游戏出海的竞争日益激烈，这并非空穴来风。
从2021年第一季度至2022年第四季度，iOS平台的CPI增长了88%，意味着厂商需要花费近两倍的钱才能获取一个新用户。与此同时数据隐私政策持续收紧，更加提高了营销成本。
在成本高涨的当下，如何兼顾海外广告投放的速度与准确、投入与回报？NetMarvel 认为，机器学习是破解这一系列难题的关键。
01机器学习：速度+准确=高效
精细化营销时代的到来对广告创意的更新频率、创意质量均提出了更高的要求。
然而，多维度的用户信息、不断增长的用户触点、多元的媒体资源决定了人工很难在短时间内处理好如此复杂的信息。人工想要保证质量、做出正确的营销决策，就得耗费大量时间，而当你分析调优之后，或许新的问题又将浮现，速度与质量似乎无法调和。
机器学习正是这一矛盾的最佳解决方案。通过机器学习进行实时AI模型训练及优化更新，在判断用户/用户群行为后进行算法分析，预估用户基本信息、行为等数据，再根据该数据精准找到对产品最匹配的用户，在极短的时间内生成有效的买量策略，实现对用户的精准触达。不仅具有时效性同时还保障了准确性，“速度+准确=高效”就是机器学习的最大优势。
02 NetMarvel 确保数据安全无欺
随着隐私保护政策相继出台，第三方数据质量明显下滑，各大媒体平台的广告流量精准度降低，此时第三方数据已经远不如一手数据有效。
NetMarvel利用机器学习盘活一手数据，当广告主完成自身的广告计划建设后，将自身的全渠道数据回馈给系统并启动机器学习。系统根据差异化要求对这些数据进行模型训练，深入分析受众特征，以定制化优化策略。
广告主只需对NetMarvel开启全渠道数据回传，就能在NetMarvel自助投放平台搭建广告，根据不同的增长需求、不同用户阶段不同的获客模型，并在NetMarvel智能算法的加持下实现程序化智能投放。
全渠道回传数据源自广告主的信任，NetMarvel严格遵守数据保密原则，在保障用户免受风险的前提下，让广告主看到最真实的广告投放效果，全面了解流量的真实性和可靠性，确保数据安全和高度透明无欺诈。
以广告主重点关注的ROSA模型为例:
1、ROSA智能预估
ROAS智能出价功能可以通过实时预估用户的生命周期价值，再根据广告主设定的ROAS目标来实时出价，以获得更高质量的用户投放回报效果。
2、ROSA自动筛选
利用算法来推动实时自动化投放，从而不需要依赖人工进行子渠道的筛选和定价，省时省力的同时获取高质量的用户。
3、ROSA瞄准用户价值
ROAS 模型比普通的固定出价模式更能做到全局监控，及时基于用户的真实价值动态出价，挖掘优质用户，以更科学的出价策略，挖掘效果更好的获客渠道与质量更优的目标用户，实现高效投放。
机器学习已经成为App广告主出海的一大利器，NetMarvel的机器学习平台助力广告主高效盘活一手数据以实现用户增长，加速出海进程。
