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　　近期，蘋果發(fā)布了關(guān)于蘋果競價廣告Search Ads優(yōu)惠福利的聲明：為了督促開發(fā)者試投競價廣告，蘋果給予100美元的試投金，只有那些在美國區(qū)App Store有App上線，且上線時間不能晚于2016年10月5日午夜11:59:59(UTC時間)的開發(fā)者才能使用。試投金截止使用日期2017年3月30日11:59:59(UTC時間)，過期作廢。

　　按照1-2塊人民幣左右一個下載量，也差不多幾百個下載量。看得出蘋果在努力鼓勵CP試投ASM，從目前蘋果的放量來看，部分CP反應(yīng)放的量不夠吃，也側(cè)面說明蘋果在不斷優(yōu)化迭代自身的機器算法，也許還不到充分放量的時刻，但未來是必然的。

　　蘋果競價廣告是蘋果生態(tài)下的盈利模式之一，而CP方的ASM投放優(yōu)化是APP多種推廣傳播手段中的一種，終歸是為了更低成本地把APP品牌傳播出去，同時帶來更多下載量。本文將從傳播的視角探討ASM優(yōu)化應(yīng)該怎么玩?如何更高效?

　　理解蘋果競價廣告的運行機制，必先了解人工智能與機器學習

　　互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，強烈沖擊了傳統(tǒng)的傳播方式。其自由性打破了時空局限，也打破了知名品牌對渠道與信息流的壟斷性，加上社交網(wǎng)絡(luò)與傳播渠道的打通，越來越多小品牌、自媒體崛起。

　　在這過程中，互聯(lián)網(wǎng)讓消費者的所有行為數(shù)據(jù)變得在線，并實時記錄下來，大數(shù)據(jù)下的關(guān)系數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、圖像與視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)，企業(yè)能收集到消費者在各個渠道的行為數(shù)據(jù)，從而制定出高度精準、效果可被量化的營銷策略。

　　傳播由此變成了(廣告)藝術(shù)與科學的結(jié)合，科學的部分有賴于數(shù)據(jù)收集與分析，各種營銷數(shù)據(jù)庫的建立。研究數(shù)據(jù)、機器學習、智能運算、優(yōu)化迭代，這些靠技術(shù)能帶來的量化結(jié)果所能產(chǎn)生的巨大價值，變得比傳播載體與傳播方法更有價值。技術(shù)驅(qū)動變得更重要!

　　比如，電影票是時效性資源，隨著電影開場時間臨近，空余座位價值近于零。指點無限通過動態(tài)定價的方式解決空余座位問題�；�于時間、剩余座位數(shù)量來制定時間動態(tài)定價方法，從而減少閑置資源浪費，讓自身銷售提升，同時給消費者更低價的電影票。這是一個很淺顯將的技術(shù)與營銷結(jié)合的例子。

　　回到ASM投放優(yōu)化上，關(guān)鍵詞投放出去最直接對應(yīng)的就是下載率、價格，不同于以往按時間段、按廣告位的網(wǎng)站BANNER廣告，蘋果競價廣告每一個參數(shù)都是隨著自身相關(guān)性和競爭情況隨時變化。但是變化中又有深層的邏輯，實際上，蘋果競價廣告可以通過技術(shù)手段提升展示量與下載率，與此同時降低CPA。所謂技術(shù)的手段，就是加入人工智能深度學習其運行邏輯，進行智能優(yōu)化與操作，比如千組關(guān)鍵詞的篩選，千組廣告策略的制定，實時優(yōu)化迭代完全由人工來完成是很困難的，用人工智能的算法將其變得更省時省力，而且更高效!再比如，人的認知邊界局限，對于關(guān)鍵詞的選擇，僅僅有賴于經(jīng)驗判斷，往往與真實數(shù)據(jù)大相徑庭，通過人工智能則可以實時動態(tài)地掌握最有價值的信息。

　　人工智能帶來傳播的變革，智能傳播是這個時代的玩法

　　回顧傳播的套路，不難發(fā)現(xiàn)，今天，人工智能已然悄悄在改變營銷傳播的玩法。

　　

 

　　傳播演變圖

　　第一階段，硬傳播。

　　硬傳播是通過占用或制造用戶的時間和空間，強制性傳播信息。自嗨型，填鴨式、控制型的廣告形式。比如電視廣告通過搶占用戶時間達成傳播目的。公交站牌，地鐵電視、電影前貼片，這些廣告形式或多或少地有些強制性。占用用戶視覺空間的案例，比如門戶網(wǎng)站的各種banner、彈窗，報紙、雜志廣告。

