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百度國際旗下智能廣告平臺MediaGo近日宣布,對其深度學習模型進行全面升級。升級后的模型可以準確判斷流量質量,對廣告版位實現智能競價,并在營銷漏斗的每一步實現精準預測,幫助廣告主實現最大化投資回報率(ROI)。

MediaGo DSP基于深度學習技術構建智能廣告引擎,采用參數規模10億+的深度神經網絡技術,每秒處理超過700萬次廣告請求,實時評估廣告效果并制定智能競價策略。

近年來,廣告行業中普遍存在著低質流量泛濫的問題,難以促成最終轉化等問題。為了解決行業常見難題,MediaGo有針對性地對深度學習模型進行訓練,推出五大模型,覆蓋營銷轉化全鏈路:

五大深度學習模型

1. 流量價值預估模型:該模型可以精準預估流量價值,一方面有效避免機器人流量、作弊流量等無效流量(IVT)對廣告主利益的威脅,將IVT比例大幅降低至行業均值的10%以內;另一方面準確判斷流量價值,淘汰掉效果較差的低質流量,僅對價值最高的流量出價,從而提升投放效果,保證廣告主利益。

2. 注意力、興趣、意圖預測模型:基于媒體數據和全球營銷歷史數據,從吸引用戶注意,到引起用戶興趣,再到最終完成轉化,在營銷漏斗的每一步實現實時預測,一方面準確預估廣告版位的曝光效率,將廣告有效曝光率平均提高20%,另一方面準確判斷用戶的興趣和轉化意圖,幫助廣告主爭取更有可能點擊和轉化的用戶,將廣告點擊率(CTR)平均提高15%,轉化率(CVR)平均提高40%。

3. 競價策略模型(SmartBid):MediaGo智能競價產品SmartBid根據市場動態和廣告效果自動調整出價,支持目標單次行動成本(TCPA)和最大轉化(Max CV)兩種模式,以滿足不同廣告目標需求。數據顯示,MediaGo平臺上使用SmartBid的廣告活動ROAS平均提高了35%。

"MediaGo DSP 致力于用深度學習技術實現廣告主的ROI最大化。" 百度國際MediaGo負責人潘錦鋒表示,"我們相信,通過不斷探索深度學習模型的可能性,不僅可以幫助到MediaGo的廣告主,更可以使我們的合作伙伴乃至整個營銷行業從中獲益。"

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