程序化移动用户获取

驱动您应用发展的移动DSP平台。我们使用专有的竞价器和机器学习算法,大规模地提供透明的、基于性能的、高精准的用户获取和访客找回解决方案。

由以下品牌所信赖:
Programmatic UA clients
案例研究

Ubisoft / Howrse

Ubisoft UA

“Persona.ly让我们能够将媒体市场营销混合多样化,并且显示出和其他大型社交网络广告平台相似的学习曲线。该团队从第一天起就提供了非常个性化且反应快速的支持,针对性能采用了非常牢固强大的分析方法。”

Lucas RossirUbisoft的Growth Marketing Specialist,Lucas Rossi

结果

55%
更多安装

200%
更高的D7留存度

对用户获取采取的科学方法

我们的算法分析超过60个数据点,包括来自我们DMP的聚合数据,这让我们能可靠地预测哪些用户将点击、安装并为您的应用带来收益。

Mobile ua performance

触手可及的绩效

我们的仪表板为营销活动提供详细洞察,显示何处展示了广告给潜在用户以及每个创意表现如何。

User acquisition targeting

大规模的精准目标定位

我们的机器学习算法可以每秒访问180万个广告拍卖并有能力在展示每个广告显示前分析超过60个数据点,它根据定位的应用内活动将营销活动朝着表现最佳的用户细分群优化,以最大化ROAS。

Transparent user acquisition

确定的高质量用户

除了不断优化性能外,我们还将来自DMP的聚合数据与实时数据分析结合起来,以检测异常并且避免欺诈活动。

Programmatic exchanges

可信赖的合作伙伴

Persona.ly和所有主流SSP(交易平台)和OEM直接整合,提供广泛触达,让我们能为广告客户定位几乎任何符合资格的用户。

拍卖价格预测

我们的平台应用竞价遮蔽来以最低价赢得所有相关的广告显示。根据以往的拍卖,我们的机器学习通过在竞价前检验各种受众属性来预测最优出价,这样您就从来不用担心在第一价拍卖领域里多付费。

Bid shading in programmatic

我们由数据驱动的流程

虽然在某个特定垂直领域里的应用之间存在相似性,但每个应用都是独一无二的,并且找到更多活跃的、忠实的用户需要数据、合作以及创造性。在多年进行移动应用营销活动的经验里,我们根据成熟的业务逻辑掌握了知识来引领及加速初始目标定位模型生成流程,这让我们能够达到KPI并更快地扩大规模。

  • Exploration

    探索发现

    根据基本的群体定义来在显示上竞价,以便开始收集数据。

  • Basic logic

    基本逻辑级别

    基于初始收集的数据以及成熟的策略的基本目标定位算法。

  • Unique classification Model

    独特的分类模型

    针对安装进行优化的,量身定制的目标定位算法。

  • Engagement optimization

    交互优化

    我们利用全漏斗式数据来优化算法,以便有更好的用户留存度和应用内购买。

  • Scaling

    扩展规模

案例研究

Rapido单车 - 出租车应用

Rapido UA Strategy

“Persona.ly的团队从一开始就能够根据我们的业务目标和KPI以值得称赞的透明度理解和交付。凭借由数据驱动的实验和平台的高可扩展性,Persona.ly迅速成为实现我们收购目标的重要贡献者。”

Arsh BhattRapido的Performance Marketing Manager,Arsh Bhatt

结果

45%
比KPI低的CPA

x13
在4个月内扩大营销活动的规模

添加透明度到黑匣子

我们的仪表板为我们的客户提供对其营销活动的详细洞察,让他们能够看到何处展示了广告给潜在用户。此外,它实时显示了每个创意表现如何。

  • 创意分析

    轻松查看并分析您不同创意的表现——从转化到点击和安装、以及应用内活动、留存度,以及ROA。

  • 性能报告

    轻松查看并分析您不同创意的表现——从转化到点击和安装、以及应用内活动、留存度,以及ROA。

  • 人群洞见

    轻松查看并分析您不同创意的表现——从转化到点击和安装、以及应用内活动、留存度,以及ROA。

  • 植入洞见

    轻松查看并分析您不同创意的表现——从转化到点击和安装、以及应用内活动、留存度,以及ROA。

CreativeAnalysis
PerformanceReports
DemographicInsights
PlacementInsights
IncrementalityMeasured

对创意绩效采取的科学方法

我们由机器学习驱动的模型经过调整,以推广表现最佳的广告,同时根据多臂老虎机(MAB)算法不断测试剩下的广告。随着学习的进行,机器学习模型逐渐过渡到上下文老虎机方法,在这个方法里不同的创意″冠军″根据小组性能被展示给不同的用户组。

  • 可玩式以及可交互式
  • 动态广告
  • 视频
  • 本地
  • 横幅
Mobile video ads
Mobile native ads
Mobile banners ads

可玩式广告是简短的(大约30秒)可交互性广告,用户在下载它之前可以体验产品或游戏。

分析和衡量合作伙伴

  • adjust
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  • appsFluer
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    adbri

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