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インプレッションを過剰に購入したり、オークションに勝つために十分な入札をしなかったためにクジラを逃がしたりすることは、誰にとっても避けたいことです。これは、世界最大の消費者向け検索、ストリーミング、ソーシャル・プラットフォームが処理するクエリーの量よりも多い量です。
まったく同じインプレッションを購入できる場所が平均22カ所あり、すべてが同時に配信される場合、すべての広告サプライパスが同じでないことは明らか。ビッドオプティマイザーは、毎秒400万件の入札リクエストにより、ROIをもたらすインプレッションを獲得するために必要な最低入札価格を特定。
Moloco は、ファーストパーティデータが取り込まれるとすぐに学習を開始し、過去のデータとMMPからの共有ポストバックの両方を基に、入札依頼ごとに8つの同時モデル推論を組み合わせます。
ファーストプライスオークションとセカンドプライスオークションでは、全く異なる入札戦略が必要となります。Moloco 、どのネットワーク、どの入札戦略であっても、適切な入札価格を正確に予測するために、様々なシナリオに対応したモデルを開発しました。
パフォーマンス が好調なときに、犠牲を払うことなく、より多くの予算を使うこと、これはすべてのマーケッターの夢です。Weekly Budget Optimizerは、1週間の間に時間帯と曜日の両方で予算を最適化することで、パフォーマンス 結果を出します。Moloco は、毎日の支出要件を満たすのではなく、アプリの履歴データから学習して、ユーザーが最もアクティブでコンバージョンする傾向がある時期を特定し、予算オプティマイザーによって、予算が常にROIを指向するようにします。
インストールは、人々がアプリを探索し、楽しむためのより多くの時間があるときに発生します。実際、iOSのインストール数は平日よりも週末に25%、Androidのインストール数は平日よりも6%多くなっています。Weekly Budget Optimizerは、機械学習を使用して、最もリターンの大きい期間に追加費用を確保します。
Moloco は、一週間分の予算を超過することなく、賢明に使用します。内蔵のセーフティネットが、早期の枯渇や週末の支出減を防ぎます。
Molocoの結果がそれを物語っています。広告主は、毎日ではなく毎週最適化することで、パフォーマンス が約 10%向上しています。また、eコマースアプリでは、週次最適化で管理されたリエンゲージメントキャンペーン予算で、平均29%（パフォーマンス ）の改善が見られました。
正しいメッセージを正しいユーザーに送っていますか？Moloco を使えば、思い込みや直感を頼りにする必要はありません。データとインサイトを活用してクリエイティブを最適化し、予測可能かつ確実に成長を促進し、パフォーマンス 。
さまざまなクリエイティブをアップロードすることで、どのメッセージ、広告サイズ、フォーマットが最高の結果をもたらすかを最適化し、特定のキャンペーンやバリエーションごとに最高の成功率をもたらす組み合わせに予算を集中させることができます。
ビジネス目標にとって重要なレイトファネルメトリクスについて、クリエイティブグループのパフォーマンス 。これは、IPM、CTR、CVR、またはCPIであるかもしれません。パフォーマンスの低いクリエイティブを削除し、パフォーマンスの高いグループに自動的に多くの投資を行います。
Moloco Studioは、デザイン、テクノロジー、豊富なデータインサイトの組み合わせに重点を置く、世界中の様々な分野の専門家によって運営されており、お客様の最も厳しい目標（パフォーマンス ）にも確実に応えられるよう取り組んでいます。
Molocoの機械学習エンジンにより、オープンなインターネット上でファーストパーティデータの価値を最大限に引き出し、キャンペーンパフォーマンス を明らかに加速させることができます。当社の機械学習は、ディープ・ニューラル・ネットワーク（DNN）により、即時、反復的、リアルタイムで最適化されます。このようにして、お客様の最も価値の高いユーザーを大規模に発見することができるのです。
Moloco は、限られたデータしか持たない今日のマーケターが直面する課題に、独自に対応しています。当社の機械学習エンジンは、利用可能なすべてのシグナルに基づいて最適化するため、誤ったデータや無関係なデータ、プライバシーやポリシーの変更に左右される可能性のある第三者のデータに頼ることなく、優れたキャンペーン結果を得ることができます。
当社のマシンスケールの自動化は、限られた視聴者層に依存するものではない。毎日3,500億件の入札依頼の一つ一つに目を通し、それらがあなたのキャンペーンのコンバージョンとなる可能性を計算。これが私たちのスケールの大きさであり、収穫の減少を防ぐ方法。
Moloco は、ファーストパーティデータが取り込まれるとすぐに学習を開始し、最初のインプレッションで入札する前にターゲティング基準を構築します。入札リクエストごとに8つの同時モデル推論を組み合わせることで、ユーザー転換の可能性から価格の最適化、フラウド の防止まで、迅速かつ持続的な対応が保証されますパフォーマンス 。
ほとんどのプラットフォームは、変化への適応が遅く、過去のシグナルに狭く依存しているパフォーマンス 。Moloco は、コンテキストに関連するシグナルをより幅広くトレーニングし、時間の経過とともにポリシーが変化しても実際に改善される。実際、Moloco は、iOSのLATにおいて、非LATのインプレッションよりも最大50%低いコストで、40%優れたROASを生み出しました。
もっと詳しく知りたいですか？セチャン・オー博士が機械学習とディープニューラルネットワークについて説明しています。 ブログ記事.
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