使用Moloco的AI解决方案增强小型流媒体的广告效果

当谈到交付有效视频广告在美国，规模较小的公司往往面临重大挑战. 与亚马逊等主要平台不同, 谷歌, 和元, 这些公司缺乏广泛的观众数据精准广告定位. Moloco 旨在通过其基于人工智能的平台和流媒体服务来弥补这一差距较小的飘带用工具来提高他们的广告效果. 戴夫•西蒙, Moloco增长计划总经理, 最近讨论了公司的解决方案和最近的见解 YouGov的调查.

来自YouGov调查的见解

Moloco与YouGov合作，了解观众对广告的偏好. 调查显示，57%的消费者更喜欢个性化的广告. 这一发现强调了广告相关性在留住观众方面的重要性. 例如, 人们对Hulu等平台最常见的抱怨之一是广告的重复, 是什么导致了观众流失. By 利用机器学习Moloco的目标是确保广告的多样性和准确性，从而提升整体观看体验.

了解Moloco的产品

Moloco, 这是一家由谷歌和甲骨文前工程师创立的机器学习公司, 提供一个平台，帮助流媒体公司优化他们的广告投放. 其核心思想是让高质量的机器学习能够为世界以外的公司所用围墙花园科技巨头. 最初专注于移动应用生态系统, Moloco已将其服务扩展到流媒体领域, 提供一个平台，预测哪些广告与观众最相关.

该平台利用先进的机器学习算法来分析大量数据，并预测个人观众最有可能回应的广告类型. 根据YouGov的调查结果，这种能力尤为重要, 这突出了观众更喜欢个性化的广告. 通过使用来自广告商的第一方数据, Moloco的平台可以定制广告内容，以匹配特定观众群体的偏好和行为. 例如, 经常观看烹饪节目的观众可能会收到厨房电器或烹饪课程的广告, 而运动爱好者可能会看到运动装备或即将举行的体育赛事的广告.

利用第一方数据

Moloco平台的一个关键特点是能够整合和利用来自广告商的第一方数据. 这种整合允许基于实际用户行为而不是一般的人口统计数据进行更精确的广告定位. 例如, 而不是仅仅依赖于Auto Traders的数据, Moloco的平台可以使用汽车制造商CRM系统的特定购买历史来预测哪些用户可能对新车型感兴趣. 通过整合观众过去的互动和偏好的详细信息, Moloco确保广告具有高度相关性和吸引力.

这类基于结果的营销

传统的广告指标通常关注印象和覆盖面, 但莫洛科的方法强调结果. 这意味着跟踪和优化用户在观看广告后采取的特定行动, 比如应用安装或购买. 例如, 零售商可能会使用Moloco的平台来跟踪网站转化率, 优化广告投放以更有效地实现这些结果. 这种基于结果的方法使广告绩效与业务目标保持一致, 为广告主提供更多价值.

Moloco的机器学习算法会根据广告的表现不断学习和调整, 改进他们的预测，以提高未来的目标. 这种动态优化过程有助于确保广告不仅与观众相关，而且有效地推动预期的行动.

实现Moloco的系统需要将其与流媒体服务的现有基础设施集成. 这个过程, 这可能需要几个月的时间, 包括建立数据流和训练机器学习模型. 一旦实现, 流媒体服务可以期待看到广告性能的改善, 例如，从更少的印象和增加的广告相关性中获得更高的收益. 例如, Simon 's声称，Moloco的平台在达到某些活动的关键绩效指标(kpi)方面的效率提高了4到7倍.

案例研究:jiocinine

Moloco的一个著名客户是 JioCinema是印度最大的流媒体平台. JioCinema在大型体育赛事印度超级联赛(IPL)期间使用了Moloco的平台. 该平台的机器学习功能使jiocincinema能够管理不同语言和地区的数千个广告活动, 确保正确的广告以正确的语言呈现给正确的观众. 这种方法不仅提高了广告的相关性，而且使活动期间的广告收入最大化.

正如YouGov调查数据所显示的那样, 广告业必须从大规模覆盖策略转向更加个性化的策略, 以成果为推动力的方法. Moloco的平台是朝着这个方向迈出的重要一步, 为小型流媒体公司提供与主流平台竞争所需的工具. 通过利用先进的机器学习和第一方数据, 这些公司可以提高他们的广告效果, 为他们的观众提供更相关的广告，为他们的广告商取得更好的效果.