　　硬傳播關(guān)注的是產(chǎn)品信息是否傳播出去了，是否消費者有印象，而不考慮消費者愿不愿意接受、愿不愿意消費和二次傳播。

　　第二階段，軟傳播。

　　軟傳播拒絕硬性和強制性的傳播手段，從消費者場景出發(fā)，以滲透、互動、分享的視角，力求傳播信息與消費者達成共鳴，潛移默化攻克消費者心防。比如說杜蕾斯就將軟傳播發(fā)揮到極致，消費者欣然接受了它的產(chǎn)品信息，并不覺得是一則廣告那么惱人，而是視作一條笑話，一條知識來接受。在社交功能與媒體打通互聯(lián)的今天，軟傳播散步于移動互聯(lián)網(wǎng)的每一個角落，也許你看到的一則新聞，一則頭條，就是某企業(yè)的一則廣告，消費者就這樣欣欣然地當了傳播者、銷售者。

　　第三階段：智能傳播。

　　在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，傳播變成了以消費者為中心，傳播的本質(zhì)變成了與最終目標用戶的連接。智能傳播是基于大數(shù)據(jù)的積累，通過人工智能技術(shù)，更清楚地掌握消費者，從而精準有效地觸達目標消費者，而不是撒網(wǎng)地鋪渠道，智能傳播的核心是提高轉(zhuǎn)化率，拉來更多有價值的目標消費者，建立更有價值更高效的消費者連接。

　　實際上，在今天，不同的傳播方式是并行存在的，但不管是硬傳播還是軟傳播，都會借助智能傳播的手段來量化結(jié)果，提高效率。

　　人工智能是一只看不見的手。

　　對于互聯(lián)網(wǎng)公司來說，他們通過大數(shù)據(jù)不斷地給消費者推送更有價值的消費信息，悄悄地把消費者的錢賺走，通過人工智能技術(shù)驅(qū)動商業(yè)模式的變革，比如，淘寶能清楚地知道消費者的喜好，消費檔次的結(jié)構(gòu)，同樣的款式，把價格高的推薦給消費結(jié)構(gòu)高的消費者，把更有性價比的推薦給消費結(jié)構(gòu)低的消費者。以此吸引更多顧客，帶來更多銷量提升。

　　再比如美團的數(shù)據(jù)中心，分析每一位消費者的個性化消費習慣，進行定制推送，使消費者接收到更準確、更適合自己的信息，這都是依靠機器人工智能來完成的。

　　智能傳播在精準營銷領(lǐng)域的應(yīng)用是帶來轉(zhuǎn)化率的提升，通過量江湖的數(shù)據(jù)顯示，通過智能傳播對目標用戶的精準鎖定，比傳統(tǒng)渠道可提高3%-5%的轉(zhuǎn)化率，這意味著每年增加數(shù)百萬上千萬的盈利。

　　回到ASM優(yōu)化上，無論是CP還是代理商，需要考慮的是，在廣告主給定預(yù)算下，如何分配在不同的關(guān)鍵詞、和不同的人群定向上，才能使得收益最大化?(保證獲客數(shù)量或者保持很低CPA)這里優(yōu)化的關(guān)鍵是看結(jié)果，使CPA下降，下載率上升，要么更省錢，正常情況下一千萬投放，通過人工智能省出三五百萬。要不更賺錢，賺來更多消費者、更多客戶。

　　那么如何賺，如何省?CP需要問自己的是：

　　我的廣告展現(xiàn)給誰更有價值?誰才是能帶來更多下載量的更有價值的目標用戶?

　　是不是出價越高展示越多?如果不是，那么每一個詞的出價點與轉(zhuǎn)化取哪一個值才最合理?

　　到底是模糊投放還是定向投放更有效?定向投放要多細才能取到最佳轉(zhuǎn)化效果?

　　關(guān)鍵詞太多如何選詞?如何淘汰?千組策略萬組關(guān)鍵詞，如何做到實時優(yōu)化?

　　其實以上這些問題，最終可以抽出三個重點來闡述：智能選詞、智能定向、智能投放。

　　如何通過人工智能玩轉(zhuǎn)ASM投放?

