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自动应用广告借机器学习之力让规模化营销事半功倍

作者:jcmp      发布时间:2021-05-09      浏览量:0
自动应用广告依托于强大的机器学习技术,可

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。

1、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。

2、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。

3、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 (Dynamic Ad),因此要想投放动态广告,则不建议使用自动应用广告。

4、游戏合作伙伴成功案例

许多规模各异的游戏工作室在转用自动应用广告后都取得了不俗成绩,他们对这款产品的反馈非常积极正面。

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。

5、开始使用自动应用广告

自动应用广告目前仅支持应用安装量目标,后期将陆续推出更多功能,敬请期待。如需获取相关的产品信息、最佳实践和详细的设置说明,请访问 Facebook 帮助中心,或前往 fb.gg/aaa,参阅 Facebook Gaming 资源中心的文章。