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做ASM,人工投放还是智能投放?公司的基因很重要!

作者: afenxi来源: afenxi时间:2017-07-10 20:05:220

摘要:智能投放是一个宽泛概念,千万不要把它理解得太狭隘

做ASM,人工投放还是智能投放?公司的基因很重要!-数据分析网 智能投放是一个宽泛概念,千万不要把它理解得太狭隘

作为ASM智能投放第一个吃螃蟹的公司,量江湖推出了ASM智投平台,并首次提出智能投放概念,以区别于纯粹的人工投放。提到智能投放,不是因为炒概念,赚眼球,那样不会长久。而是基于公司大数据、机器学习与算法工程的基因、底子,多年来经验养成,决定了一家公司的战略方向以及优势。

在量江湖提出ASM智能投放理念之后,一些公司开始援引这一理念,提出人工智能AI,全自动化等等,也有一些同行跳出来呛声智能投放。这里要纠正一个概念,智能投放是相对广义的概念,说现在智能投放做不了,这个理解本身是狭义的,量江湖目前在做的拓词、动态调价,都属于智能投放的范畴。比如在拓词上,原来的ASO和现在的ASM在选词上是有不同的,就需要全新的逻辑和思路来操作,并结合机器学习进行智能拓词。

此外,有的小APP,本身质量不好的情况下,量江湖可以帮你预测出价、选词、做竞品分析,还有一些ASO基础工作也可以通过机器学习快速获得领域知识,使得优化更智能更高效,这些都是智能投放的一部分。

实际上,智能投放应用在ASM的部分其实也比较多,包括选词、动态出价、人群定向策略、竞品分析、反作弊等,一家公司不可能把所有部分都做了,并且做得很完美。最终各家公司会有自己擅长的点,而所谓智能投放最终的目标是通过机器来参与完成一些事情,不是完全依赖于人工来做,这也是各家公司最终都会追求的一个效率问题。谁又不是呢!

之前量江湖了解到某公司在海外上线一个价格预测的ASM小工具,虽然经由技术研发人员对数据的抓取与分析,发现其价格预测是毫无根据的,但从这个工具的推出可以看出,一些公司也在向智能投放靠拢。

平台有全局数据但做不好全局优化,第三方平台反而有优势做好局部(智能)优化

关于谷歌ad words,谷歌也好,苹果也罢,都属于平台方,平台方优势在于掌握全局数据,但是你得知道,拥有了全局数据反而做不了全局优化,这就是平台方的特点。比如你是网易投游戏,他是腾讯也投游戏,作为平台方同时接网易和腾讯,(苹果或谷歌)不可能让两家都满意,因为价格只会在竞价中不断抬升,最终会有一家在博弈中获得更多优势。

而量江湖是第三方平台,拿局部数据服务于特定客户(局部客户),比如只服务网易,做局部优化(智能优化)是可行的,而且可以把它做好。站在平台之外,可以拿到部分竞品数据,可以通过投放历史、出价、产生的结果等各种因素综合起来再不断喂给机器,在某个点上达到量级最终就能做到人工智能。

自从量江湖提出ASM智能投放概念以来,就有不少公司开始拿这事儿做文章,有跟风的,有呛声的,为什么有这么多针锋相对,只能说明有市场。目前来讲,不少公司也都陆续关注ASM智能投放方面,但每家公司的经验积累、技术底子和投入程度不同,将来侧重的局部点也会有很大不同,比如做拓词、选词、做价格、做服务等等。

智能投放相比人工投放有哪些优势?

在选词上,通过机器深度学习,可以拓展出更多的词,比如拓到2000个词,这就可以突破人的认知边界,用机器和大数据告诉你更多能产生点击转化的词,这些词也许跟APP相关性不太高,但反应到获客成本上很低。智能投放在拓词上就是将口子打开,看各种词在不同维度上,跟APP相关性到底是什么,以及相关性与价格的关系?当把关键词的口开得足够大时,才能占得先机。

在实时动态优化的操作上,人工和智能投放高下立分,人不可能一天24小时盯着平台进行实时操作,而机器可以做到。苹果的操作平台是必须由人来盯着做的。那么实时优化谁来做?没有智能投放工具肯定不行,所以还是得加入机器的智能投放。

在动态调价上,人可以做到对出价进行实时动态的掌握吗?当然不能。所以量江湖一直在优化竞价预测体系(暂且称为ASM投放计算器),最终可以根据CP给的APP关键词,想要获得的展示量来预测出价。原理是通过历史样本数据的深度学习,通过大数据技术进行建模,最终模拟出CPA与展示量的曲线和轨迹,预测明天某一个关键词的CPA和展示量。

智能投放,目的就是效率更高,更少人工,更好的投放结果。试问,在ASM这件事儿上,还有比智能投放更合适的吗?智能投放最终产生的效果与效率肯定优于人工投放。而所有公司都会追求效率,大部分公司会朝智能投放方向努力。

团队基因决定一家公司在智能投放上能走多远

一家做了很多年ASO,或是重运营,重人工优化师的公司,他的基因就在于人工投放,他当然不适合说智能投放,甭管全自动还是半自动。

一个新事物,比如说ASM,不在于它出生多久,而在于你选的战略方向,你用什么方式去操作它,用人工的方式还是机器智能的方式,用智能投放的方式也取决于你是否具备机器学习、深度学习与算法工程这些技术底子。这些不是用来喷的,当ASM真的落地中国后,一时间开放大量投放,你的智能投放工具,就能在投放中瞬间抓取海量数据,并习得经验,这个过程,人要花费多少时间,是无法想象的。所以沉下心来研究工具研究算法才是最重要的。

量江湖作为一家大数据公司,敢说智能投放,因为公司做了5年大数据企业服务,量江湖原来做导航的位置数据,之后做社交大数据(新浪微博),关于人与人之间的关系数据,后来做到移动广告RTB实时竞价广告,结合大量算法预测广告点击(广告有开屏、插屏、BANNER、文字链)等,这里面涉及的算法其实也是ASM竞价的逻辑。之后又做到分析设备号、网络、APP数据,从中找到APP推广的数据作弊情况等。

可以说量江湖一直在将机器学习与算法工程运用于移动营销推广领域,这是一个一脉相承的过程,现在又将机器学习运用到ASM系统上属于水到渠成,而且在技术上的使用也是游刃有余。有些东西是先决条件,尤其是做智能投放上,大数据的先天基因与优势是别人没办法抄袭的。

量江湖开发团队来自硅谷,作为一家独立第三方大数据公司(独立第三方是指拥有自己的数据源),拥有多年大数据实操经验,擅长大数据挖掘与分析,大数据建模与算法工程。创始人Zoey zhao是大数据研究趋势专家,中国最早的大数据团结构算法发明者,技术总监专注移动互联网广告系统开发,擅长大数据应用,熟悉分布式计算和实时计算,具有亿级用户和PB级数据的存储、分析及机器学习的项目经验。

罗马不是一天建成的!so,智能投放,如果没有基因,当然不能说也不要说,说多了只会露怯。反过来说,一个团队的基因决定了它能在智能投放上走多远、走多深,大家拭目以待吧!

本文来源:量江湖ASM智投。未经授权不得转载。作者组织了苹果搜索竞价广告ASM实战营,有意者请添加群号(QQ群:578293629),群内每周分享ASM干货知识、案例总结。

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