機械学習（AI）テクノロジーで
ROI目標を超える

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モバイル広告の機械学習

Aarkiは独自のデータを使用して、最適な取得価格でアプリ内イベントの確率を予測する予測機械学習モデルを構築します。

ML x MA

モデル

当社のアプローチ

モバイルマーケティングには「ワンサイズですべてに対応できる」ということはありません。 複数のアプリカテゴリにわたる専門知識により、特定のキャンペーンに最適な戦略を見つけることができます。 お客様の目標をサポートするカスタムモデルを作成し、複数の主要業績評価指標（KPI）全体でそれらのモデルを最適化します。
Ensemble

アンサンブルモデル

Optimize

広告主ごとに複数のKPIに最適化する

Leverage

アプリごとのカスタムモデルとカテゴリの学習を活用して、パフォーマンスの最適な組み合わせを見つける

loolalike

伝統的でダイナミックな外観

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機械学習のコンポーネント

高度な機能エンジニアリング

In-app Behavior
ポストインストールの動作
ユーザープロファイルから機能を抽出して、アプリ内エンゲージメントと支出をキャプチャします。 次に、あるタイトルの特定の行動を別のタイトルの購入に関連付けます。
Segmentation Membership
変換遅延
予想される購入数と、ユーザーがコンバージョンに至るまでの時間をモデル化します。 不完全なインストールコホートを使用して、購入プロセスの初期段階をモデル化します。
Value users
アクティブユーザー
ユーザープロファイルからユーザーの関心や活動の測定値を抽出し、最新性、頻度、収益化に基づいて定量化します。
Conversion
オーディエンス属性
モデルの予測を通知するために、過去のアクティビティと過去のユーザーの行動に基づいてユーザーのセグメントを特定します。
neural network
アプリの埋め込み
ニューラルネットワークの埋め込みを使用して、アプリ空間内で類似性メトリックを定義し、2つのアプリが互いにどの程度類似しているかを定量化することができます。

インサイト

非帰属データのROI予測の改善への利用

pmi-model

そう遠くない昔は、大部分のアプリマーケティングキャンペーンは最小のコストでアプリのインストール数を大きく伸ばすことに注力していました。

そう遠くない昔は、大部分のアプリマーケティングキャンペーンは最小のコストでアプリのインストール数を大きく伸ばすことに注力していました。

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