技术就是生产力 关于ASM投放人工智能有话说！

　　近期，苹果发布了关于苹果竞价广告Search Ads优惠福利的声明：为了督促开发者试投竞价广告，苹果给予100美元的试投金，只有那些在美国区App Store有App上线，且上线时间不能晚于2016年10月5日午夜11:59:59(UTC时间)的开发者才能使用。试投金截止使用日期2017年3月30日11:59:59(UTC时间)，过期作废。

　　按照1-2块人民币左右一个下载量，也差不多几百个下载量。看得出苹果在努力鼓励CP试投ASM，从目前苹果的放量来看，部分CP反应放的量不够吃，也侧面说明苹果在不断优化迭代自身的机器算法，也许还不到充分放量的时刻，但未来是必然的。

　　苹果竞价广告是苹果生态下的盈利模式之一，而CP方的ASM投放优化是APP多种推广传播手段中的一种，终归是为了更低成本地把APP品牌传播出去，同时带来更多下载量。本文将从传播的视角探讨ASM优化应该怎么玩?如何更高效?

　　理解苹果竞价广告的运行机制，必先了解人工智能与机器学习

　　互联网及移动互联网的普及，强烈冲击了传统的传播方式。其自由性打破了时空局限，也打破了知名品牌对渠道与信息流的垄断性，加上社交网络与传播渠道的打通，越来越多小品牌、自媒体崛起。

　　在这过程中，互联网让消费者的所有行为数据变得在线，并实时记录下来，大数据下的关系数据、位置数据、图像与视频等非结构化数据大量涌现，企业能收集到消费者在各个渠道的行为数据，从而制定出高度精准、效果可被量化的营销策略。

　　传播由此变成了(广告)艺术与科学的结合，科学的部分有赖于数据收集与分析，各种营销数据库的建立。研究数据、机器学习、智能运算、优化迭代，这些靠技术能带来的量化结果所能产生的巨大价值，变得比传播载体与传播方法更有价值。技术驱动变得更重要!

　　比如，电影票是时效性资源，随着电影开场时间临近，空余座位价值近于零。指点无限通过动态定价的方式解决空余座位问题。基于时间、剩余座位数量来制定时间动态定价方法，从而减少闲置资源浪费，让自身销售提升，同时给消费者更低价的电影票。这是一个很浅显将的技术与营销结合的例子。

　　回到ASM投放优化上，关键词投放出去最直接对应的就是下载率、价格，不同于以往按时间段、按广告位的网站BANNER广告，苹果竞价广告每一个参数都是随着自身相关性和竞争情况随时变化。但是变化中又有深层的逻辑，实际上，苹果竞价广告可以通过技术手段提升展示量与下载率，与此同时降低CPA。所谓技术的手段，就是加入人工智能深度学习其运行逻辑，进行智能优化与操作，比如千组关键词的筛选，千组广告策略的制定，实时优化迭代完全由人工来完成是很困难的，用人工智能的算法将其变得更省时省力，而且更高效!再比如，人的认知边界局限，对于关键词的选择，仅仅有赖于经验判断，往往与真实数据大相径庭，通过人工智能则可以实时动态地掌握最有价值的信息。

　　人工智能带来传播的变革，智能传播是这个时代的玩法

　　回顾传播的套路，不难发现，今天，人工智能已然悄悄在改变营销传播的玩法。

　　传播演变图

　　第一阶段，硬传播。

　　硬传播是通过占用或制造用户的时间和空间，强制性传播信息。自嗨型，填鸭式、控制型的广告形式。比如电视广告通过抢占用户时间达成传播目的。公交站牌，地铁电视、电影前贴片，这些广告形式或多或少地有些强制性。占用用户视觉空间的案例，比如门户网站的各种banner、弹窗，报纸、杂志广告。

　　硬传播关注的是产品信息是否传播出去了，是否消费者有印象，而不考虑消费者愿不愿意接受、愿不愿意消费和二次传播。

　　第二阶段，软传播。

　　软传播拒绝硬性和强制性的传播手段，从消费者场景出发，以渗透、互动、分享的视角，力求传播信息与消费者达成共鸣，潜移默化攻克消费者心防。比如说杜蕾斯就将软传播发挥到极致，消费者欣然接受了它的产品信息，并不觉得是一则广告那么恼人，而是视作一条笑话，一条知识来接受。在社交功能与媒体打通互联的今天，软传播散步于移动互联网的每一个角落，也许你看到的一则新闻，一则头条，就是某企业的一则广告，消费者就这样欣欣然地当了传播者、销售者。

　　第三阶段：智能传播。

　　在移动互联网时代，传播变成了以消费者为中心，传播的本质变成了与最终目标用户的连接。智能传播是基于大数据的积累，通过人工智能技术，更清楚地掌握消费者，从而精准有效地触达目标消费者，而不是撒网地铺渠道，智能传播的核心是提高转化率，拉来更多有价值的目标消费者，建立更有价值更高效的消费者连接。

　　实际上，在今天，不同的传播方式是并行存在的，但不管是硬传播还是软传播，都会借助智能传播的手段来量化结果，提高效率。

　　人工智能是一只看不见的手。

　　对于互联网公司来说，他们通过大数据不断地给消费者推送更有价值的消费信息，悄悄地把消费者的钱赚走，通过人工智能技术驱动商业模式的变革，比如，淘宝能清楚地知道消费者的喜好，消费档次的结构，同样的款式，把价格高的推荐给消费结构高的消费者，把更有性价比的推荐给消费结构低的消费者。以此吸引更多顾客，带来更多销量提升。

　　再比如美团的数据中心，分析每一位消费者的个性化消费习惯，进行定制推送，使消费者接收到更准确、更适合自己的信息，这都是依靠机器人工智能来完成的。

　　智能传播在精准营销领域的应用是带来转化率的提升，通过量江湖的数据显示，通过智能传播对目标用户的精准锁定，比传统渠道可提高3%-5%的转化率，这意味着每年增加数百万上千万的盈利。

　　回到ASM优化上，无论是CP还是代理商，需要考虑的是，在广告主给定预算下，如何分配在不同的关键词、和不同的人群定向上，才能使得收益最大化?(保证获客数量或者保持很低CPA)这里优化的关键是看结果，使CPA下降，下载率上升，要么更省钱，正常情况下一千万投放，通过人工智能省出三五百万。要不更赚钱，赚来更多消费者、更多客户。

　　那么如何赚，如何省?CP需要问自己的是：

　　我的广告展现给谁更有价值?谁才是能带来更多下载量的更有价值的目标用户?

　　是不是出价越高展示越多?如果不是，那么每一个词的出价点与转化取哪一个值才最合理?

　　到底是模糊投放还是定向投放更有效?定向投放要多细才能取到最佳转化效果?

　　关键词太多如何选词?如何淘汰?千组策略万组关键词，如何做到实时优化?

　　其实以上这些问题，最终可以抽出三个重点来阐述：智能选词、智能定向、智能投放。

　　如何通过人工智能玩转ASM投放?

　　1、智能选词：突破人的认知边界，通过机器发挥词的最大转化效率

（编辑：南京站长网）

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