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ASM距离AI有多远?思维导图

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ASM距离AI有多远?据多方预测,苹果搜索广告进入国内市场的日期,大约在今年6月前。面对这个大蛋糕,之前做ASO的、SEM的,还有一些广告代理商,纷纷推出了ASM服务。除了传统的人工代投放外,还有一些借AI风口,号称“人工智能”的ASM服务,更是引起了大家关注。

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思维导图大纲

ASM距离AI有多远?思维导图模板大纲

ASM距离AI有多远?

据多方预测,苹果搜索广告进入国内市场的日期,大约在今年6月前。面对这个大蛋糕,之前做ASO的、SEM的,还有一些广告代理商,纷纷推出了ASM服务。除了传统的人工代投放外,还有一些借AI风口,号称“人工智能”的ASM服务,更是引起了大家关注。

作为一个经历了云计算、大数据、人工智能等一系列风口,其实还是做一件事情的研究型码农,对AI的了解稍微深入一些,这里就为大家分享一些对AI+ASM的看法,在等ASM真的进入国内后,大家选择服务的时候,也可以有个参考。

代理商?服务商?

最近国内一些广告公司纷纷推出了苹果搜索广告代投放业务,不少都号称是苹果的“代理商”。但熟悉国际广告业务的都知道,国外很少有国内这样,收取广告平台“返点”的“代理商”。国外的广告服务公司虽然也叫agency,但大多是向广告主收取费用的“服务商”。

国外典型的如围绕Google广告的SEM生态,由于Google早在2005年左右就开放了投放API,国际市场上,“技术型”企业和“营销型”企业一直处在并行发展状态。营销型企业,如WPP等大型广告集团,类似于国内的“KA代理商”,其主要使用人工服务,并结合一些第三方技术服务,为广告主提供SEM服务。而技术导向的,如Kenshoo、wordstream等中小型SEM企业,还有2016年收入超过10亿刀的Adobe cloud marketing,可以管理Google等多个竞价平台广告,这些主要都是以提供技术服务为主,如关键词拓展推荐,广告方案的自动优化等。

虽然Google进入国内后,也入乡随俗,搞起了返点代理制。但根据苹果一贯的作风,基本很难专为国内市场设置“代理商”。

因此,国内的ASM市场,估计很难出现百度SEM那样,大的星级代理商一统天下的局面。最有可能的是情况,就是“营销导向”的大型广告公司继续为原有客户提供ASM服务,但肯定会涌现出一批新的“技术导向”的公司来争夺市场。ASM进入国内市场,带来的不止是一个流量渠道,很可能对国内的广告服务商业模式带实质性的改变。ASM服务,CP运营应该会有更多的选择。

AI与ASM

ASM的商业模式,决定了肯定出现一批“技术导向”的服务公司,而采用流行的AI技术,就不足为奇了。

至于什么是AI?AI(人工智能)的概念其实早在1956年就提出来了,也有各种不同的定义,但大致上就是能替代人脑力劳动的,都可以称为AI。如AlphaGo这样的是AI,但我们做个ASM的投放规则 :“如果一个关键词广告展示量(impressions)持续3天等于0,那么竞价(bid)增加0.1美元”,这就是一个典型“专家系统”规则,也算AI。

图1 人工智能的发展经历多次高潮和低谷

至于AI领域炒的最热的“深度学习”,典型例子如百度凤巢广告系统,之前一大票码农,天天晚上加班,大多是对广告点击率做“千分位”的改进,而余凯博士来了之后,引入了深度学习,效果则是“百分位”的提升。AI技术是有大幅提升,但很难算革命性的。

最近AI再次成为风口,除了如AlphaGo这样产品带来的示范效应外,更重要的是技术应用门槛和硬件成本的降低,让AI能够在更多的领域落地。

而具体到ASM这样的产品,是否适合用AI,怎么用AI,终归还是要看产品需求的。 ASM大致有一些几个具体的问题,无论是人工投放,还是AI自动投放,都需要重点解决:

1 选词难。ASM全部关键词数虽然比SEM少很多,但也在百万的级别。需要根据热度等多个维度来选择。选多了也不行,容易造成账号质量下降。

2 关键词管理难。一个账号都有数十个或者数千个关键词,每个词都有自己的特性,如“火车票”,就在放假季节热。管理这么多关键词,就像同时操作这么多支股票。

3 竞价难。每个词都有多个用户竞价,竞争策略复杂。

4 统一优化难。众多关键词,如果统一优化?那些词可以少给预算,那些词可以多加预算等等。

5 用户画像定义难。 关键词与用户画像,共同决定了点击率。但数据很难获取,只有不同的词搭配合适的用户画像,才有可能有好的效果。

6 冷启动问题。ASM缺少历史投放经验,往往需要大量尝试,才会有消耗。

针对这些问题,AI领域也有一些对应的解决方案:

1 专家经验学习。主要向SEM专家学习规则,像我们就找了一些之前投百度凤巢、Google Play比较厉害的童靴,来做ASM的投放,并给出一些指导建议,然后总结成一些投放规则供机器使用。

2 AI自主学习。就是机器从历史数据中不断自动完善。

3 大数据支持。像ASO的各类数据,都可以用到ASM投放中。

4 迁移学习。主要是SEM各类算法的使用。像冷启动问题、竞价博弈、统一优化问题,SEM领域都有一些可用的算法,都可以应用于ASM。

AI应用的前提,必须有大数据的支持,再者,有一些技术的积累,ASM基本符合这些要求。像我们APPBK团队,之前一直做ASO工具的,有较好的数据基础,早先也都在大厂做过搜索广告研发,自然就选择了ASM这个方向。此外,还有一些之前做SEM技术的公司,也在关注这个领域。

服务选择

对CP和运营童靴而言,选择什么样的ASM服务,主要也是看需求、看性价比,这里给出一些简单的建议:

中小APP: 选择一些SAAS服务、辅助投放工具,自主投放。

大型APP:选择优质的代理商服务。也可以自建系统或者购买PAAS的定制系统。国外的服务费价格一般为广告消耗的10%-15%。

代理商:自建投放系统,或者与技术型公司合作。

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