做ASM,人工投放還是智能投放?公司的基因很重要!

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智能投放是一個寬泛概念,千萬不要把它理解得太狹隘

作為ASM智能投放第一個吃螃蟹的公司,量江湖推出了ASM智投平台,並首次提出智能投放概念,以區別於純粹的人工投放。提到智能投放,不是因為炒概念,賺眼球,那樣不會長久。而是基於公司大數據、機器學習與算法工程的基因、底子,多年來經驗養成,決定了一家公司的戰略方向以及優勢。 

在量江湖提出ASM智能投放理念之後,一些公司開始援引這一理念,提出人工智能AI,全自動化等等,也有一些同行跳出來嗆聲智能投放。這里要糾正一個概念,智能投放是相對廣義的概念,說現在智能投放做不了,這個理解本身是狹義的,量江湖目前在做的拓詞、動態調價,都屬於智能投放的範疇。比如在拓詞上,原來的ASO和現在的ASM在選詞上是有不同的,就需要全新的邏輯和思路來操作,並結合機器學習進行智能拓詞。 

此外,有的小APP,本身質量不好的情況下,量江湖可以幫你預測出價、選詞、做競品分析,還有一些ASO基礎工作也可以通過機器學習快速獲得領域知識,使得優化更智能更高效,這些都是智能投放的一部分。 

實際上,智能投放應用在ASM的部分其實也比較多,包括選詞、動態出價、人群定向策略、競品分析、反作弊等,一家公司不可能把所有部分都做了,並且做得很完美。最終各家公司會有自己擅長的點,而所謂智能投放最終的目標是通過機器來參與完成一些事情,不是完全依賴於人工來做,這也是各家公司最終都會追求的一個效率問題。誰又不是呢! 

之前量江湖了解到某公司在海外上線一個價格預測的ASM小工具,雖然經由技術研發人員對數據的抓取與分析,發現其價格預測是毫無根據的,但從這個工具的推出可以看出,一些公司也在向智能投放靠攏。

平台有全局數據但做不好局部優化,第三方平台反而能做好全局(智能)優化

關於Googlead words,Google也好,蘋果也罷,都屬於平台方,平台方優勢在於掌握全局數據,但是你得知道,擁有了全局數據反而做不了全局優化,這就是平台方的特點。比如你是網易投遊戲,他是騰訊也投遊戲,作為平台方同時接網易和騰訊,(蘋果或Google)不可能讓兩家都滿意,因為價格隻會在競價中不斷抬升,最終會有一家在博弈中獲得更多優勢。 

而量江湖是第三方平台,拿局部數據服務於特定客戶(局部客戶),比如隻服務網易,做局部優化(智能優化)是可行的,而且可以把它做好。站在平台之外,可以拿到部分競品數據,可以通過投放曆史、出價、產生的結果等各種因素綜合起來再不斷喂給機器,在某個點上達到量級最終就能做到人工智能。 

自從量江湖提出ASM智能投放概念以來,就有不少公司開始拿這事兒做文章,有跟風的,有嗆聲的,為什麼有這麼多針鋒相對,只能說明有市場。目前來講,不少公司也都陸續關注ASM智能投放方面,但每家公司的經驗積累、技術底子和投入程度不同,將來側重的局部點也會有很大不同,比如做拓詞、選詞、做價格、做服務等等。

智能投放相比人工投放有哪些優勢?

在選詞上,通過機器深度學習,可以拓展出更多的詞,比如拓到2000個詞,這就可以突破人的認知邊界,用機器和大數據告訴你更多能產生點擊轉化的詞,這些詞也許跟APP相關性不太高,但反應到獲客成本上很低。智能投放在拓詞上就是將口子打開,看各種詞在不同維度上,跟APP相關性到底是什麼,以及相關性與價格的關係?當把關鍵詞的口開得足夠大時,才能占得先機。 

在實時動態優化的操作上,人工和智能投放高下立分,人不可能一天24小時盯著平台進行實時操作,而機器可以做到。蘋果的操作平台是必須由人來盯著做的。那麼實時優化誰來做?沒有智能投放工具肯定不行,所以還是得加入機器的智能投放。 

在動態調價上,人可以做到對出價進行實時動態的掌握嗎?當然不能。所以量江湖一直在優化競價預測體系(暫且稱為ASM投放計算器),最終可以根據CP給的APP關鍵詞,想要獲得的展示量來預測出價。原理是通過曆史樣本數據的深度學習,通過大數據技術進行建模,最終模擬出CPA與展示量的曲線和軌跡,預測明天某一個關鍵詞的CPA和展示量。 

智能投放,目的就是效率更高,更少人工,更好的投放結果。試問,在ASM這件事兒上,還有比智能投放更合適的嗎?智能投放最終產生的效果與效率肯定優於人工投放。而所有公司都會追求效率,大部分公司會朝智能投放方向努力。

團隊基因決定一家公司在智能投放上能走多遠

一家做了很多年ASO,或是重運營,重人工優化師的公司,他的基因就在於人工投放,他當然不適合說智能投放,甭管全自動還是半自動。 

一個新事物,比如說ASM,不在於它出生多久,而在於你選的戰略方向,你用什麼方式去操作它,用人工的方式還是機器智能的方式,用智能投放的方式也取決於你是否具備機器學習、深度學習與算法工程這些技術底子。這些不是用來噴的,當ASM真的落地中國後,一時間開放大量投放,你的智能投放工具,就能在投放中瞬間抓取海量數據,並習得經驗,這個過程,人要花費多少時間,是無法想象的。所以沉下心來研究工具研究算法才是最重要的。 

量江湖作為一家大數據公司,敢說智能投放,因為公司做了5年大數據企業服務,量江湖原來做導航的位置數據,之後做社交大數據(新浪微博),關於人與人之間的關係數據,後來做到移動廣告RTB實時競價廣告,結合大量算法預測廣告點擊(廣告有開屏、插屏、BANNER、文字鏈)等,這里面涉及的算法其實也是ASM競價的邏輯。之後又做到分析設備號、網絡、APP數據,從中找到APP推廣的數據作弊情況等。 

可以說量江湖一直在將機器學習與算法工程運用於移動營銷推廣領域,這是一個一脈相承的過程,現在又將機器學習運用到ASM系統上屬於水到渠成,而且在技術上的使用也是遊刃有餘。有些東西是先決條件,尤其是做智能投放上,大數據的先天基因與優勢是別人沒辦法抄襲的。 

量江湖開發團隊來自矽谷,作為一家獨立第三方大數據公司(獨立第三方是指擁有自己的數據源),擁有多年大數據實操經驗,擅長大數據挖掘與分析,大數據建模與算法工程。創始人Zoey zhao是大數據研究趨勢專家,中國最早的大數據團結構算法發明者,技術總監專注移動互聯網廣告系統開發,擅長大數據應用,熟悉分布式計算和實時計算,具有億級用戶和PB級數據的存儲、分析及機器學習的項目經驗。 

“羅馬不是一天建成的”!so,如果沒有智能投放基因,當然不要說。反過來,一個團隊的基因決定了它能在智能投放上走多遠、走多深,大家拭目以待吧! 

本文來源:量江湖ASM智投。未經授權不得轉載。作者組織了蘋果搜索競價廣告ASM實戰營,群內每周分享ASM干貨知識、案例總結,有意者請添加溪姐。

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