机器学习助力移动应用出海

2018-10-18 演讲嘉宾:李嘉维
导言:在10月18日的首届中国移动广告优化师大会上,Google大中华区渠道事业部销售业务总监李嘉维以“机器学习”为关键词,分享了移动应用出海的市场状态和新方法,发表了主题演讲《机器学习助力移动应用出海》。 2018年,除游戏外,娱乐、金融和电商产品是出海的热门细分市场,其中电商App的增长率最快。同时,无论在中国还是全球市场,直播、短视频、社交和拍照类App都显示出强烈的吸金能力。 接着,李嘉维介绍了Google UAC通用广告系列产品是如何使用机器学习技术,协助获取目标用户。他表示,Google机器学习从了解用户开始,挖掘分析用户在应用中的行为,从而帮助描绘用户画像,继而研究合适广告类型和投放时机等。而广告优化师只需提供营销目标和人群创意,UAC即可代劳其他重复性工作,轻松解决投放中的困扰。

演讲实录

各位来宾、各位优化师朋友,上午好!非常高兴今天有机会在广州的标志小蛮腰跟大家作分享。原本我的开场白是想祝大会圆满成功,但是今天看到这么多参与者济济一堂。不用我讲,大会也是成功的,所以非常高兴能够参加这次大会。刚才有很多嘉宾都在讲市场竞争越来越激烈,我们的优化师的焦虑感也越来越强。我希望能够通过我的分享给大家带来一些不一样的资讯和信息作参考。

我们都知道中国是一个出口大国,不单单是制造实物产品,而且在最近一段时间内中国的互联网应用已经占据世界领先地位,所以今天我分享的是《机器学习助力移动应用出海》。有两个信息给大家作参考:第一、移动应用的市场状况。第二、Google的机器学习怎么样帮助优化师更好地完成我们手上的任务,达到更好的效果。

移动应用工具有四个大的方向。第一,游戏。游戏成为了我们最近这段时间出海的最大的一个模块。另外几个部分大家可能有了解也可能不是特别了解,但也越来越重要。第二,娱乐。以头条新闻为代表,越来越多中国娱乐方式的影响扩张到了全世界。第三,金融。愿意了解金融产品的都是有钱的用户、有钱的广告主。第四,电商。有了强大的中国制造作为后盾,越来越多的电商朋友通过电商应用推出自己的产品,去争夺世界的用户。后面我会一一简单介绍这四个部分的市场状况。

第一,刚才我讲了电商是后起之秀,所以我先给大家看一下一些数据,可以支撑我刚才的说法:1、从下载量来看,虽然电商还是处于这几个大类别的应用的最后一个,但是可以看到它的成长率是非常高的,过去的下载率达到35%的增长,可以知道电商领域是非常受欢迎的,也非常红火,所以我们的优化师朋友可以更多地了解怎么样帮助电商甲方作更好的推广。2、零售App使用的次数。可以看到所有发达国家零售App的使用次数都以翻倍的速度在增长,所以这也再次证明了为什么它的下载量更高。3、除了下载量和应用次数,我们也知道留存或者用户的使用时间是非常重要的。综合了下载数量、使用次数和客户使用时间,电商应用是我们未来看到的非常重要的、非常领先的应用,所以我们优化师可以多了解怎么样帮助我们的电商推广达到更好的效果。

第二,娱乐,包括信息类、直播类产品。可以看到娱乐应用并不是单单只有某个特定市场或者三四线城市、一二线城市会使用,从一线到五线以下的城市都有应用,可以看到达到了非常高的使用率,所以我们可以多着力看怎么帮助娱乐应用达到更好的用户获取和留存。

第三,最后一个也是我们在移动应用上的最重要的部分——游戏。游戏是我们传统移动应用的大金主,也是最大的海外用户的来源,所以给大家看一段小视频,用移动游戏行业的领先厂家给大家作一些分享。大家通过这个视频也了解到我们游戏行业中的领先者对于游戏推广和运营的几个很重要的数据指标,所以也给我们的优化师作一个参考。

综上所述,其实在移动应用上,我们的开发者、甲方无外乎希望能够达到三个目的:1、让更多的人来使用你的移动应用;2、吸引购物消费者使用你的App购物;3、吸引游戏玩家。这些是我们推广移动应用的第一个点,那么我们怎么样找到合适的新用户?

