干扰用户”。这些“噪音”包括:连续48小时不睡觉、频繁下载和卸载各类型APP、极短时间内在多个地区出现、使用多种不同的语言等等。

  基于“ATB体系”,在推广过程中,可以对用户数据进行去中心化反向验证,分析出价,从设备号级别对不同的用户(而非国家/地区级别)给出不同的底价,从而通过程序化购买提升收入。对于已有用户,密切关注高净值用户,便于防止其流失或对其进行流失后的找回。

  全球互联网流量行业经历了粗放运营的1.0时代、精细运营的2.0时代之后,正式进入智能运营的3.0时代。“高效精准的程序化广告将成为流量3.0时代的主流方式,而‘ATB体系’能够进一步助力程序化购买,”黄冬菁说,SoloMath希望能利用大数据和AI,从减少无效曝光、提升长尾流量价值、减少冗余第三方等角度,更好地服务于全球广告主和开发者。

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