Moloco 云营销平台

由机器学习提供支持

使用竞价优化工具,准确支付合理金额以赢得展示。

没有人愿意为广告展示支付过高的价格,也没有人愿意因为出价不足,竞价失败而错失“大 R 用户“。为合适的展示出合理的价格,需要用高阶的机器学习来分析我们每天看到的所有 3500 亿个机会。这个数量比世界上最大的消费者搜索引擎、流媒体和社交平台处理的查询还要多。

以合理的价格触达到合适的用户

如果平均有 22 个不同点位购买同一个展示,并且在同时进行,显然,不是所有的广告供应渠道都是平等的。竞价优化工具每秒处理 4 百万个竞价请求,能够确保赢得展示所需的最低价格,以推动 ROI 。

预测哪些用户会采取期望的行为

Moloco 在摄取一手数据时就开始进行学习,并根据历史数据和来自 MMP 的共享回传,对每一个竞价请求同时通过 8 个推理模型进行判断。

为最优价和次优价的竞价优化

第一价格拍卖和第二价格拍卖的竞价策略非常不同。Moloco 为各种情况开发了模型,以在任何网络、任何竞价策略下都能准确预测最佳的竞价价格。

Moloco Cloud DSP Bid Optimizer illustration

周预算优化工具帮您更高效地寻找更多媒体。

每一个营销人员都梦想着在业绩出色时,能有更多的预算,又不影响业绩。 周预算优化工具在一周之内的每一天、每个时段优化您的预算,帮您取得业绩。Moloco 不会止步于满足您的每日支出需求,我们利用您应用程序中的历史进行学习,以确定用户何时最活跃并倾向于转化。预算优化工具还能始终确保您的预算花销始终以 ROI 为目标。

将预算分配给表现最好的日子和时间段

当人们有更多的时间去探索和享受应用程序的价值时,才会产生安装。事实上,iOS 端的应用程序安装量在周末比工作日高 25%,Android 端则高出 6%。周预算优化工具使用机器学习技术,为回报率最高的时段保留额外的预算,而每日分配预算则限制了广告的潜力。

优化您的每周固定预算而不超支

每一次展示都是您业绩提升的机遇。Moloco 将以明智的方式花费您的周预算,不会有超支。内置的安全网可以防止预算提前耗尽或在周末降低支出。

通过日常优化获得极大的绩效提升

Moloco 取得的成绩是有目共睹的。广告主通过每周而不是每天的优化,获得了约 10% 的业绩提升。通过每周优化预算,电商应用的再营销广告绩效平均提高了29%

Moloco Cloud DSP Budget Optimizer illustration

无需猜测。创意优化工具帮助您获得最佳广告。

您的广告定向精准吗?有了Moloco ,您无需再绞尽脑汁、仅靠直觉投放广告。利用数据和洞察优化创意,获得可预测的增长趋势,稳固提升业绩表现。

轮换创意素材完成重要数据指标

通过上传一系列的创意素材,您可以测试哪些信息、广告尺寸和格式能带来最好的结果,并专注在为每个具体广告活动和变量提供最高成功率的组合上。

在最佳表现的创意上优化支出

查看各创意组在重要指标方面的表现。可能是 IPM,CTR,CVR,或 CPI。删除那些表现不佳的创意,并自动对表现良好的创意组别投入更多预算。

不要再一个人埋头苦干,让 Moloco 工作室帮助优化创意吧!

Moloco 工作室由来自全球各地的多学科专家组成,他们专注于将设计、技术和敏锐的数据洞察结合起来,即使您对广告业绩要求严苛,我们依旧能够满足您的需求甚至超出您的预期。

Moloco Cloud DSP Creative Optimizer illustration

Moloco 机器学习引擎以高效方式推动您的广告表现。

Moloco 的机器学习引擎让您在开放的互联网上释放您一手数据的全部价值,从而以更大的加速度推动广告活动绩效。·我们的机器学习由一个深度神经网络(DNN)提供动力,该网络可立即、反复和实时地进行优化。这就是为什么 Moloco 可以大规模地为您找到最高价值的用户。

通过稀疏的数据集茁壮成长

Moloco 的产品为当下的营销人员量身打造,帮助他们应对数据有限带来的挑战。我们的机器学习引擎根据所有可用的信号进行优化,确保您的广告表现出色,而不依赖第三方用户数据,因为它们可能是错误的、不相关的或存在隐私问题的。

大规模自动化

我们机器规模的自动化并不依赖于有限的受众群体。Moloco 会每天查看 3500 亿个竞价请求,并计算它们可能成为您广告活动转化者的概率。这是我们扩大规模的方法,也是我们避免收益递减的方法。

快速和持续的 ROAS

Moloco 在摄取一手数据时就开始进行学习,甚至在您的商家购买第一个广告展示之前就建立起定向标准。通过结合每个竞价请求的八个同步模型推断——从用户转换可能性到价格优化和欺诈预防——我们为任何规模的客户群和任何规模的预算实现最高的广告支出回报。

适应性意味着能经受未来的考验

大多数平台适应变化速度缓慢,而且仅依赖以往业绩的信号。而 Moloco 在一套更广泛的前后关联信号上进行训练,并随着政策的变化进行实际的改进。事实上,Moloco 在 iOS 的 LAT 展示上产生的 ROAS 比在非 LAT 展示上产生的 ROAS 高 40%,成本低 50%。

想要了解更多?Sechan Oh 博士在此篇中详细讲解了 Moloco 机器学习算法和深度神经网络。 博客文章.

Moloco 机器学习

面向绩效营销人员的机器学习:入门指南

对于那些怀疑高大上的说法,想要了解ML背后的科学的绩效营销人员来说,是一个可以理解的入门课程。ML究竟如何能够提供快速和持续的投资回报率?我们相信,你应该得到答案。

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与 Sechan Oh 博士关于机器学习的对话

与 Sechan On 博士的对话

在与 Moloco 营销副总裁 Ryan Goldman 的对话中,Sechan Oh 博士介绍了 Moloco 的机器学习技术和深度神经网络的使用。

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