遊戲出海的競争日益激烈，這并非空穴來風。
從2021年第一季度至2022年第四季度，iOS平台的CPI增長了88%，意味着廠商需要花費近兩倍的錢才能擷取一個新使用者。與此同時資料隐私政策持續收緊，更加提高了營銷成本。
在成本高漲的當下，如何兼顧海外廣告投放的速度與準确、投入與回報？NetMarvel 認為，機器學習是破解這一系列難題的關鍵。
機器學習：速度+準确=高效
精細化營銷時代的到來對廣告創意的更新頻率、創意品質均提出了更高的要求。
然而，多元度的使用者資訊、不斷增長的使用者觸點、多元的媒體資源決定了人工很難在短時間内處理好如此複雜的資訊。人工想要保證品質、做出正确的營銷決策，就得耗費大量時間，而當你分析調優之後，或許新的問題又将浮現，速度與品質似乎無法調和。
機器學習正是這一沖突的最佳解決方案。通過機器學習進行實時AI模型訓練及優化更新，在判斷使用者/使用者群行為後進行算法分析，預估使用者基本資訊、行為等資料，再根據該資料精準找到對産品最比對的使用者，在極短的時間内生成有效的買量政策，實作對使用者的精準觸達。不僅具有時效性同時還保障了準确性，“速度+準确=高效”就是機器學習的最大優勢。
NetMarvel 確定資料安全無欺
随着隐私保護政策相繼出台，第三方資料品質明顯下滑，各大媒體平台的廣告流量精準度降低，此時第三方資料已經遠不如一手資料有效。
NetMarvel利用機器學習盤活一手資料，當廣告主完成自身的廣告計劃建設後，将自身的全管道資料回饋給系統并啟動機器學習。系統根據差異化要求對這些資料進行模型訓練，深入分析閱聽人特征，以定制化優化政策。
廣告主隻需對NetMarvel開啟全管道資料回傳，就能在NetMarvel自助投放平台搭建廣告，根據不同的增長需求、不同使用者階段不同的獲客模型，并在NetMarvel智能算法的加持下實作程式化智能投放。
全管道回傳資料源自廣告主的信任，NetMarvel嚴格遵守資料保密原則，在保障使用者免受風險的前提下，讓廣告主看到最真實的廣告投放效果，全面了解流量的真實性和可靠性，確定資料安全和高度透明無欺詐。
以廣告主重點關注的ROSA模型為例:
1.ROSA智能預估
ROAS智能出價功能可以通過實時預估使用者的生命周期價值，再根據廣告主設定的ROAS目标來實時出價，以獲得更高品質的使用者投放回報效果。
2.ROSA自動篩選
利用算法來推動實時自動化投放，進而不需要依賴人工進行子管道的篩選和定價，省時省力的同時擷取高品質的使用者。
3.ROSA瞄準使用者價值
ROAS 模型比普通的固定出價模式更能做到全局監控，及時基于使用者的真實價值動态出價，挖掘優質使用者，以更科學的出價政策，挖掘效果更好的獲客管道與品質更優的目标使用者，實作高效投放。