简洁的、全流程的程序化竞价

优质、安全的头部流量

70%流量直接以SDK方式接入合作,且支持先进的In-App Bidding,广告主的出价能直接到达媒体侧,进行公平竞价,获取头部流量。500+开发者直接合作,每日覆盖2亿独立用户设备。

合规的受众定向

在遵循个人信息保护法的基础上,通过SDK采集合规数据进行高价值人群的受众定向。为了保证投放规模,受众定向细分为标准受众定向(DeviceID人群)和专有的匿名受众定向(非持久化的DeviceID)

打造广告主可信赖的全渠道营销平台

全流程程序化

流量挑选、价值量化、流量采买全有程序化自动完成。广告主填写好转化目标和定向策略后,后续所有环节由程序化完成(无流量价格谈判环节)。

全渠道优化

全智能终端触达你的受众。当前通过Mobile、OTV、OTT和DOOH向用户提供跨屏的程序化营销服务。

优化目标

支持广告主多KPI目标优化,比如:安装、激活、注册、付费、调起、首调、小程序调起等。

灵活的人群接入

数据对优化转化目标至关重要,我们支持多种人群接入方式,比如:离线人群包,RTA(Real-Time Api),第三方数据平台对接。

定价透明

清晰、透明的定价,无隐藏成本,按照转化目标量化流量价值后,直接返回给媒体进行实时采买。

托管与自主

我们提供免费的运营优化服务,有专门的优化师团队支持,也提供广告主全自主优化的平台。

机器学习助力增长

机器学习是机器在人的构思设计下完成工作,依靠数据来识别规律并进行预测。 通过足够的数据,机器可以寻找那些和你的目标用户行为相似的受众来学习,从而预测这个用户可以在你的应用中产生多少价值

学习速度

是指模型是否与时俱进,对最新的变化(数据)进行了训练学习。我们把离线学习和在线学习结合统一起来,既拥有离线学习的稳定性,也具备在线学习的灵敏性,能够实时学习到最新数据中的规律。

归因延迟

较低的归因延迟,能够快速优化模型的准确性。机器学习让实时归因并回调的广告主收益更高。

数据质量

数据质量严重影响机器学习的预测能力,“Garbage In, Garbage Out”是较为贴切的形容。我们非常注重数据质量的把控,清理无效点击、LAT和non-LAT分离保证数据准确性;清理作弊流量和设备保证数据的干净性。

数据丰富程度

丰富的数据维度能让机器学习更准确,我们通过SDK拥有较为丰富的广告行为数据,比如:点击位置、播放时长、播放次数等。另一方面,机器学习能让回传激活、注册、调起、付费等事件的广告主更容易达成优化目标。

数据规模

足够的数据能让机器学习更加精确,我们每天广告展示超过1亿,这个数据规模能足够让机器识别规律,尤其是在电商的再营销领域,我们积累了较大的投放数据规模。