亚马逊DSP机器学习模型，助力广告表现、成本效率和可寻址能力持续提升
2023年4月28日——亚马逊广告宣布亚马逊DSP将使用更加先进的新一代机器学习模型，以及优化的广告活动控制系统，增强广告竞价和投放规划能力，帮助广告主触达之前无法触达的受众。随着广告行业逐步告别第三方cookies，基于可用信号进行建模以触达目标受众变得更加重要。全新的机器学习模型通过分析各类信号，以更优的成本效率帮助广告主预测并触达高相关性的受众群体。
随着这些功能的升级，广告主能够实现：
• 12.6% 的点击率提升
• 34.1% 的广告投资回报率增长
• 单次点击成本降低 24.7%
• 对之前无法触达的受众的触达率提高了20%-30%
“先进的科技是亚马逊DSP的核心。我们一直在探索如何为广告主提高营销活动效能和成本效率。”亚马逊DSP技术总监Neal Richter表示：“我们知道，每一点改进对广告主都至关重要，此次升级将帮助广告主提升与目标受众的互动和广告支出回报率。在品牌尤为注重提高成本效率和成果交付的当下，我们很高兴能够向广告主带来这些升级。”
提升营销活动效能和广告成本效率
新一代预算分配机器学习模型可确保品牌在整个广告活动期内触达目标受众，并获得广告投放的更优价格。这些模型可以更好地预测竞价广告的转化可能性，从而推动算法调整以改进投放规划并达成投放目标，实现优化的广告活动表现，包括让广告点击率提升12.6%，广告投资回报率增长34.1%，单次广告曝光成本降低24.7% 。
触达先前无法寻址的受众
在亚马逊广告2022年unBoxed全球大会上，亚马逊DSP扩展了亚马逊受众和内容相关投放，帮助广告主减少对传统广告投放标识符的依赖。亚马逊采用基于模型的受众推理方法，结合可用的事件和内容相关信号，将信息与相应受众进行匹配。在使用了扩展的亚马逊受众和内容相关投放后，广告主对之前无法触达受众的触达率提高了20%-30%。
这些后台算法的改进，让广告主无需调整现有的广告活动，即可提高广告投放的成本效率。
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