2023年4月28日——亚马逊宣布亚马逊DSP将使用更加先进的新一代机器学习模型，以及优化的活动控制系统，增强竞价和投放规划能力，帮助主触达之前无法触达的受众。随着行业逐步告别第三方cookies，基于可用信号进行建模以触达目标受众变得更加重要。全新的机器学习模型通过分析各类信号，以更优的成本效率帮助主预测并触达高相关性的受众群体。

　　随着这些功能的升级，主能够实现：

　　• 12.6% 的点击率提升

　　• 34.1% 的投资回报率增长

　　• 单次点击成本降低 24.7%

　　• 对之前无法触达的受众的触达率提高了20%-30%

　　“先进的科技是亚马逊DSP的核心。我们一直在探索如何为主提高营销活动效能和成本效率。”亚马逊DSP技术总监Neal Richter表示：“我们知道，每一点改进对主都至关重要，此次升级将帮助主提升与目标受众的互动和支出回报率。在品牌尤为注重提高成本效率和成果交付的当下，我们很高兴能够向主带来这些升级。”

　　提升营销活动效能和成本效率

　　新一代预算分配机器学习模型可确保品牌在整个活动期内触达目标受众，并获得投放的更优价格。这些模型可以更好地预测竞价的转化可能性，从而推动算法调整以改进投放规划并达成投放目标，实现优化的活动表现，包括让点击率提升12.6%，投资回报率增长34.1%，单次曝光成本降低24.7% 。

　　触达先前无法寻址的受众

　　在亚马逊2022年unBoxed全球大会上，亚马逊DSP扩展了亚马逊受众和内容相关投放，帮助主减少对传统投放标识符的依赖。亚马逊采用基于模型的受众推理方法，结合可用的事件和内容相关信号，将信息与相应受众进行匹配。在使用了扩展的亚马逊受众和内容相关投放后，主对之前无法触达受众的触达率提高了20%-30%。

　　这些后台算法的改进，让主无需调整现有的活动，即可提高投放的成本效率。

　　亚马逊将为客户持续创新，并开拓全新方式助力品牌解决营销挑战。亚马逊的技术有助于品牌获得新的洞察，最大限度提高营销效能，降低成本，并了解跨媒体的投入在亚马逊站内外的影响力。

　　（来源：看头条网）

责任编辑：孙青扬