　　1、智能選詞：突破人的認知邊界，通過機器發(fā)揮詞的最大轉(zhuǎn)化效率

　　我們都知道在做品牌營銷時，有一項技巧是借勢營銷，無論是硬傳播還是軟傳播，都熱衷于這一招，因為熱點是用戶愛看的，無論是一個人物還是一個事件，最終都會落到一個關(guān)鍵詞上，蹭上這個詞，就能蹭流量。

　　在ASM優(yōu)化上，首先就是選詞，熱詞之所以熱，是因為有時效性。但是在熱詞的轉(zhuǎn)化上，要追溯它所能帶來的真實轉(zhuǎn)化率，它值得被匹配的合理價格?以及這個詞何時下架?長尾詞由如何選擇與使用?用人的經(jīng)驗判斷是無法做到數(shù)字的精確性。關(guān)于詞的效果量化與實時優(yōu)化變得很重要，而這些工作，唯有人工智能可以更好地完成。

　　按照傳統(tǒng)的做法，我們會根據(jù)第三方工具篩選一些指標比較高的關(guān)鍵詞，然后依據(jù)經(jīng)驗進行拓展得出一些新的組合詞，此外蘋果也會提供幾十個流行度高的詞。在眾多詞中，依靠人工經(jīng)驗的投放結(jié)果做優(yōu)化。這個過程是緩慢的，基于人的認知邊界與局限，你也許認為某個流行詞是好的，所有大量使用某流行詞，但結(jié)果未必是這樣。

　　人工智能的做法是這樣的。將諸多關(guān)鍵詞放入大數(shù)據(jù)池中，由于關(guān)鍵詞會受行業(yè)性、熱點事件、時間、競爭對手的競價等各種因素產(chǎn)生變化，給定機器一些判斷參數(shù)，如搜索指數(shù)、搜索結(jié)果、流行、搜索排名、年齡、地域、時間段，通過機器學習，進行反復篩選，最終找出幾百上千個更有價值的關(guān)鍵詞。在實際投放中，再給定一些評判指標：下載量低、CPT高、點擊率低、轉(zhuǎn)化率低、CPA高的詞，不斷將這些詞列為否定詞，淘汰詞。在投放過程中，再不斷地迭代優(yōu)化關(guān)鍵詞。人的經(jīng)驗判斷加上機器智能的客觀、實時判斷與結(jié)果評估，對于關(guān)鍵詞的把握變得更準確，詞的投放結(jié)果也更有效率。

　　在一次ASM測試投放中，通過人工智能選詞之后進行投放，發(fā)現(xiàn)行業(yè)詞的轉(zhuǎn)化率明顯高于競品詞與品牌詞，品牌詞雖然轉(zhuǎn)化率較好，但是競爭價格較高，使得自身品牌詞的CPA超出平均水平。根據(jù)人工智能基于評斷指標給出的數(shù)據(jù)分析，我們及時減少競品詞的投放數(shù)量，將轉(zhuǎn)化率低的競品詞或品牌詞列入否定詞;同時降低品牌詞的競價價格，適當提高行業(yè)詞的競價價格。并重點迭代優(yōu)化行業(yè)詞，拓展行業(yè)詞在關(guān)鍵詞中的覆蓋以提升相關(guān)性。

　　進一步迭代優(yōu)化后，從投放數(shù)據(jù)看出，通過降低自身品牌詞的過強包含，明顯降低CPA成本。 雖然整體的轉(zhuǎn)化率有所下降，但是通過對行業(yè)詞的優(yōu)化拓展，和對競價價格的合理優(yōu)化，在投放總金額基本相同的條件下，轉(zhuǎn)化用戶數(shù)有大幅提升。

　　

 

　　ASM投放對比圖

　　2、智能定向：從用戶場景出發(fā)，其結(jié)果是更高效

　　蘋果競價廣告剛出來時，不少人提出它畢竟有明顯的廣告提示，而部分消費者是抗拒廣告的，所以這是蘋果競價廣告的硬傷。從另外一個層面來說，廣告看你投放給誰。ASM是連接用戶最快的辦法，這個用戶指的是真正有需求的用戶，而不是那些完全不需要的群體。

　　廣告從什么時候開始變得不令人討厭了?因為它變軟了，更因為它是你恰好需要的。人工智能的出現(xiàn)，精準營銷才真正落地了，消費者總能收到自己真正感興趣的內(nèi)容推送。比如我今天在PC端搜索一條北京-長沙的路線，晚上收到去哪兒的短信，聲稱北京-長沙的飛機票折扣快結(jié)束了。我的手機里仍然有很多不精準的信息推送，但是那些精準的推送從來不會令我討厭。

　　同樣的內(nèi)容推送給不同的人，結(jié)果大不相同。再比如喜歡玩游戲的，你推送一個更好玩的游戲給他一定更高效。包括FEED流廣告、DSP短信推送，這些內(nèi)容與方法的本身并沒有任何問題，問題在于你能否觸達到那些真正的目標消費者。大數(shù)據(jù)公司通過人工智能、機器學習對消費者精準定位，再進行DSP推送，其轉(zhuǎn)化可以做到5%-8%，遠高于企業(yè)自身通過渠道推廣的轉(zhuǎn)化率1%。

