全球数字广告支出在广告市场中的占比逐年攀升，根据 eMarketer 数据，2019年超过50%，到了2022年更是达到64.8%，预计今年将超过2/3。由于碎片化的信息持续分散用户的注意力，导致市场竞争异常激烈。因此，广告主需要更加迅速和智能地调整广告投放策略，以适应这个瞬息万变的市场。
如今，数字广告领域的竞争已不仅仅关乎曝光和点击，如何在市场中获得最佳ROI，成为广告主面临的更大挑战。这需要广告主深入理解用户的行为和需求，精准地制定投放策略，并能够灵活地调整以适应市场的变化。同时，还需要利用数据和智能技术来优化广告的投放和效果，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。
随着大数据时代的来临，程序化广告和机器学习的结合成为数字广告领域的一项重要趋势。这一趋势不仅为广告主提供了更精准的广告投放工具，还带来了全新的广告ROI 优化策略。
作为开发者全球增长平台，汇量科技深度整合机器学习技术，将其贯穿广告投放的各个关键阶段。继 创意生成优化 和 广告推荐 后，本期内容将深入探讨机器学习赋能下的广告投放第三步——【出价优化】。
在广告投放的复杂生态中，出价优化是广告主为实现广告活动的最佳效果而进行的核心策略之一，涉及确定在广告投放中为每个广告位或用户展示设置的出价金额，通过优化出价策略，引入机器学习技术，出价优化不再仅仅是简单的数字调整，而是演变为更智能、更灵活的战略。以帮助广告主实现广告活动的最佳ROI，并确保广告能够在目标受众中获得最大的可见性和效果。
然而，数字广告投放领域的出价优化仍面临着一系列挑战，从效率问题到用户质量的不确定性，这些因素直接影响广告主追求最佳ROI的能力：
在常见的广告投放情境中，为了确保整体的投放回报率（ROI），广告主通常需要投入大量的时间和精力，密切关注成千上万的子渠道的表现，并逐个调整出价策略。当涉及到多产品、跨区域投放时，这种挑战会更加显著。
传统的出价模型可能无法深度挖掘用户特征和行为，导致广告主难以实现精准的目标用户定位。这增加了广告主在竞争激烈市场中的不确定性，影响广告活动的转化效果。
在多产品、跨区域的投放活动中，如何确保 ROAS（Return on Advertising Spend）的表现？由于市场环境的复杂性和变化性，ROAS的表现往往难以预测和控制，很多广告主都对此感到非常困扰。
在多重挑战背景之下，机器学习的重要性愈发凸显，凭借其强大的技术能力，为广告主提供更灵活、智能的广告投放策略，助力实现最佳 ROI：
机器学习通过对庞大的实时数据进行深度分析，为广告主提供更具有差异化的出价策略和投放计划，不仅提高了调价优化的效率，使广告主能够更快速地适应市场变化，降低手动操作的工作量，同时满足广告主的差异化需求。
通过深度挖掘用户特征和行为，机器学习能够实现更精准的目标用户定位。这有助于提高用户质量，增加广告活动的转化效果，同时增强市场竞争力。
机器学习可以利用大数据分析技术，对用户的属性、行为、兴趣等多维度信息进行深度挖掘。通过分析用户的行为习惯、消费偏好、地理位置等，形成对用户的精准画像。
机器学习可以利用大数据分析技术，对用户的属性、行为、兴趣等多维度信息进行深度挖掘。通过分析用户的行为习惯、消费偏好、地理位置等，形成对用户的精准画像。
基于以上分析，机器学习可以准确地识别目标用户群体，并根据不同的产品或服务类型，制定相应的目标用户定位策略。例如，对于电商类产品，可以精准地定位到具有购物意向的目标用户；对于游戏类产品，可以精准地定位到具有游戏兴趣的目标用户。
机器学习算法能够处理复杂的市场环境和变化，预测和优化ROAS的表现。这帮助广告主更准确地控制广告支出与回报之间的平衡，提高广告投放的整体效果。
机器学习可以利用大量的历史数据和市场信息，通过数据挖掘和模型训练，为广告主提供数据驱动的决策建议。这些建议包括但不限于出价策略、投放策略、预算分配等。
机器学习可以实时监测广告的投放效果，并根据监测结果迅速做出调整。例如，当某个广告位的转化率突然下降时，机器学习可以迅速调整该广告位的出价策略，以保证广告主的ROAS稳定。