大家都知道,Google有非常多的产品,但是在这几个产品上,我们有超十亿用户,包括安卓、YouTube等,这么多的平台它怎么得到最合适的用户、怎么合适地投放?所以我介绍一下UAC怎么样使用机器学习来帮助他们达到最终目的同时达到最好的效果。

这就是我们的UAC广告系列,最大的用处就是使用机器学习能够简单有效地帮你获取目标用户,通过不同的形式,贯穿我们的六大平台。1、它能够通过不同的信息在获取不同用户的数据之后,在不同的平台上投放广告,因为不一定每个平台、每个媒体都能带领同样质量的用户,而通过UAC的机器学习,是可以在我们的Google Play、Google 搜索等平台上投放相应的广告,能够使我们的投入最大化,也能够与我们最希望得到的用户接触到,这是我们的UAC最大的好处:能够跨平台地智能学习,达到最好的效果。2、根据你的KPI去做不同的投放。(1)获得更多的用户。(2)获得更高的用户留存率。(3)获得更高的投入回报比。我们的UAC能够根据优化师的KPI去作相应的调整,让我们的优化师更好地去设定营销的目标,更好地达到效果。3、广告形式可多样化。不光是跨平台,也不光是投放能够与指标挂钩,还能投放不同的广告形态,自动选择最好的投放形态,那么我们就可以省下更多的时间去做创意,让用户在其最感兴趣方面去接受你的信息。4、在Google Play的应用商店上,我们的UAC是能够做广告的。用户上Google Play去下载,能够得到相应的信息,让你接触到精准的用户。

所以UAC存在以下亮点:1、在如何获得新用户上能够帮助大家达到目的,使大家达到事半功倍的效果。2、获得高价值用户。20%的用户可能贡献80%的收入,在移动应用上,17%的高价值用户贡献了85%的收入,所以我们一旦获取了用户,就需要判断这个用户是不是能给我们产生高的价值?机器学习能够帮助到大家。通过机器学习,我们能够观察到不同用户的不同行为,我们知道很多用户的行为都不一样,比如说他是通过3G还是wifi上网,他看过什么东西,他愿不愿意在应用内花钱,他是属于发达国家的还是发展中国家的,他是用苹果还是用小米,他是什么年龄的等等,通过所有的数据,机器学习能够分析出用户的画像。用户画像能够非常有效地帮助我们去判断这个用户是否为我们的高价值用户。

通过所有的数据,UAC会去作一个很好的机器学习,学习用户究竟能够给我们带来多少的回报、究竟适用于什么样的广告形式、在什么时间点什么平台投放广告最合适,然后我们相应地作出广告选择,使我们能够通过数据、通过很好的学习方法把我们相应的信息和广告投放给相应的用户。所以,如果是通过UAC这种自动化的投放,你要确定你的营销目标,然后构建你的系列,确定你的成本目标,把你最重要的创意上传到平台上,最后我们的UAC会帮你获取到最有价值的用户。

在座的都是优化师,虽然我讲了机器学习和人工智能是未来的趋势,但是其实机器并不是取代我们的工作,而是帮助我们完成更好的工作,这也是未来的趋势。所以我们作为一个行业的优化师或者是提升方向的工作者,我们要根据我们的游戏、应用判断出这个应用的投放策略,我们要知道我们需要什么样的营销目标、用户人群、创意等,这些是机器人无法取代的,一旦确定了这些信息,剩下的重复的、无聊的工作是机器学习和人工智能去帮助大家去做的,这也是怎样提升我们自己的段位,让我们到达更有效、更领先的地位的方式。

后面有一个小小的案例分享。是一个英卓游戏的案例,在使用我们UAC短短一个月的时间就增加了10万的用户,成本比预估低了12%,这就是怎么通过机器学习、UAC去达到其业务目标的很好的案例。

希望我的分享能够让大家知道中国制造出海是一个很大的机会,大家可以多多了解;第二,大家也可以了解怎么样通过机器学习和人工智能帮助大家达到更好的工作效果,从而提升自己在这个行业上的竞争能力,取得更好的成就。谢谢大家!