　　關(guān)于蘋果競價廣告，展示量是一方面，用戶的下載率才是最大的考驗。排除品牌因素外，如果推送給那些真正需要的目標用戶，下載與轉(zhuǎn)化就不是問題。

　　通過人工智能的深度學習，大數(shù)據(jù)技術(shù)建模分析，可以對APP用戶進行精準的用戶畫像，這是了解用戶的第一步，用戶畫像可以對APP定向投放給出最基礎(chǔ)的參考依據(jù)。此外，在實際定向投放，不斷優(yōu)化，增加定向維度，最終也能帶來轉(zhuǎn)化率的提升及CPA的下降(參見上文圖表)。

　　在實際操作中，還可以根據(jù)消費者行為數(shù)據(jù)的挖掘：基于時間動態(tài)制定價格，基于年齡、性別可以對價格進行實時優(yōu)化調(diào)整。如何獲知這些數(shù)據(jù)，就需要機器學習不斷的搜集，發(fā)現(xiàn)。需要指出的是，關(guān)于智能定向，蘋果后臺的人群維度數(shù)據(jù)只能對單一維度進行分析，這在實際投放優(yōu)化中有明顯不足。量江湖的細分定向數(shù)據(jù)，可以明顯區(qū)分不同維度的人群的轉(zhuǎn)化數(shù)和平均CPA的不同，為廣告主下一步篩選人群定向提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。比如通過人工智能可以對人群進行多維度定向分析，包括性別、年齡、地域、時段。還可以根據(jù)不同App的實際情況進行定制化劃分。

　　以年齡段定向投放為例，當我們把定向2段的數(shù)據(jù)變?yōu)槎ㄏ?個段時，如下圖所示，從定向維度數(shù)據(jù)中可以看出，25-34歲的男性用戶是轉(zhuǎn)化最高的用戶，且CPA價格較低;而55-63歲的男性用戶的CPA價格明顯過高，且轉(zhuǎn)化量很低，這個維度的用戶在后續(xù)投放中可被取消。進一步的定向優(yōu)化也可以將55-63歲的女性用戶排除。以此類推不斷優(yōu)化，當有更多維度加入一起分析，人工智能可以給出更精準的答案。

　　

 

　　圖2

　　3、智能投放：實時高效優(yōu)化迭代，總能準確把握那個最佳值(更低CPA VS更多下載量)

　　傳統(tǒng)的人工投放，是這樣的，選詞之后，設(shè)定周期及金額，設(shè)置廣告策略，進行廣告投放，查看結(jié)果。期間賬戶結(jié)構(gòu)設(shè)定繁瑣，耗時長，每次只能進行一個策略，當投放行為量大時，需要動用大量人力，最終獲得的CPA成本高，調(diào)整過程也困難。

　　加入人工智能投放，可以實現(xiàn)對關(guān)鍵詞實時高效的分析與篩選，之后依據(jù)設(shè)定的指標，進行一鍵千組的匹配。自動投放過程中，機器會智能地學習并實時更新詞庫，依據(jù)指標實時評估每一個關(guān)鍵詞的效果。人的操作是關(guān)鍵節(jié)點的停止，參與設(shè)置投放策略，參與優(yōu)化，參與設(shè)定指標，參與機器建模與訓練，人工與機器是不斷交叉工作的。

　　在市場競爭不夠激烈時，可以通過人工對關(guān)鍵詞進行優(yōu)化，管理每個關(guān)鍵詞的出價;但使用大量關(guān)鍵詞時，人工無法做到全局收益最優(yōu)。引入人工智能自動數(shù)據(jù)分析優(yōu)化，便可由系統(tǒng)來自動優(yōu)化關(guān)鍵詞、為每個關(guān)鍵詞管理出價、針對不同人群定向投放。通過對投放數(shù)據(jù)的近實時監(jiān)控和統(tǒng)計分析，在廣告主設(shè)定預(yù)算和投放周期的前提下，采用數(shù)量最大化或價格最優(yōu)的動態(tài)出價算法來滿足廣告主需求。

　　人工智能善于做海量復雜的數(shù)據(jù)處理與深度學習。當然，深度學習依賴于強悍的算法技術(shù)，因為沒有一種技術(shù)能夠自稱會學習。訓練是其學習的一部分。通過訓練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說，通過輸入數(shù)據(jù)設(shè)定好指標，它就學會了分類、篩選，學會判斷與評估。約翰·麥卡錫(John McCarthy|)在1956年提出：人工智能就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。在蘋果競價廣告的篩詞、定向、實時優(yōu)化這些事兒上，機器的深度學習與智能行為可以完成很多工作，讓我們拭目以待吧。

　　本文來源：量江湖ASM，作者：溪姐。未經(jīng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載。