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会在100ms左右更新用户所在区域的Deep-FM模型来优

  全球互联网流量行业经历了粗放运营的1.0时代、精细运营的2.0时代之后,正式进入智能运营的3.0时代。据Zenith预测,2019年程序化广告的规模将达到849亿美元,占整个数字广告的2/3。

  “高效精准的程序化广告将成为流量3.0时代的主流方式,SoloMath希望能把握这个契机,利用大数据和AI,从减少无效曝光、提升长尾流量价值、减少冗余第三方 等角度,更好地服务于全球广告主和开发者。”赤子城创始人刘春河说。

  SoloMath是赤子城旗下基于人工智能的全球化广告服务平台,2014年开始推出广告服务,并逐步搭建自有大数据平台和人工智能引擎,2017年开始布局程序化广告,2018年1月正式发布程序化广告交易平台SAX(SoloMath AdExchange)。

  传统的广告购买方式,人群标签是预定义的,并且只能对投放结果进行报表级别的评估。而SAX的程序化购买,通过大数据挖掘直接引导投放的精准定向,实现广告追踪ID级别的获客及变现。同时使投放过程变得更加透明,从更细的颗粒度分析数据,优化投放策略。

  SoloMath借助AI引擎及自有DMP平台实现精准定向。以基本特征、社会特征、消费特征、兴趣特征等四大维度为基础,对长期以来积累的一手高付费和高活跃用户进行人群包分类,同时对已有人群进行Look-Alike延展。

  其中,基础特征包括用户标识、年龄离散、地域属性等;社会特征包括家庭特征、职业特征、信息渠道特征等;消费特征包括活跃度、下单习惯、付费习惯等;兴趣特征包括兴趣爱好、行为偏好等。

  SAX整合海量的用户数据和交易数据,经过数据清洗、数据管理和数据挖掘,对广告请求进行机器学习和用户动态标签更正,阶段性预测用户的使用和购买倾向。

  具体来说,通过静态和动态标签不断进行机器学习,结合对设备、位置、频次、时间等颗粒度条件进行投放学习,匹配后续推广效果,对激活、事件、跳出率等指标进行投放优化,减少无效曝光、降低广告成本浪费、实现有效精准营销。

  SAX的订单投放优化服务,是一套集离线模型分析和在线模型优化于一身的智能AI服务框架。订单加入系统后,会在1分钟内生成多个人群定向方案。经过不断优化服务高并发和多线程上的效果,解决了人群选择的复杂度和性能损耗,保证订单初始化时间不变。

  订单投放过程中,实时等待广告主和用户的反馈,以确定模型是否有效。当得到可靠的数据时,高可用高并发无状态数据采集服务,和可伸缩高性能数据清洗、模型训练框架,会在100ms左右更新用户所在区域的Deep-FM模型来优化投放策略,自动修正广告主的订单在这个国家的细节。

  流量分级自学习模型,是SAX提升效率的又一利器。该模型会根据广告投放需求,首先从流量库中选取一定比例的流量,通过历史投放数据训练后的分级模型的计算,给出从0到1的11个指标,将流量分为顶级流量、优质流量、普通流量及无效流量。另外,该体系还能将实时数据预测的结果就行返回,对模型就行实时纠正。

  在投放前就给流量做出11个level的评价,有效匹配不同广告主的需求和预算,同时通过甄别垃圾流量、无效流量,完成初步的反作弊工作。将人工甄别改为机器识别,大大节省了人工成本、提升了识别效率。

  SAX是基于IAB OpenRTB的程序化综合广告交易平台,支持完整标准的OpenRTB、PMP、PDB、PD等多种程序化购买形式,可满有效整合不同类型的流量资源,提升长尾流量价值,并能充分满足多种投放需求。

  通过OpenRTB公开竞价交易,实现资源整合最大化,广告主可随时投放广告,并设置定向条件定位目标人群,并随时调整广告策略。PD即保价不保量,流量更加优质,向优质的效果类广告主和品牌广告主开放优质流量的选择权,利用优选流量进行高性价投放。PDB即保量交易,可以优先选择最优质资源,并利用程序化购买的方式进行多维度定向。

  SAX的多种购买方式,将长尾流量进行有效整合,结合精准定向,实现长尾流量价值的最大化。PD、PDB等方式,可满足电商、游戏、社交、快消等行业客户的需求,RTB可满足中小型广告主的需求。多种方式的组合使用,可充分适应不同广告主在不同阶段对流量质量、投放排期、投放预算等多个维度的个性化要求。

  赤子城创始人刘春河将SAX比作一个聚合了不同种类、不同层次的商品以及不同类型、不同预算消费者的超级商场。

  “这个超级商场是通过智能的程序化购买实现交易的,再小的商户都可以把优质商品卖出去,土豪买家可以快速买到顶级的商品,”刘春河解释说,“SAX要做的是对商品质量的把控,以及根据需求实现精准的、实时的、高效的匹配。未来,AI和程序化将成为每一个‘流量超级商场’的标配。”

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