绝大多数应用营销广告都侧重以尽可能低的成本拉动安装量级。在进入市场的初期阶段，这不失为是一个立竿见影的策略。但随着推广的不断进行，在用户增长速度因逐渐达到边际时，则应当逐步地将重心转移至更注重安装后优化的策略上。
如今，越来越多的应用营销人员意识到利用安装后事件进行优化的重要性，以提高用户质量最终拉动营收。
常见的相关安装后指标包括：
- Day N每留存用户成本 （CPRU-n）
- 获得一个新用户的成本，该用户留存至特定周期结束，由天数n代表
- Day N投资回报比 （ROI-n）
- 安装后特定时长内（Day N）应用内购买或其他变现收入与广告花费的投资回报结果
实践证明，启用机器学习赋能广告优化，是实施安装后优化为行之有效的策略。该策略的效果由搭载专有数据的机器学习模型以及动态创意优化所共同保障。
在数字时代，对面数据的汪洋，只拥有数据存储能力远远不够。只有综合具备了实时检索、冗余排除、实时分析、洞察生成、行为预测等各个模块的能力后，您的DSP伙伴才能够帮助您达成目标，帮助您实施安装后优化。
广告可以基于如Day N每留存用户成本、Day N投资回报比、安装、列表、APP使用情况、特定事件（甚至是事件的集合）等指标为基准进行优化。每个广告主的目标都应当因产品而异，尤其在安装后事件上，以能够与实际业务目标匹配。
举例来说，一个广告主想为她的一款休闲游戏的APP做推广，她希望可以最大化安装后的活跃用户基数。Aarki Studio赋能Aarki利用历史或客户的第一方数据，结合历史广告活动习得的受众洞察，来预测用户行为、购买习惯、以及驱动安装后行为的关键要素。该预测分析的结果被用于寻找最可能有相似安装后行为的用户。
除了机器学习外，创意始终都是安装后优化最重要的一环。广告创意是移动营销的门户，数据驱动、设计精良的创意能抓住用户眼球。实践的前提应当是基于第一方数据的充分的了解，以更多地了解产品本身特点和它对应的目标用户。多变量测试是找寻最佳创意的不二法门。我们利用Aarki Studio制作创意并针对定向的用户投放超个性化素材，这将有效地提高您的广告ROI。
用户安装后数据驱动素材策略
有效的创意素材是安装后优化的一大重要组成部分，特别是当您想重新激活流失用户。
根据用户分组定制信息
一个快速搭建广告活动的方式是根据您的用户黏着度，制作与黏性程度相匹配的素材。对于游戏应用，游戏的新功能总能刺激高黏性用户，但低黏性用户却对激励（免费道具或日常奖励）反应更佳。仔细推敲您的用户细分组的制定逻辑，创作与之对应的广告信息。
基于用户层级的定制信息
针对单个用户的动态创意能让您将用户层级的信息纳入创意考量范围，实现个性化素材投递。对于游戏应用来说，需要考虑的属性是用户所达到的最高级别、剩余的金币又或是加速道具。Aarki制作的广告可以在广告展示时动态优化单个用户所接受到的信息。但如若处理不当，超级个性化则有可能会对广告活动产生负面影响，因此广告主必须确保所提供数据的准确性。
安装后优化有驱动高质量用户带来更多营收，应当得到应用营销人员的重视。在广告素材中使用用户安装后数据，将有效地拉动您的再营销广告活动表现。
如需了解更多安装后数据如何助力Aarki提高广告表现，欢迎点此给我们留言。
