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如何用一手数据解锁全新增长点

机器学习为出海赋能

今天来到Morketing Summit的小伙伴都是市场营销负责人或者行业大咖，大家过去两年应该都遇到一个特别头疼的问题，那就是关于数据安全。

第一，做互联网营销最难的是什么？是没有丰富的数据可以依仗。在没有更多数据的情况下，我们自己现有的一手数据到底能用来做什么？

第二，大家都有很深的感受，那就是疫情过后整个市场的行情越来越飘忽不定。在座无论是老板还是市场营销的小伙伴内心深处都有一个巨大的问号，我们手上的预算到底能带来多少用户，还有没有新的增长点？能不能给我的产品带来新的机会？

今天希望借助Moloco的介绍，给大家带来一些新的想法。

我们公司的名字有一个非常直接的含义，那就是Machine-Learning-Company。我们的CEO曾经在谷歌任职，是YouTube和Android机器学习领域的顶尖专家，他于2013年在美国硅谷创立了Moloco并参与了Moloco机器学习底层架构和数据库的搭建。公司汇聚了来自谷歌、亚马逊和 Twitter 等公司的顶尖人才团队，在全球范围内基于机器学习为广告主以及行业提供非常先进的技术。

作为一家少见的从愿景到实力都聚焦提供机器学习驱动的应用程序的企业，Moloco结合行业自身的业务逻辑和自动化决策，为客户解决高价值问题而提供产品和服务。因此，Moloco在全球范围内有超千家广告客户，并且增长迅速，已成为业内少有的能够同时实现高速增长和业务盈利的独角兽企业。除了美国、韩国，我们在全球有9个办公室，包括最新的北京办公室，希望将来有机会邀请大家来参观我们的新办公室。

行业内有人问过我，你在谷歌干了12年，为什么离开选择这家新的公司？我的回答是，Moloco在机器学习技术上有非常领先的优势，其核心在于通过机器学习，助力高效出海，所以我选择了它。

那么Moloco的成功因素是什么？

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零成本开启精准机器学习
打造千人千面数据模型

第一，自动化。我们的机器学习模型可以帮助大家实现高效寻找用户。

这个图叫深度神经网络，是最早谷歌开始拓展的机器学习方式。2016年，Moloco彻底更新了机器学习模型，由原来的线性模型发展到深度神经网络。这样的好处在于，不用特别大的数据量级也能达到深度学习的成效。

我们的机器不只是给A学A，给B学B；而是今天给到A，但机器发现C、D、E也有可能和A达到一样的效果，或者指向类似的用户，便会同时把A、C、D、E都推给你。它可以基于上下文进行深度学习，这也是为什么现在它能解决一些大家在ROAS投放上碰到的问题。当数据量并不大的时候，Moloco能让这个模型运作起来，这是背后的底层逻辑。

我们为广告主提供的数据模型是千人千面的，会基于在座各位的一手数据为每一位广告主打造专属模型。当客户把一手数据给到Moloco，我们基于机器学习技术为其打造适合的学习模型，它才能更加精准地找到所需用户。

分享一个有趣的案例，多年前一个客户跟我讲现在的机器学习模型就是给你一筐豆子，一半红豆，一半绿豆，能把红豆挑出来就是现在机器学习的逻辑。而Moloco可以做到在一缸大米里找到沙子，这是我们机器学习模型和其他普通模型之间最大的区别，基于少量数据进行精准学习，让大家的每一分钱都花在刀刃上。

在使用市场上广泛应用的广告平台时，大家会特别清晰地感受到以下三种定位方式：按照安装来优化，按照事件来优化，Moloco的优势是可以按照ROAS来优化。我们的机器学习模型能够帮助大家快速精准地找到大R用户。

大家在行业里经常提到学习成本即教学费，这意味着初始阶段，广告主要为训练机器模型付出成本。

但是Moloco不需要这一部分前期学习成本，只需要大家基于MMP回传全渠道数据，也就是“一手数据”。回传数据后，机器模型就已经开始学习。在这个过程中，广告主无需付出任何成本。学习结束后，我们的机器就可以告诉大家精准用户在哪里，然后开启campaign，进入收费阶段之前整个过程都是零成本学习。

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透明安全的高质量流量

带来规模化增长点

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基于产品生态

Moloco提供全渠道解决方案

今天时间有限讲得比较浅，如果大家对我们的解决方案有兴趣，希望后面可以有更多的机会交流，谢谢大家！