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打破广告“黑盒”,SoloMath黄冬菁提出智能“ATB体系”架构

2019-01-29 15:18 · 稿源: 厂商

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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