作为 AI 驱动的移动广告技术平台
移动增长营销竞争激烈。赢得用户注意力变得至关重要。Aarki 的创新平台通过应用深度神经网络模型和全面整合的创意服务,实现更广泛的用户触达,帮助您进一步实现营销目标。
Aarki 三重核心技术动力
各动力相互增益,共同为广告主带来超越预期的广告成效
AI 广告技术平台
- 具备深度神经网络(DNN)的多层级机器学习技术
- 动态多目标出价优化模型匹配最佳价格,最大化 ROI
- 流量质量管理与欺诈检测为优质流量保驾护航
隐私为先的用户策略
- 全面拥抱无 device ID 的定位时代
- 以 5M/QPS 覆盖全球 10B 移动设备,深入挖掘每台设备附带的上下文信号,为 800B 行训练模型数据库注入强大动力
- 创意精准定位
创意策略一体化
- 融合创意与投放于一体,致力于挖掘并呈现最具吸引力的广告创意
- 凭借对各类广告属性的把握,我们运用一体化的创意策略探索市场趋势,为广告优化提供坚实的数据支撑和策略指引
AI 广告技术平台
依托行业领先 AI 模型,加速规模化实现最佳 ROI 和成本效益
- 发起广告请求
- Step 1流量质量管理与欺诈检测
我们持续投入先进技术与多层安全防护措施,努力打击虚假流量,进一步限制潜在欺诈和滥用行为,以确保您对我们流量质量的充分信任。
Aarki 运用多级防作弊策略,让您的每一分广告预算得到有效利用:
- Aarki 的内部算法不断监测并分析用户行为,及时发现并防范潜在的欺诈风险和低质流量,保障广告流量的安全性与准确性。
- 使用第三方数据和来自所有 MMP 的合并数据更新的欺诈性 IP 和发布商列表。
- Step 2深度神经网络(DNN)模型预测用户价值
这一阶段将采用深度神经网络(DNN)模型来预测每次展示或用户价值。
Aarki 采用先进的多层级 DNN 模型,通过深入学习机制,精准识别并捕捉转化事件的关键特征,从而实现对每次展示价值的高效预测。
我们的模型通过应用商店 API 获取广告主与流量主的关联性,以及广告主与已安装应用包(>50k)的相似度,从而锁定目标安装用户和购买用户。 DNN 充分发挥其多维数据处理的优势,聚类分析相似应用,提取关键数据评估用户价值,为系统的智能出价提供指导。
- Step 3多目标出价优化模型定位最优出价
通过竞价确定用户价值后,Aarki 将运用多目标出价优化算法最大化获胜出价的 ROI。相较于大多数 DSP 采用的竞价遮蔽算法,即简单定价在所预测的获胜出价略低范围,我们的算法更为精细,将价格作为众多优化目标之一。
普遍存在的过高出价易于操作,过低出价则会导致广告效果不佳,这两种情况都表明广告预算未得到合理利用。确定一个既能赢得竞价,满足既定 KPI,又能在最佳时机充分利用广告预算的出价点,是一项技术挑战!
Aarki 的多目标出价优化模型(MOBO)采用多个动态变量,如广告活动、流量属性和用户价值预测,并结合 CPM 细分,策略性地定位最优出价点。这些因素综合指导我们实现围绕客户 KPI(ROI 或 CPI)的多目标优化。 这使我们在保持预算效益的同时,能够动态获取高价值用户,并持续探索未被原有模型训练范围覆盖的新用户和流量资源。
- 最优出价获胜
我们持续投入先进技术与多层安全防护措施,努力打击虚假流量,进一步限制潜在欺诈和滥用行为,以确保您对我们流量质量的充分信任。
Aarki 运用多级防作弊策略,让您的每一分广告预算得到有效利用:
- Aarki 的内部算法不断监测并分析用户行为,及时发现并防范潜在的欺诈风险和低质流量,保障广告流量的安全性与准确性。
- 使用第三方数据和来自所有 MMP 的合并数据更新的欺诈性 IP 和发布商列表。
这一阶段将采用深度神经网络(DNN)模型来预测每次展示或用户价值。
Aarki 采用先进的多层级 DNN 模型,通过深入学习机制,精准识别并捕捉转化事件的关键特征,从而实现对每次展示价值的高效预测。
我们的模型通过应用商店 API 获取广告主与流量主的关联性,以及广告主与已安装应用包(>50k)的相似度,从而锁定目标安装用户和购买用户。 DNN 充分发挥其多维数据处理的优势,聚类分析相似应用,提取关键数据评估用户价值,为系统的智能出价提供指导。
通过竞价确定用户价值后,Aarki 将运用多目标出价优化算法最大化获胜出价的 ROI。相较于大多数 DSP 采用的竞价遮蔽算法,即简单定价在所预测的获胜出价略低范围,我们的算法更为精细,将价格作为众多优化目标之一。
普遍存在的过高出价易于操作,过低出价则会导致广告效果不佳,这两种情况都表明广告预算未得到合理利用。确定一个既能赢得竞价,满足既定 KPI,又能在最佳时机充分利用广告预算的出价点,是一项技术挑战!
Aarki 的多目标出价优化模型(MOBO)采用多个动态变量,如广告活动、流量属性和用户价值预测,并结合 CPM 细分,策略性地定位最优出价点。这些因素综合指导我们实现围绕客户 KPI(ROI 或 CPI)的多目标优化。 这使我们在保持预算效益的同时,能够动态获取高价值用户,并持续探索未被原有模型训练范围覆盖的新用户和流量资源。
隐私为先的用户策略
用户
获取
Aarki 的第二个差异化优势在其为用户获取活动提供的隐私优先用户策略。随着无 ID 时代的到来,Aarki 已符合 SKAN 4.0 标准。我们运用机器学习技术,将数万亿个上下文信号和历史用户行为数据进行深度融合,为创建高度精细化和动态的行为群组提供了坚实基础。
通过动态划分行为群组,我们将机器学习与创意团队的专长紧密结合,共同制定出最佳的创意策略,我们称之为:机器学习驱动的创意精准定位™。
我们每秒处理来自全球 100 亿台设备的 500 万个广告请求,每个设备附带上下文数据: 设备类型、操作系统、应用程序、类型、时间段、地区等
Aarki 的上下文信号数据库与历史用户行为交互结合
动态划分行为群组,实现机器学习驱动的创意精准定位
再营销
再营销活动中,我们将客户一方数据与 Aarki 专有模型结合,灵活定制个性化细分策略,精准触达每一位用户或受众
用户细分
- 地域特征
- 人口特征
- 心理特征
- 行为特征
受众细分
- 时间
- 价值
- 行为
- 位置
创意策略一体化™
创意引擎加速推广转化,我们的一体化创意服务涵盖:
Aarki 的资深广告团队专注于打造卓越的创意策略方案,通过跨区域和多应用品类的精准衡量,确保创意成效最大化。
结合广告效果数据,我们精准量化每个创意的有效性指标 - 并以最佳表现指标为基准,全面优化广告活动,持续打造更具吸引力的创意素材。
技术与创意深度融合,成倍提升广告效果
视频广告
试玩广告
原生展示
广告代理投放
广告团队实施一系列创新的优化策略, 通过持续测试来提升应用安装率和 ROI
预算分配
通过广告主题和玩法机制 进行基于表现的预算分配
创意选择
自动测试和分配创意权重 以统计出效果最佳的创意素材
变量测试
对现有内容进行细节调整 延长创意素材的使用寿命