1.关键词数量多,需不断调整出价→观察→再调整,人工难以兼顾;
2.运营人员只能基于Ad Group报表和经验作简单优化,优化效果无法保障;
3.每个Account的Campaign之间的预算分配难以准确量化。
1.各大搜索引擎的SEM平台之间无法打通,处于割裂状态;
2.不适合小流量或者初期的广告投放;
3.要求转化和效果必须是搜索引擎SEM平台是可跟踪的。
1.要求大量历史数据积累,才能开展投放策略优化;
2.转化数据长时间滞后,常规优化算法无法适应;
3.不支持跨渠道的优化预算分配。
机器学习往往需要大量历史数据用于训练。对于没有这些数据的客户,使用的模型需要在线学习能力。
由于广告平台的限制,投放数据无法实时采集,常见的机器学习算法无法适应,需要专门的解决方案。
想要优化过程允许用户的参与,需要强劲的算法迅速调整策略和参数,继续根据目标优化。
自动调整Keywords价格,优化CPA;跨渠道分配Campaigns预算,确保ROI。
1.跨平台管理
搭建统一的管理平台,集成多个搜索引擎SEM平台,自动跨渠道分析投放效果,极大降低人力成本和分析难度。
2.自动关键词定价
根据投放优化策略自动为Keyword定价,无须人工干预。
3.在线学习功能
采用先进的在线学习方法,不仅启动优化过程需要的数据少,而且适应转化数据长时间滞后的情况 。
4.进程值守技术
自动优化过程和手工优化过程可同时应用于单个推广活动。客户可随时干预优化过程,无需取消整个优化设置。
5.跨渠道预算分配
优化模型将总预算自动分配给不同渠道、不同Campaign,实现整体 ROI 。
6.优化目标可定制
可根据客户的业务需求和特点,定制非标准的SEM优化目标。目前已支持CPC、CPA、ROI等优化目标 。
自动调整keyword出价,无需人工干预;
机器学习优化,keyword的定价越来越精准。
保证投放预算消耗;
日均转化数提升12.2%, CPA下降13.2%。
根据Campaign的表现分配预算,实现总体 ROI 。
从机械重复工作向服务转型;
节约人力成本,获得客户更多预算。
设定项目目标,按照效果指标(比如CTR、转化率、eCPM、CPA)的完成情况分阶段付费
支持源代码交付 方便客户后续的技术迭代
对客户开展AI技术方面的培训,帮助客户建设自有的AI能力
交付模型后,持续提供完善的模型维护和更新服务