私たちの専門知識を最大限に活用する準備はできていますか?
モバイルアプリのユーザー獲得とリエンゲージメント戦略を 次のレベルへ.
独自の機械学習アルゴリズムを用いて、透明性が高く、パフォーマンス主導で、ターゲットを絞ったUAとリターゲティングのソリューションを大規模に提供します。
プログラマティックDSPの核となるのは、独自の機械学習アルゴリズムです。毎秒400万件以上の広告オークションを処理しながら、視聴者を正確にターゲティングすることで、当社のプラットフォームは、各インプレッションの価値とどのユーザーがアプリとインタラクトするかを正確に予測します。そして、 ディープファネルイベントのKPIを達成できるよう入札を行います。
様々な分類モデルとデータのリッチ化により、年齢や性別の予測など、信頼性の高い分類が可能です。
多様なアプリのジャンルに対応しています。アプリごとにエンゲージするオーディエンスは異なります。アプリのロイヤルユーザーを獲得するには、データ、パートナー間の情報の共有、クリエイティブによる新しい提案が必要です。長年に亘るモバイルアプリキャンペーンの経験と実績のあるビジネスロジックをもとに第一段階のセグメンテーションモデルを構築し、KPIとスケールに向けて運用します。
人口統計学的に属性を見つけてインプレッションの入札準備
集約されたデータと実績データを掛け合わせ戦略を構築
インストールに向けて最適化されたターゲティングアルゴリズムを稼働
クリックから課金につながるデータを活用しリテンションとアプリ内課金の改善に向けたアルゴリズムの最適化
当アルゴリズムは、DMPの集計データを含む 60以上のデータポイント を分析し、どのユーザーがクリックし、インストールし、アプリに収益をもたらすかを確実に予測します。
SKANとiOS 14.5以降のキャンペーンでは、機械学習による自然言語処理(NLP)を活用し、広告主のアプリと広告が表示されるアプリの文脈上の関係を判断することが可能になっています。これにより、 各アプリのカップルのコンテクスト上の距離に応じてモデル化し、入札することができます。SKAdNetworkのパフォーマンスデータはダッシュボードで確認できます。
Persona.lyのDSPは、 独自のセグメンテーションエンジン、ダイナミックオーディエンスを使用して、アプリ内の行動に基づいてユーザーセグメントを定義し、高いROASを達成することが可能です。
ML駆動のモデルは、マルチ・アームド・バンディット(MAB)アルゴリズムに基づき、最初のポジティブイベントから最もパフォーマンスの高い広告を促進し、残りの広告を常にテストするように調整されています。学習が進むにつれて、MLモデルは徐々にコンテクスチュアルバンディットアプローチに移行し、グループの特徴に基づいて異なるクリエイティブの「チャンピオン」が異なるユーザーグループに表示されるようになります。
プレイアブル広告とは、ユーザーが製品やゲームをダウンロードする前に体験できる短時間(約30秒)のインタラクティブな広告のことです。
機械学習アルゴリズムが、さまざまな視聴者属性に基づいてオークション価格を予測し、インプレッションを獲得するために必要なだけの入札を行います。ビッドシェーディングと呼ばれるこの手法は、ファーストプライスオークションの領域で、買いすぎずに最適な入札価格を確保するものです。
ダッシュボードでは、キャンペーンに関する詳細なインサイトをお客様に提供し、潜在的なユーザーに広告が表示された場所を確認することができます。さらに、各クリエイティブのパフォーマンスもリアルタイムで表示されます。
コンバージョンからクリック、インストール、アプリ内イベント、リテンション、ROASまで、さまざまなクリエイティブのパフォーマンスを簡単に表示、分析できます。
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私たちは、お客様の代理店にとって最も信頼できるサービスであるよう努めているため、信頼できるパートナーとのみ取引を行い、高品質のトラフィックを確保しています。保証します:
最高のパフォーマンスを実現するために、フルキャンペーン・マネジメント・サービスを提供します。プログラマティックエキスパートのグローバルチームが、キャンペーンパフォーマンスに関するインサイトを提供し、重要なタイミングでお客様をサポートし、プロセス全体を通してお客様のチームを指導します。
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