自動應用廣告藉機器學習之力讓規模化營銷事半功倍
面對競爭異常激烈的線上廣告行業形勢,每一條廣告都必須“投”有所得,為廣告主創造價值,助其實現營銷目標。隨著遊戲玩家日益多元化,僅關注玩家是哪一類人群已無法掌握全域性,瞭解玩家玩遊戲的方式與原因也變得重要。廣告是玩家瞭解遊戲的視窗。不過,要想提升下載量,取得切實成效,還必須把握最佳投放時機,將廣告展示給真正感興趣的人群,否則營銷資訊將石沉大海。在廣告主擴大營銷覆蓋面,觸達更寬泛的受眾群時,尤其如此。隨著營銷範圍的擴大,複雜性會跟著上升,營銷人員需要投入更多的時間和精力,還可能出現受眾重疊、潛在玩家完全未看見某些廣告等問題。有鑑於此,我們開發了自動應用廣告 (Automated App Ad),讓廣告主在投放應用廣告時能取得事半功倍的效果。
自動應用廣告依託於強大的機器學習技術,可幫助各種規模的遊戲開發者和發行商優化應用廣告,高效開展規模化營銷。廣告主可通過適當設定各項引數,跨 Facebook、Instagram 和 Audience Network 的多種版位定位寬泛受眾,並選擇一個優化目標,讓投放系統自動獲取期望中的成效。機器學習會根據實時傳入的資料預測哪些展示機會最有價值,並因勢利導作出調整,幫助提升營銷表現。
要想最大限度提升營銷活動的表現,通常需要投入大量時間來同時留意、調整和改進多個廣告系列。然而,建立多個廣告系列不僅容易造成受眾重疊,還可能妨礙系統高效分配預算。規模化擴充套件營銷時,這個問題尤其棘手,這與企業和營銷團隊的人手多少無關。
自動應用廣告可全天候持續、實時優化。這種自動化方案接管了耗時費力的工作,例如監測廣告表現和管理競價,讓廣告主可以集中精力提升重要客戶操作的成效。而且,採用一個廣告系列、一個廣告組和一條廣告的簡化廣告架構,還有助於防止受眾重疊,減少取得成效所需的廣告系列數量,從而提高預算的使用效率。
自動測試並展示表現出色的創意
創意是每條廣告的重要組成部分,優質的創意能打動潛在玩家,激發他們的嘗試興趣。使用自動應用廣告時,廣告主可同時測試多達 50 條創意、5 則文字和 5 條標題,而動態素材優化功能會自動測試哪些素材組合的效果最好,將表現最出色的素材版本展示給真正感興趣的受眾。
新的優化方式助力廣告目標的實現
如果廣告目標是提升安裝量和漏斗下層事件的價值,使用“均衡應用安裝量和應用事件”優化方式將能在同一個廣告系列中良好平衡這兩種目標。自動應用廣告還能為應用安裝量、應用事件和價值優化提供改進的廣告投放模型。
面向更多平臺上的海量使用者營銷
要開始使用自動應用廣告,只需選擇您希望受眾訪問的應用商店、國家/地區和優化目標,然後機器學習會將廣告投放給您看重的人群。使用自動版位,還能讓系統跨 Facebook、Instagram 和 Audience Network 的多種版位,以儘可能低的費用投放廣告。
廣告主如何判斷自動應用廣告是否適合自己?
