这几年出海营销的神话都是机器学习给的：
机器学习显著降低CPI、机器学习大幅提高下载量、机器学习低成本撬动大流量...
此前，用户增长每一步都高度依赖营销人员的运营经验；现在，机器学习正在完全颠覆买量模式拓展营销格局，不断渗透全球商业运营。这并不是危言耸听！无论是开发者，亦或是广告主，为了不掉队，利用机器学习打造全面且高效的用户增长策略必定是下一个增量可能。不是你的机会不是机会。
01 机器学习，如何加速App增长？
有一个感知明显的现象，以前的数据广告只是些基础的广告位，用户想点就点，现在的广告主打一个“比你更懂你自己”，利用自有流量优势，打造五彩缤纷的个性化广告带来无限创收的开发者数不胜数，而这一套打法折射到目前出海App增长变现上，也具有极高参考价值。
这套个性化广告的关键便是机器学习模型，它正在成为出海营销路上必不可少的重要一环。
需要从四点去认识它：
1.实时数据集成
做互联网营销最大的难点是什么？是没有丰富的数据可以依仗。在买量领域，一方面由于缺乏用户数据，很难准确归因广告效果，广告投放不能精确定位到目标用户。另一方面，在广告投放的过程中，需要大量精确的数据进行及时优化和调整。如果仅仅依靠人工操作，效率较低且对投放人员要求较高。实时机器学习依靠算法可快速实现广告定位和产品推荐，提高广告相关性和参与度，提升广告变现能力。同时相较人工操作，机器学习技术能够更大程度的降低成本，提高人效。
2.精细洞察消费者行为
预测客户行为可以填补市场空白，提前确定所需的产品，从而产生更大的收入。这个问题反射到买量领域，也是如此。机器学习模型通过海量一手数据进行实时AI模型训练，及时更新及时调整及时优化，结合算法分析用户行为，预估用户偏好等数据，再根据数据精准找到App潜在目标用户，在极短时间内形成买量策略并立刻实施，第一时间精准触达用户。
3.多效果指标，满足多样增长需求
现在市面上的机器学习模型非常多，常见模型包括ROAS、CPE、CPI等，与投资回报率 (ROI) 类似的ROAS模型，帮助广告主寻求大量付费意识强的“大R”。当广告主需要大量推量时，CPI模型可以考虑，当广告主需要推某一个付费行为时，CPE模型可以派上用场。机器学习以数据代替经验主义，更高效、更科学，更准确地助力广告主出海营销。
4.与领先的机器学习平台合作
纵观目前海外市场的营销环境，隐私法律法规、定价、假量欺诈、实时适应能力都是增长痛点，找到领先的机器学习平台合作，是出海买量破局的关键。
02 先进机器学习平台需要具备什么条件？
1.自家流量矩阵
拥有自己的一手数据，并基自有IN-App 流量矩阵，确保100%真实用户流量，覆盖欧美、东南亚、日韩、南非、南美等地区，触及超过10亿的日活跃用户。通过分析近十亿用户参数，对用户行为进行算法拆解，轻车熟路实现高精准广告定位。
2.程序化广告平台精准竞价
日均竞价处理要足够多，通过数据导向实时决策连接需求方和供应方。DSP需求方平台聚合全球最优质流量，SSP供应方平台全方位分析和管理，让广告收益最大化。ADX广告交易平台一站式采买，实现多渠道程序化管理，精准智能的分配策略，帮助开发者快速获得变现收益。
3.数据真实透明
l一站式广告平台集渠道流量、用户行为数据为一体对所有入库流量进行去伪存真反作弊识别，实时拦截可疑广告活动，归因后通过对比点击、展示和安装的时间戳、来源、设备信息等多维度数据，准确地识别出广告欺诈行为，确保广告主花的每一分钱都买到真实的用户。针对开发者方面，平台需要拥有稳定高效的SDK，安全的数据管理，可以为开发者解决广告变现过程中的填充、损耗、技术等问题，实现变现收益最大化。
