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MediaGo推出五大深度学习模型 精准作用营销全链路提升转化率

  百度国际旗下智能广告平台MediaGo近日宣布,对其深度学习模型进行全面升级。升级后的模型可以准确判断流量质量,对广告版位实现智能竞价,并在营销漏斗的每一步实现精准预测,帮助广告主实现最大化投资回报率(ROI)。

  MediaGo DSP基于深度学习技术构建智能广告引擎,采用参数规模10亿+的深度神经网络技术,每秒处理超过700万次广告请求,实时评估广告效果并制定智能竞价策略。

  近年来,广告行业中普遍存在着低质流量泛滥的问题,难以促成最终转化等问题。为了解决行业常见难题,MediaGo有针对性地对深度学习模型进行训练,推出五大模型,覆盖营销转化全链路:

  五大深度学习模型

  1. 流量价值预估模型:该模型可以精准预估流量价值,一方面有效避免机器人流量、作弊流量等无效流量(IVT)对广告主利益的威胁,将IVT比例大幅降低至行业均值的10%以内;另一方面准确判断流量价值,淘汰掉效果较差的低质流量,仅对价值最高的流量出价,从而提升投放效果,保证广告主利益。

  2. 注意力、兴趣、意图预测模型:基于媒体数据和全球营销历史数据,从吸引用户注意,到引起用户兴趣,再到最终完成转化,在营销漏斗的每一步实现实时预测,一方面准确预估广告版位的曝光效率,将广告有效曝光率平均提高20%,另一方面准确判断用户的兴趣和转化意图,帮助广告主争取更有可能点击和转化的用户,将广告点击率(CTR)平均提高15%,转化率(CVR)平均提高40%。

  3. 竞价策略模型(SmartBid):MediaGo智能竞价产品SmartBid根据市场动态和广告效果自动调整出价,支持目标单次行动成本(TCPA)和最大转化(Max CV)两种模式,以满足不同广告目标需求。数据显示,MediaGo平台上使用SmartBid的广告活动ROAS平均提高了35%。

  "MediaGo DSP 致力于用深度学习技术实现广告主的ROI最大化。" 百度国际MediaGo负责人潘锦锋表示,"我们相信,通过不断探索深度学习模型的可能性,不仅可以帮助到MediaGo的广告主,更可以使我们的合作伙伴乃至整个营销行业从中获益。"

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