亞馬遜 DSP 新的機器學習模型提升了廣告活動效果、成本效率和可定址性

透過這些增強，廣告商們經歷了以下¹：

“先進的科學和技術是亞馬遜DSP的核心。我們不斷探索能夠幫助廣告商提高廣告效能和成本效率的方法，” Amazon DSP (亞馬遜 DSP)技術總監尼爾•里克特表示。 “我們知道，對於廣告主來說，每個百分點的改進都非常重要，而這些新的升級幫助提高了參與度和廣告投資報酬率。我們非常興奮地在品牌特別注重提高成本效率和展現成果的時候推出這些增強功能。”

新的預算分配機器學習模型有助於確保品牌以每個廣告的最佳價格接觸到他們想要的受眾群體，無論是在整個廣告活動期間的哪個階段。 這些模型更好地預測投標請求轉化的可能性，實現演算法更改以提高實現目標的步調，同時最佳化效能。效能改進包括點選率增加12.6％，廣告支出回報率增加34.1％，每次展示成本減少24.7％。

在2022亞馬遜廣告 unBoxed 全球大會上宣佈，亞馬遜 DSP擴充套件了亞馬遜消費者和內容相關投放，以幫助減少對傳統廣告識別符號的依賴。亞馬遜的基於模型的受眾推斷方法透過利用可用的事件和上下文訊號將正確的資訊匹配到適當的受眾。使用擴充套件的亞馬遜消費者和內容相關投放的廣告主在先前無法定位的庫存上看到了20%-30%的增量可定址性。

這些幕後演算法改進提供了更具成本效益的廣告投放，而無需廣告商調整現有的廣告活動。

亞馬遜廣告將繼續為顧客創新，並開發新的方法幫助品牌解決營銷挑戰。Amazon 廣告技術幫助品牌發現新的見解，最大化營銷績效，降低成本，並發現跨媒體投資的影響，無論他們花費時間在哪裡。