這幾年出海營銷的神話都是機器學習給的：
機器學習顯著降低CPI、機器學習大幅提高下載下傳量、機器學習低成本撬動大流量...
此前，使用者增長每一步都高度依賴營銷人員的營運經驗；現在，機器學習正在完全颠覆買量模式拓展營銷格局，不斷滲透全球商業營運。
這并不是危言聳聽！無論是開發者，亦或是廣告主，為了不掉隊，利用機器學習打造全面且高效的使用者增長政策必定是下一個增量可能。
不是你的機會不是機會。
機器學習，如何加速App增長？
有一個感覺明顯的現象，以前的資料廣告隻是些基礎的廣告位，使用者想點就點，現在的廣告主打一個“比你更懂你自己”，利用自有流量優勢，打造五彩缤紛的個性化廣告帶來無限創收的開發者數不勝數，而這一套打法折射到目前出海App增長變現上，也具有極高參考價值。
這套個性化廣告的關鍵便是機器學習模型，它正在成為出海營銷路上必不可少的重要一環，需要從四點去認識它：
1.實時資料內建
做網際網路營銷最大的難點是什麼？是沒有豐富的資料可以依仗。
在買量領域，一方面由于缺乏使用者資料，很難準确歸因廣告效果，廣告投放不能精确定位到目标使用者。另一方面，在廣告投放的過程中，需要大量精确的資料進行及時優化和調整。如果僅僅依靠人工操作，效率較低且對投放人員要求較高。
實時機器學習依靠算法可快速實作廣告定位和産品推薦，提高廣告相關性和參與度，提升廣告變現能力。同時相較人工操作，機器學習技術能夠更大程度的降低成本，提高人效。
2.精細洞察消費者行為
預測客戶行為可以填補市場空白，提前确定所需的産品，進而産生更大的收入。
這個問題反射到買量領域，也是如此。
機器學習模型通過海量一手資料進行實時AI模型訓練，及時更新及時調整及時優化，結合算法分析使用者行為，預估使用者偏好等資料，再根據資料精準找到App潛在目标使用者，在極短時間内形成買量政策并立刻實施，第一時間精準觸達使用者。
3.多效果名額，滿足多樣增長需求
現在市面上的機器學習模型非常多，常見模型包括ROAS、CPE、CPI等，與投資回報率 (ROI) 類似的ROAS模型， 幫助廣告主尋求大量付費意識強的“大R”。當廣告主需要大量推量時，CPI模型可以考慮，當廣告主需要推某一個付費行為時，CPE模型可以派上用場。
機器學習以資料代替經驗主義，更高效、更科學，更準确地助力廣告主出海營銷。
4.與領先的機器學習平台合作
縱觀目前海外市場的營銷環境，隐私法律法規、定價、假量欺詐、實時适應能力都是增長痛點，找到領先的機器學習平台合作，是出海買量破局的關鍵。
NetMarvel 機器學習備受市場關注，是衆多App廣告主、開發者出海的營銷首選項。
NetMarvel 機器學習模型的優勢
1.自家流量矩陣
NetMarvel擁有自己的一手資料，基自有IN-App 流量矩陣，確定100%真實使用者流量，覆寫歐美、東南亞、日韓、南非、南美等地區，觸及超過10億的日活躍使用者。通過分析近十億使用者參數，對使用者行為進行算法拆解，輕車熟路實作高精準廣告定位。
2.程式化廣告平台精準競價
NetMarvel日均對5億+競價請求進行處理，通過資料導向實時決策連接配接需求方和供應方。DSP需求方平台聚合全球最優質流量，SSP供應方平台全方位分析和管理，讓廣告收益最大化。ADX廣告交易平台一站式采買，實作多管道程式化管理，精準智能的配置設定政策，幫助開發者快速獲得變現收益。
3.資料真實透明
NetMarvel一站式廣告平台集管道流量、使用者行為資料為一體對所有入庫流量進行去僞存真反作弊識别，實時攔截可疑廣告活動，歸因後通過對比點選、展示和安裝的時間戳、來源、裝置資訊等多元度資料，準确地識别出廣告欺詐行為，確定廣告主花的每一分錢都買到真實的使用者。
針對開發者方面，NetMarvel擁有穩定高效的SDK，安全的資料管理，可以為開發者解決廣告變現過程中的填充、損耗、技術等問題，實作變現收益最大化。