Oath Ad Platforms 用 AI 精準媒合广告主需求,创造最佳投资报酬率-
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Oath Ad Platforms 用 AI 精準媒合广告主需求,创造最佳投资报酬率

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Oath 整合 Verizon、AOL、Yahoo 的广告资源,所推出的 Oath Ad Platforms 广告平台已在 9 月上线,其技术团队的幕后推手──Oath 全球首席科学家 Niklas Karlsson 日前访台,分享 Oath 如何运用人工智慧在广告技术上,并剖析机器学习优化引擎 AdLearn 以及提升转换率的建模技术 Predictive Audiences 等解决方案,帮助广告主创造最佳转换率与投资报酬率。

广告优化引擎 AdLearn 与建模技术 Predictive Audiences

Oath Ad Platforms 的 AI 广告技术解决方案,包括 AdLearn 与 Predictive Audience 两大特色:

AdLearn

透过数据与演算法来优化广告效益的机器学习优化引擎 AdLearn,可帮助广告主获得大量优质数据,进一步机器学习,优化各种广告目标,为广告主找到高转换率的受众。例如有航空公司联名卡的广告主希望找到 25 岁至 44 岁的潜在客群,透过 AdLearn 自主学习找到高度相关的目标族群,最终达到目标点击率(Click through rate,CTR)的 1.3 倍。

除了目前常见的展示型广告、影音广告、原生广告以外,AdLearn 近期也协助优化新型态的广告,像是串流音乐服务 Spotify 所播放的音讯广告。因应 5G 发展,随着网路频宽与各式装置升级,AdLearn 未来也将支援更複杂的广告型式如 VR 广告等。

Predictive Audience

Predictive Audience 则是藉由机器学习建立模型,用以预测使用者的转换行为,并找到高转换率的受众,这种广告产品特别符合名单成效型客户的需求。由于汇入来自 Oath 的 10 亿用户资料,并运用超过百万的原始特徵(raw features)如年龄、性别等,Predictive Audience 分析出最重要的 600 项特徵,预测使用者是否可能转换,在台湾已成功协助美妆保养、保健食品、服饰电商等广告主的转换数翻倍成长。

此外,过去网路广告市场竞价採行「次高出价制」,胜出的竞价者比照次高出价付费;如今业界趋势则改为「最高出价制」,竞价时必须更具智慧。Predictive Audiences 能比较理想值与花费金额,若步调太慢,就会提高竞标金额,随着愈来愈多广告主参与竞价,在变动环境中也能弹性调整,是相当敏捷的广告解决方案。

Oath Ad Platforms 掌握广告主需求,让广告发挥最佳效益

Oath Ad Platforms 整合了国外 Verizon、AOL、Yahoo 的数据与资源,并有 Yahoo 奇摩在台湾的根基,尤其 Yahoo 奇摩每月拥有超过 1,500 万的不重複跨萤用户,是全台唯一能同时结合搜寻、内容、影音、电商、广告等完整且多元的平台。

在预算与时间有限的情况下,广告主应将目标设定清楚、定义正确问题,进一步以 AdLearn 搭配 Predictive Audience,运用转换率预估(Event Rate Estimation)透过受众分层(如性别、年龄、居住地区等)来估算转换率,帮助广告主达到更好的成效。

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