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根据相关统计机构数据显示，全球移动广告的市场规模预计在2024年，将增至3270亿美元。而不断增长的移动广告市场离不开技术和数据的支持，在相关技术和数据分析能力的加持下，广告主可以更加精准地定位目标用户，提高广告投放的效果。但与此同时，由于激烈的外部竞争环境和快速变化，以及用户不断增加的多元化需求，用户粘性和忠诚度也随之下降，对移动广告主带来了很大的困扰。 目前，吸引用户注意力已经非常困难。为此，移动广告客户正试图通过图像、动画、声音和互动来调动用户的感官。要激发用户兴趣，首先要了解用户偏好，这样才能在正确的时间为正确的用户展示最引人注目的广告创意。此前，移动行业的领先增长加速平台Liftoff只能采用局限于特定创意的绩效数据，也就是说，在收集到足够数据之前，会白白浪费一些盲目的绩效测试支出。 为了解决这个问题，Liftoff利用人工智能视觉系统来判断广告创意的意图、情景和动机，这就是所谓的“内容导向型功能”。 在本文中，我们将分享Liftoff的机器学习模型如何利用以人工智能为驱动的内容导向型功能，以期改进广告创意测评、增加创意多样性，从而提升广告活动的绩效表现。 Liftoff 机器学习如何利用内容导向型功能 利用内容导向型功能，Liftoff的机器学习模型能够深入理解广告创意的内容，并根据这种理解为竞价策略提供指导。内容导向型功能利用类似广告的信息，帮助机器学习模型对广告创意的绩效做出合理假设，从而提高测评效率，避免浪费支出。 内容导向型功能的工作原理： 1、使用计算机视觉技术扫描所有进入平台的广告创意。 2、根据广告创意的设计美学和视觉元素对其进行自动分组。 3、根据创意内容汇总绩效数据，帮助机器学习模型准确了解用户对广告创意的整体反应。
上面的例子说明了我们的平台如何对广告创意进行自动分组 内容导向型功能如何提高广告活动绩效 内容导向型功能可以帮助您深入了解广告绩效，实现广告创意多样化。我们的测试表明，使用这种功能后，广告活动的CPI（每次安装成本）下降了7%，CPA（每行动成本）下降了4%，ROAS（广告投资回报率）上升了4%。 此外，广告竞价库存更加多样化，广告创意也更加丰富多彩。例如，有意义的广告创意增加了近30%，优化了用户的广告体验。 持续创新的 Liftoff 机器学习技术 Liftoff将对机器学习的关注扩展到广告创意的生命周期管理领域。改进创意测评、提高营销业绩是一个复杂的过程，而在机器学习模型中使用内容导向型功能正是迈向成功的第一步。我们将继续探索创新技术，例如将视觉系统扩展至所有广告形式和创意类型，充分利用广告创意与用户的互动，以及将机器学习视觉技术与性能训练深度学习相结合等。 关于Liftoff Liftoff 是移动行业领先的一站式增长加速平台，通过广告投放和流量变现相关解决方案，帮助移动应用广告主、发行商、游戏开发者和需求方平台实现业务规模化增长。Liftoff 依托 Accelerate (DSP)、Direct (直客）、Influence（达人营销）、Monetize（广告变现）、Intelligence (GameRefinery数据分析) 和 Vungle Exchange 在内的一系列解决方案，服务于来自全球 74 个国家和地区超过 6,600 家移动企业，涵盖游戏、社交、金融、电商、娱乐等垂直领域。Liftoff 发起的“ 移动先锋” (Mobile Heroes) 计划致力于推动移动营销行业发展，汇集了超过 3,000 名应用营销人、变现领域专家以及游戏开发者，已成为业界知名的全球社区。Liftoff 连续六年上榜 Inc.5000 “全美发展最快私营企业”榜单，并多次荣获 Stevie® 美国商业大奖，荣膺最快增长科技企业。Liftoff 成立于 2012 年，总部位于美国加州红木城，业务遍及全球。 |