我們建議開展 A/B 拆分對比測試,來了解自動應用廣告相對常規廣告設定的效果。這種測試需要建立一個常規廣告系列和一個自動應用廣告系列,併為兩者使用相同的應用商店和優化目標,定位相同的國家/地區。測試的理想時長為 10-28 天,測試結束後,廣告主便可評估自動應用廣告的成效能否媲美或優於常規廣告。
雖然自動應用廣告目前不支援試玩廣告 (Playable Ad)、多語言動態優化或版位素材定製,但我們仍建議開展 A/B 測試,衡量自動應用廣告相比使用這些功能的常規應用廣告而言,表現孰優孰劣。
有些時候,例如使用某些廣告目標或廣告型別時,手動應用廣告可能效果更勝一籌。舉個例子,目前自動應用廣告暫不支援動態廣告 (Dynamic Ad),因此要想投放動態廣告,則不建議使用自動應用廣告。
遊戲合作伙伴成功案例
許多規模各異的遊戲工作室在轉用自動應用廣告後都取得了不俗成績,他們對這款產品的反饋非常積極正面。
初期測試中,Etermax 使用“均衡應用安裝量和應用事件”優化方式,為他們的熱門遊戲之一《Trivia Crack 2》投放了自動應用廣告,目標是提升安裝量和漏斗下層事件的價值。公司的使用者獲取負責人 Nahir Garcia 表示,自動應用廣告帶來了 15 萬次的安裝量提升,推動投資回報增加了 22%,終身價值平均提高了 20%。
同樣地,Ilyon 使用自動應用廣告推廣遊戲《Cube Rush Adventure》後,與常規應用廣告相比,安裝量提升 150%,廣告花費回報增加 29%。他們的使用者獲取經理 Reut Leibel 表示,得益於創意測試的自動化,自動應用廣告能在整個投放期內保持穩定的表現。
開始使用自動應用廣告
自動應用廣告目前僅支援應用安裝量目標,後期將陸續推出更多功能,敬請期待。如需獲取相關的產品資訊、最佳實踐和詳細的設定說明,請訪問 Facebook 幫助中心,或前往 fb.gg/aaa,參閱 Facebook Gaming 資源中心的文章。
相關文章
- 期待和現實:營銷自動化應用狀況報告
- 構建郵件自動化營銷的7大技巧,助你事半功倍!
- [譯] 提高營銷效率的工程(二)—— 廣告製作和管理的規模化
- 美團O2O廣告營銷中的機器學習技術機器學習
- 營銷機器人接入快手廣告平臺機器人
- 代理IP在廣告管理和自動化中的應用
- 基於口罩識別模型,探索機器學習自動化的技術應用模型機器學習
- 採用NLP機器學習來進行自動化合規風險治理機器學習
- 吳恩達機器學習筆記 —— 18 大規模機器學習吳恩達機器學習筆記
- 史丹佛大學-機器學習的動機與應用機器學習
- vivo前端智慧化實踐:機器學習在自動網頁佈局中的應用前端機器學習網頁
- TikTok新廣告營銷模式:各種“挑戰”活動帶來營銷良機模式
- Auto Machine Learning 自動化機器學習筆記Mac機器學習筆記
- 專磕自動化營銷,資料驅動讓生意更有溫度
- 2019-2021全球機器人流程自動化(RPA)軟體營收規模(附原資料表) 機器人營收
- AI機器學習自動化的四個等級AI機器學習
- 解放雙手,讓流程自動化軟體助你一臂之力
- 機器學習基礎——規則化(Regularization)機器學習
- 自動機器學習簡述(AutoML)機器學習TOML
- 【機器學習】在生產環境使用Kafka構建和部署大規模機器學習機器學習Kafka
- 機器學習狗太苦逼了!自動化調參哪家強?機器學習
- DTalk|自動化機器學習-人工智慧的未來機器學習人工智慧
- 整合營銷下如何實現跨渠道自動化營銷
- 如何藉助網路營銷機構提升短影片營銷效果?
- 六條規則讓你更快部署機器學習模型!機器學習模型
- 【機器學習】--LDA初始和應用機器學習LDA
- 如何基於營銷自動化實現跨渠道整合營銷
- Adsota:越南移動應用廣告報告
- 特徵工程在營銷組合建模中的應用:基於因果推斷的機器學習方法最佳化渠道效應估計特徵工程機器學習
- GAITC專題論壇丨張俊林:AI時代下大規模機器學習的應用AI機器學習
- 機器學習與移動應用開發的未來機器學習
- 微信群總是有人發廣告?看我用Python寫一個自動化機器人消滅他!Python機器人
- 工作流引擎在vivo營銷自動化中的應用實踐 | 引擎篇03
- 自動機器學習和AI初學者指南機器學習AI
- 自動化的營銷推廣 — 透過CRM進行客戶培育,提升業績
- Live800:智慧套電機器人實現醫院營銷獲客自動化機器人
- 廣大大&TopOn:2022移動應用營銷變現白皮書(附下載)
- Winterberry Group:2021年資料驅動廣告和營銷報告