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量江湖想用“大数据+机器学习”解决ASM投放难题

项目名称:量江湖

主营业务:ASM智能投放服务、APP推广反作弊、营销数据解决方案

上轮融资情况:2014年获得蓝色光标A轮战略投资

本轮融资情况:2017年2月宣布获得汇付创投等投资机构数千万人民币B轮战略投资

项目关键词:数据获取、数据变现、ASM、营销数据、精细化运营

2月16日量江湖宣布完成数千万元B轮融资,投资方为汇付创投等机构。据了解,量江湖此次融资主要用于旗下新产品量江湖智能ASM投放平台的研发,团队扩充和品牌建设上。

2016年9月29日,苹果竞价广告(ASM即App Store Search Marketing的简称)结束了四个月的漫长测试,正式在美国区实施。一直以来,相较于安卓泛滥的竞价排名广告,生态的完整性和用户付费习惯好的App Store被众多开发者青睐。ASM的到来,也改变以往ASO的玩法。

“ASO是一个长期的练内功的状态,首先产品要做好,中国的ASO出现的问题是,你不用练内功了,我帮你用机器,人肉帮你把排名刷上去。 苹果做ASM在中国市场第一件事情就是扫清作弊的障碍。就是你们别用非正常的手段来做,但还要留一个空间给有意愿去做营销的人,所以就把搜索广告概念提出来,我觉得这对市场是一个好事。“量江湖创始人兼CEO赵晔告诉拓扑社。

机器学习+人工智能取代人工优化师

在ASM之前ASO的玩法核心是“刷“,其他做ASO的公司可能更多的是想通过人工优化师来提供服务。“一对一从服务上肯定是更好的,但从最终的状态看,我们认为在竞价广告投放的效率和效果上,机器、人工智能要远远高于个人经验。”国外诸如Optmyzr等原来做Facebook、Google Play竞价广告的公司也转向ASM,通过苹果开放的API,用机器去做投放,量江湖也参考了这一思路。

因为苹果搜索广告的运行机制,并不是出价最高者就能获得展示,投放苹果搜索广告最大的难题是如何在海量词汇数据中选择关键词。人工的方式往往采取由低到高的出价或盲测,时间成本、学习成本、试错成本都很高。

量江湖基于大数据人工智能与机器学习的技术,通过深度学习的自然语义分析,语义网络分析及关联强度分析海量扩充词库。并运用博弈论及经济学的模型建模,通过深度学习对竞价价格进行精准预测,帮助企业节省投放成本。由系统来自动优化关键词、为每个关键词管理出价、针对不同人群定向投放。通过对投放数据的近实时监控和统计分析,在广告主设定预算和投放周期的前提下,采用数量最大化或价格最优的动态出价算法来满足广告主需求。同时通过多维度分析,可定制化的报表,提供细化到每个关键词在不同维度的分析报表,帮助CP提升投放效率。

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