Dengan algoritme machine learning dan bidder milik sendiri, kami menawarkan solusi UA dan re-engagement yang transparan, berdasarkan performa, sangat ditargetkan, dan sesuai skala.
“Persona.ly membantu kami melakukan diversifikasi media marketing dan menunjukkan kurva pembelajaran yang mirip dengan platform iklan social network besar lainnya. Tim mereka menawarkan dukungan yang sangat personal dan responsif sejak hari pertama, dengan pendekatan analisis performa yang sangat aman.”
55%
jumlah instal lebih banyak
200%
retensi D7 lebih tinggi
Algoritme kami menganalisis lebih dari 60 poin data, termasuk data agregat dari DMP kami, sehingga kami dapat memprediksi secara akurat pengguna mana yang akan mengeklik, menginstal, dan nantinya mendatangkan revenue bagi aplikasi Anda.
Dasbor kami memberikan wawasan granular tentang campaign dan menunjukkan lokasi penayangan iklan pada calon pengguna dan performa setiap creative.
Dengan akses ke 2,8 juta ad auction per detik dan kemampuan untuk menganalisis lebih dari 60 poin data sebelum melakukan serving setiap impression, algoritme machine learning kami mengoptimalkan campaign untuk segmen pengguna dengan performa terbaik berdasarkan event dalam aplikasi yang ditargetkan untuk memaksimalkan ROAS.
Selain optimasi performa secara konstan, kami mengombinasikan data agregat dari DMP kami dan analisis data real-time untuk mendeteksi anomali dan mencegah aktivitas penipuan apa pun.
Persona.ly terintegrasi secara langsung dengan semua SSP (exchange) dan OEM besar, sehingga memberikan jangkauan yang luas dan membantu kami menarget secara visual pengguna yang memenuhi syarat untuk advertiser kami.
Platform kami menerapkan bid shading untuk memenangkan setiap impression yang relevan dengan harga terendah. Berdasarkan auction di masa lampau, machine learning kami memprediksi harga bid yang optimal dengan mencari tahu berbagai atribut audience sebelum melakukan bid. Jadi, Anda tidak perlu khawatir akan membayar harga yang terlalu tinggi dalam auction.
Meskipun aplikasi-aplikasi dalam vertikal tertentu memiliki kesamaan, setiap aplikasi bersifat unik. Oleh karena itu, menemukan lebih banyak engaged user yang loyal membutuhkan data, kerja sama, dan kreativitas. Dari pengalaman kami bertahun-tahun menjalankan mobile app campaign, kami telah memperoleh pengetahuan dari berbagai logika bisnis yang terbukti mampu memimpin dan mempercepat proses targeting model generation awal. Hasilnya, kami dapat mencapai KPI dan melakukan scaling dengan lebih cepat.
Bidding pada impression berdasarkan definisi demografi dasar untuk mulai mengumpulkan data.
Algoritme targeting dasar berdasarkan data awal yang dikumpulkan dan strategi yang telah terbukti.
Penggunaan algoritme targeting khusus yang dioptimalkan untuk instalasi.
Dengan full-funnel data, kami dapat mengoptimalkan algoritme untuk pembelian dalam aplikasi dan retensi yang lebih baik.
“Tim Persona.ly dapat memahami dan memberikan hasil yang sesuai dengan target bisnis dan KPI kami sejak awal dengan transparansi yang sangat baik. Dengan eksperimen berdasarkan data dan skalabilitas platform yang tinggi, Persona.ly dengan cepat menjadi kontributor penting dalam target acquisition kami.”
45%
CPA lebih rendah dari KPI
x13
Campaign Scaling dalam 4 bulan
Dasbor kami memberikan wawasan detail tentang campaign dan membantu klien melihat lokasi penayangan iklan pada calon pengguna dan performa setiap creative secara real-time.
Lihat dan analisis dengan mudah performa berbagai creative Anda, mulai dari conversion to click, jumlah instal, event dalam aplikasi, retensi, hingga ROA.
Lihat dan analisis dengan mudah performa berbagai creative Anda, mulai dari conversion to click, jumlah instal, event dalam aplikasi, retensi, hingga ROA.
Lihat dan analisis dengan mudah performa berbagai creative Anda, mulai dari conversion to click, jumlah instal, event dalam aplikasi, retensi, hingga ROA.
Lihat dan analisis dengan mudah performa berbagai creative Anda, mulai dari conversion to click, jumlah instal, event dalam aplikasi, retensi, hingga ROA.
Model machine learning kami disesuaikan untuk mempromosikan iklan dengan performa terbaik, selagi menguji iklan lainnya menggunakan algoritme Multi-Armed Bandit (MAB). Dalam proses pembelajarannya, model machine learning kami perlahan-lahan beralih ke pendekatan Contextual Bandit, di mana berbagai creative ″terbaik″ ditampilkan ke berbagai kelompok pengguna berdasarkan fitur kelompok.
Playable ad adalah iklan interaktif singkat (sekitar 30 detik) di mana pengguna dapat mencoba produk atau permainan sebelum mendownloadnya.
Diversifikasi strategi user acquisition Anda dan jangkau pengguna ideal yang Anda harapkan.
