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通過回傳用戶接觸廣告主產品發生轉化or關鍵行為的數據作為”觸點“,”助攻“模型快速學習,提升用戶投放效率及效果。
2.多觸點產品優勢
助力模型層
● 提升模型學習速度——增效率
● 多維度lookalike人群——助拓展
多維度展示層
● 多媒體高頻曝光——強認知
● 提煉特征人群強曝光——促轉化
客戶投放層
● 減少定向依賴——強匹配
● 減少多渠道試錯消耗——降成本

3.多觸點產品原理及數據應用
3.1多觸點產品原理
1.豐富樣本量級:客戶跨媒體投放,轉化數據分散;連通各媒體轉化數據,能最大化利用客戶數據資產,解決正樣本稀疏問題,提升模型學習速度
2.豐富數據特征:跨媒體用戶重合度高,用戶在不同媒體行為各異;聚合相同用戶的信息,能豐富樣本特征,提升模型預估準確度

3.2多觸點數據應用模型原理——輔助模型

4.多觸點客戶案例
目前接入商測客戶,case效果披露(效果可能與行業/鏈路/回傳數據等有具體差異,數據僅作參考)
XXX金融客戶
曝光持平的情況下,使用了多觸點數據疊加校正小模型,轉化數上漲50%+,付費率上漲40%+(成本上浮10%)

XXX社交客戶
曝光持平的情況下,使用了多觸點數據疊加校正小模型,轉化數上漲30%+,付費率上漲10%+(成本上浮10%)
5.多觸點產品接入
5.1數據回傳接入方式接入方式

6.多觸點重點及FAQ
Q1:回傳多少數據合適
A:初期建議,客戶在快手轉化數*2,譬如:在快手平臺一天有100個轉化,建議回傳200個(考慮到上傳id映射到快手uid的折損);
Q2:是否可保障后端效果?
當前“輔助模型”解決不了后端效果;但多觸點數據應用到行業的ecpc模型,可以助力后端效果,如教育的正價課模型,保險的解約率模型。
故“盡量多回傳深度數據”。
Q3:是否可幫助起量?
多觸點可以幫助客戶起量,但是成本也可能會偏高一些,應該會控制在20%以內,不能給客戶“既能起量又保成本”的預期。
7.門檻
7.1 目前支持營銷目標

7.2 門檻及適配用戶

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