自动应用广告借机器学习之力让规模化营销事半

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面对竞争异常激烈的在线广告行业形势，每一条广告都必须“投”有所得，为广告主创造价值，助其实现营销目标。随着游戏玩家日益多元化，仅关注玩家是哪一类人群已无法掌握全局，了解玩家玩游戏的方式与原因也变得重要。广告是玩家了解游戏的窗口。不过，要想提升下载量，取得切实成洛杉矶宣传片效，还必须把握最佳投放时机，将广告展示给真正感兴趣的人群，否则营销信息将石沉大海。在广告主扩大营销覆盖面，触达更宽泛的受众群时，尤其如此。随着营销范围的扩大，复杂性会跟着上升，营销人员需要投入更多的时间和精力，还可能出现受众重叠、潜在玩家完全未看见某些广告等问题。有鉴于此，我们开发了自动应用广告 (Automated App Ad)，让广告主在投放应用广告时能取得事半功倍的效果。

自动应用广告依托于强大的机器学习技术，可帮助各种规模的游戏开发者和发行商优化应用广告，高效开展规模化营销。广告主可通过适当设置各项参数，跨 Facebook、Instagram 和 Audience Network 的多种版位定位宽泛受众，并选择一个优化目标，让投放系统自动获取期望中的成效。机器学习会根据实时传入的数据预测哪些展示机会最有价值，并因势利导作出调整，帮助提升营销表现。 

要想最大限度提升营销活动的表现，通常需要投入大量时间来同时留意、调整和改进多个广告系列。然而，创建多个广告系列不仅容易造成受众重叠，还可能妨碍系统高效分配预算。规模化扩展营销时，这个问题尤其棘手，这与企业和营销团队的人手多少无关。

自动应用广告可全天候持续、实时优化。这种自动化方案接管了耗时费力的工作，例如监测广告表现和管理竞价，让广告主可以集中精力提升重要客户操作的成效。而且，采用一个广告系列、一个广告组和一条广告的简化广告架构，还有助于防止受众重叠，减少取得成效所需的广告系列数量，从而提高预算的使用效率。 

自动测试并展示表现出色的创意

创意是每条广告的重要组成部分，优质的创意能打动潜在玩家，激发他们的尝试兴趣。使用自动应用广告时，广告主可同时测试多达 50 条创意、5 则文本和 5 条标题，而动态素材优化功能会自动测试哪些素材组合的效果最好，将表现最出色的素材版本展示给真正感兴趣的受众。

新的优化方式助力广告目标的实现 

如果广告目标是提升安装量和漏斗下层事件的价值，使用“均衡应用安装量和应用事件”优化方式将能在同一个广告系列中良好平衡这两种目标。自动应用广告还能为应用安装量、应用事件和价值优化提供改进的广告投放模型。

面向更多平台上的海量用户营销

要开始使用自动应用广告，只需选择您希望受众访问的应用商店、国家/地区和优化目标，然后机器学习会将广告投放给您看重的人群。使用自动版位，还能让系统跨 Facebook、Instagram 和 Audience Network 的多种版位，以尽可能低的费用投放广告。

广告主如何判断自动应用广告是否适合自己？

我们建议开展 A/B 拆分对比测试，来了解自动应用广告相对常规广告设置的效果。这种测试需要创建一个常规广告系列和一个自动应用广告系列，并为两者使用相同的应用商店和优化目标，定位相同的国家/地区。测试的理想时长为 10-28 天，测试结束后，广告主便可评估自动应用广告的成效能否媲美或优于常规广告。

虽然自动应用广告目前不支持试玩广告 (Playable Ad)、多语言动态优化或版位素材定制，但我们仍建议开展 A/B 测试，衡量自动应用广告相比使用这些功能的常规应用广告而言，表现孰优孰劣。

有些时候，例如使用某些广告目标或广告类型时，手动应用广告可能效果更胜一筹。举个例子，目前自动应用广告暂不支持动态广告 药品广告规则(Dynamic Ad)，因此要想投放动态广告，则不建议使用医药市场营销策划方案自动应用广告。

游戏合作伙伴成功案例 

初期测试中，Etermax 使用“均衡应用安装量和应用事件”优化方式，为他们的热门游戏之一《Trivia Crack 2》投放了自动应用广告，目标是提升安装量和漏斗下层事件的价值。公司的用户获取负责人 Nahir Garcia 表示，自动应用广告带来了 15 万次的安装量提升，推动投资回报增加了 22%，终身价值平均提高了 20%。

同样地，Ilyon 使用自动应用广告推广游戏《Cube Rush Adventure》后，与常规应用广告相比，安装量提升 150%，广告花费回报增加 29%。他们的用户获取经理 Reut Leibel 表示，得益于创意测试的自动化，自动应用广告能在整个投放期内保持稳定的表现。