近日，全球機器學習和增長營銷解決方案領導者 Moloco 發(fā)布《機器學習賦能移動營銷白皮書》（以下簡稱《白皮書》），全面解析后隱私時代，Moloco 深度機器學習技術如何賦能營銷人員取得業(yè)績增長。

▲《機器學習賦能移動營銷白皮書》/ 圖源Moloco

Moloco 大中華區(qū)銷售負責人 Bruce Li表示：“隨著 Apple 和 Google 的隱私新規(guī)相繼落地，對于營銷人員來說，后隱私時代，能夠高效分析廣告主一手數據，并執(zhí)行大規(guī)模精準用戶識別和定向的機器學習將是更行之有效的營銷選擇。Moloco《白皮書》用通俗易懂的語言幫助營銷人員更好地理解營銷背后機器學習發(fā)揮的作用，從而更好地預測廣告表現(xiàn)，實現(xiàn)業(yè)績目標?！?/p>

機器學習模型善于尋找“可盈利”的用戶，即那些不僅安裝應用程序，更會采取變現(xiàn)行為的用戶，如購買游戲幣、加密貨幣，或是在電商平臺上購物等。即使隱私政策日益收緊，營銷人員仍能輕松、快速達成并保持目標廣告支出回報率（ROAS）。

更高級的機器學習：深度神經網絡

與其它采用機器學習的廣告平臺不同，Moloco 采用的是深度神經網絡，這是一類更加高級的機器學習模型，也是最復雜、最昂貴的一類建構。同時，深度神經網絡屬于密集型系統(tǒng)，因此對時間和算力的要求都非常高，這就導致很多 DSP 平臺并沒有能力去部署。而依托于專業(yè)的技術開發(fā)團隊，Moloco 成功搭建了由深度神經網絡驅動的機器學習引擎。

深度神經網絡由多層神經網組成的，不同與線性網絡，深度神經網絡的每一層都專注于研究一組特定的屬性或輸入，因此在實現(xiàn)“大海撈針”（即處理更大范圍的不同異構數據點）時，深度神經網絡不僅更加高效，還能呈指數級縮短機器學習的時間。

Moloco Cloud DSP 的三大優(yōu)勢

數字廣告領域，在開放的互聯(lián)網中，構建在深度神經網絡上的 DSP 平臺將更具技術優(yōu)勢。

《白皮書》中講解到，當開發(fā)者的應用程序擁有廣告位時，將會在廣告交易平臺中發(fā)布這一消息。通常而言，DSP平臺有200毫秒的時間來查看廣告請求、預測用戶可能采取的回應、計算正確的支付成本、出價以及提供 Campaign 等相關信息，而得益于深度神經網絡，Moloco Cloud DSP可以在50~100毫秒內響應競價請求，同時采用一組不同類別的異構數據點，對以上各類輸入信息進行計算，并輸出預測數據等結果，實現(xiàn)成本和效益的平衡。

10種高效、低成本的推理模型

《白皮書》中對目前 Moloco 所采用的10種推理模型進行了詳細的介紹。推理模型指的是 Moloco 的核心引擎在處理輸入數據時，從架構到出價等各種環(huán)節(jié)涉及到的幾個重要的節(jié)點。

Moloco的10種推理模型可分為三組，分別是基礎架構效率、廣告成果預測和競價價格優(yōu)化。一個概念突出、高效的、低成本的機器學習模型會在流量選擇和實時出價等方面更有競爭力，這其中最重要的，就是 Moloco 的廣告成果預測模型。客戶可以根據不同的目標需求，來選擇廣告成果預測模型類別，同時也可以有機結合使用。

Moloco 創(chuàng)立于 2013 年，總部位于美國硅谷，是一家以機器學習算法驅動的技術型公司，并已成為業(yè)內少有的能夠同時實現(xiàn)高速增長和業(yè)務盈利的獨角獸企業(yè)。2022年上半年，Moloco 連續(xù)九個季度實現(xiàn)現(xiàn)金流和 EBITDA 的持續(xù)正增長。并入選 2022 年 Inc. 5000 “全美增長最快企業(yè)”年度榜單前 100 。2021 年進入中國市場后，Moloco 的團隊和業(yè)務規(guī)模均實現(xiàn)快速增長，目前已和國內多家游戲出海領域頭部品牌達成合作。