超越您的ROI目标
机器学习（AI）技术

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移动营销中的机器学习


Aarki使用专有数据建立可预测机器学习模型，并以最合适价格预测应用内事件发生概率

ML x MA

模型

我们的方法


我们知道，移动营销中没有“一刀切”的功能。我们在多个应用类别中的专业知识意味着我们可以为您的特定广告系列找到最佳策略。我们会制作自定义模型来支持您的目标，然后跨多个关键绩效指标（KPI）优化这些模型。
Ensemble

整体模型

Optimize

每个广告客户优化到多个KPI

Leverage

利用每个APP和类别学习的定制模型来找到最佳投放组合

loolalike

传统和动态外观

点击此处，从我们的数据科学家那里获取更多Aarki机器学习方法

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机器学习元素

高级功能工程

In-app Behavior
安装后行为
我们从用户个人资料中提取功能，以捕获应用内参与度和花费。然后，我们将一个产品中的某些行为与另一个产品中的购买相关联。
Segmentation Membership
转化延迟
我们对预期的购买次数及其转换所需的时间进行建模。我们使用不完整的安装群组来模拟购买渠道的早期阶段。
Value users
活跃用户
我们从用户个人资料中提取用户兴趣或活动的度量，并根据用户活跃度，购买频率和变现情况进行量化。
Conversion
用户属性
我们基于前期活动和历史用户行为来识别用户细分，从而为模型预测提供依据。
neural network
应用嵌入
使用神经网络嵌入，我们可以在应用空间内定义相似度指标，从而可以量化两个应用之间的相似度

知识洞察

机器学习技术助力应用营销目标达成

机器学习与移动营销

移动营销不存在“通用法则”。通过广告主提供的用户流失前收集的应用内活动数据，Aark i可以为每个广告活动搭建定制营销模型，以预测用户转化和参与后行为。

移动营销不存在“通用法则”。通过广告主提供的用户流失前收集的应用内活动数据，Aark i可以为每个广告活动搭建定制营销模型，以预测用户转化和参与后行为。

移动程序化广告白皮书：机器学习篇

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随着全球移动互联网普及率的提高以及移动设备上安装的应用程序数量的增加，移动营销人员可以获得海量用户数据。通过支持机器学习（ML）技术的移动广告平台，营销人员可有效利用数据并与目标受众建立联系。但是机器学习在移动广告应用中真正意味着什么？
随着全球移动互联网普及率的提高以及移动设备上安装的应用程序数量的增加，移动营销人员可以获得海量用户数据。通过支持机器学习（ML）技术的移动广告平台，营销人员可有效利用数据并与目标受众建立联系。但是机器学习在移动广告应用中真正意味着什么？

使用非归因数据提高ROI预测

使用非归因数据提高ROI预测

直到不久前，绝大多数应用营销活动都侧重以尽可能低的成本拉动应用安装量。而当我们进入了精耕细作的重运营时代，越来越多的推广人员开始直接将投资回报率（ROI）作为优化APP广告活动的基准。

直到不久前，绝大多数应用营销活动都侧重以尽可能低的成本拉动应用安装量。而当我们进入了精耕细作的重运营时代，越来越多的推广人员开始直接将投资回报率（ROI）作为优化APP广告活动的基准。

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