通过建立预测模型，机器学习可以预测未来的市场趋势和ROAS表现。根据预测结果，机器学习可以为广告主提供相应的优化建议，例如调整预算分配、更换广告素材等。这些建议可以帮助广告主更好地应对市场变化，提高ROAS表现。
机器学习可以实现广告投放的自动化和智能化。通过自动化技术，广告主可以快速地调整广告策略并实时监测效果；通过智能化技术，广告主可以更准确地识别目标用户并实现精准投放。这些技术可以帮助广告主提高投放效率、降低成本并提高ROAS表现。
汇量科技机器学习平台在广告投放的【出价优化】环节，通过智能出价和全生命周期自动出价优化策略的全面应用，为广告主提供了高效的解决方案。智能出价的精准性帮助广告主更好地掌控投放目标，而全生命周期策略则确保在不同投放阶段实现最佳化，进一步提升了广告主的竞争力。
致力于高效满足广告主多种目标优化，在 CPI/CPM 出价产品基础上，提供 Target-CPE、Target-ROAS 等深度目标的智能出价产品。
汇量科技旗下程序化互动式移动广告平台 Mintegral 目前已推出 Target ROAS 智能出价功能，广告主能在Mintegral自助投放平台上设定IAA (应用内广告) ROAS目标，实现自助化投放并获取更多高价值用户。
Target-ROAS 依托深度转化价值预估模型，准确识别每条流量对广告主的转化价值。基于业内领先的实时智能调控算法技术，能在分钟级统计智能出价产品的投放效果并迅速做出响应，在下一时刻采用更优化的出价系数帮助广告主动态出价，帮助广告主在目标 ROAS 达成下，最大化总转化价值。
生命周期是根据广告投放状态和机器学习算法学习进度，定义出来的具备实际应用价值和标识作用的概念，覆盖广告投放的整个生命流程。将广告投放按生命周期自动划分为学习期和正常投放期。学习期会采用冷启动加速策略支撑机器学习算法快速收敛，正常投放期则采用智能出价算法稳定达标率并最大化拿量。整个过程中机器学习算法将自动识别状态并进行针对性优化，加速产品稳定和扩量。
以 Mintegral 合作伙伴 Playgendary 为例，自今年 3 月开始使用 Mintegral Target ROAS 智能出价功能后， Playgendary 选择了旗下休闲游戏 Kick the Buddy， 测试 Target ROAS 在安卓市场能带来怎样的投放效果。
Playgendary 以 45% 的 D0 ROAS 目标进行投放，同时惊喜地看到了明显的效果增长：
✔ 5 亿+玩家，2.5 亿+月活
✔ 代表游戏：
Kick the BuddyTomb of the Mask、Bowmasters -Multiplayer Game
✔ Mintegral Target ROAS 增长表现:
整个投放期间，产品的 D0 ROAS 从 31% 稳步提升至 49%，涨幅高达 58.1%；
在安装量上，通过 Target ROAS 智能出价产生的安装占据整体大盘的 87%，整体 ROAS 表现较 CPI 传统买量方式高出 18%；
基于以上表现，不断加大买量投入。从投放初期相比，Kick the Buddy 在 Mintegral 的投放预算提升了 7.4 倍。
为广告主实现高效增长同时提升投放质量的关键，是 Mintegral 的全渠道数据回传建模及智能预算分配能力。一旦广告主启用全渠道数据回传，Mintegral 就能在进行 ROAS 优化之前积累事件样本，从而以更低的冷启动成本帮助广告主实现规模更大、效果更佳的投放效果。
在预算分配上，机器学习会根据实际消耗和投放预算间的差值空间，动态调整出价策略。差值空间越大，就会采取更积极的出价策略来获取更多的优质用户。在尽可能保障广告主目标 ROI 的同时，最大化提升获客规模。反之，也会通过反馈对预估模型进行优化，
随着技术的不断进步，机器学习在程序化广告中的应用已经成为广告主实现最佳ROI的得力工具。通过不断优化的机器学习算法，进一步提升广告主的竞争力，实现长期可持续增长。同时，这一趋势也将在数字广告领域持续创新，为广告主提供更先进、更智能的解决方案，助力其更加灵活地应对市场变化，确保广告在目标受众中获得最佳效果，实现在不同阶段的竞争力最大化。
