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用AI攻破广告“黑盒”,赤子城推动寰球流量生态

发布时间: 2019-03-07

除了实现精准投放外,“ATB体系”还可能通过一些特殊举动数据来打消“噪音搅扰用户”,从一定程度上解决流量保险问题。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浮现、运用多种不同的语言等等。

AI加持的ATB受众触碰体系

ATB受众触碰体制依附于赤子城的流量及数据生态,在SoloAware人工智能引擎的驱动下实现。通过分析装备号、经营商、时光戳、语言、IP、事件、搜查关键词等各个维度的数据,对用户行动进行记录和剖析,通过AI算法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,实现ATB用户档案的建破。

基于“ATB体系”,在推广过程中,能够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(而非国度/地域级别)给出不同的底价,从而通过程序化购置提升收入。对已有用户,密切关注高净值用户,便于防止其散失或对其进行消散后的找回。

随着广告技术的始终升级,寰球流量行业逐渐从粗放走向精巧,而程序化广告在其中表演着重要角色。赤子城旗下SoloMath广告服务平台,近年来不断发力程序化购买,利用AI技能跟海量数据减少无效曝光、提升长尾流量价值、减少冗余第三方,提升寰球流量生态的效率。

AI化的订单优化与流量分级

ATB(Audience Touch Builder)受众触碰体系,是赤子城为实现精准投放而搭建的一套技巧体系,可有效攻破在广告投放与变现回收过程中,长期困扰开发者们的“黑盒”问题,找到高净值与高活跃用户,将投放费用花在“刀刃”上,提高效力,降落成本,减少无畏的浪费,从而大大晋升ROI。

除了ATB体系,SoloMath还通过自学习的算法模型,实现订单的优化和流量分级。

流量分级模型

订单优化对速度恳求极高。订单加入系统后,会在1分钟内生成多个人群定向打算。经过一直优化服务高并发跟多线程上的成果,解决了人群决定的复杂度和性能损耗,保障订单初始化时间不变。

订单投放过程中,实时等待广告主和用户的反馈,以判断模型是否有效。当得到坚固的数据时,通过高可用高并发无状态数据采集服务,和可伸缩高机能数据荡涤、模型训练框架,会在100ms左右更新用户所在区域的Deep-FM模型来优化投放策略,自动修正广告主的订单在这个国家的细节。

“ATB体系”的实现,建立在赤子城巨大的流量生态和数据生态之上。ATB的数据来源有三种:一是自有产品矩阵6亿用户的自有数据,细致深入;二是客户投放进程中第三方追踪平台的数据回传,产品类型及数据类别非常丰富;三是程序化广告平台数据,量级无比大,日承载广告请求数十亿级别。各方数据之间彼此进行验证,奇特对用户进行分析。