没有它，你家苹果竞价ASM实操赢不了！

以年龄段定向投放为例，当我们把定向2段的数据变为定向6个段时，如下图所示，从定向维度数据中可以看出，25-34岁的男性用户是转化最高的用户，且CPA价格较低；而55-63岁的男性用户的CPA价格明显过高，且转化量很低，这个维度的用户在后续投放中可被取消。进一步的定向优化也可以将55-63岁的女性用户排除。以此类推不断优化，当有更多维度加入一起分析，人工智能可以给出更精准的答案。

3、智能投放：实时高效优化迭代，总能准确把握那个最佳值（更低CPA VS更多下载量）

传统的人工投放，是这样的，选词之后，设定周期及金额，设置广告策略，进行广告投放，查看结果。期间账户结构设定繁琐，耗时长，每次只能进行一个策略，当投放行为量大时，需要动用大量人力，最终获得的CPA成本高，调整过程也困难。

量江湖ASM加入人工智能投放，可以实现对关键词实时高效的分析与筛选，之后依据设定的指标，进行一键千组的匹配。自动投放过程中，机器会智能地学习并实时更新词库，依据指标实时评估每一个关键词的效果。人的操作是关键节点的停止，参与设置投放策略，参与优化，参与设定指标，参与机器建模与训练，人工与机器是不断交叉工作的。

在市场竞争不够激烈时，可以通过人工对关键词进行优化，管理每个关键词的出价；但使用大量关键词时，人工无法做到全局收益最优。量江湖引入人工智能自动数据分析优化，便可由系统来自动优化关键词、为每个关键词管理出价、针对不同人群定向投放。通过对投放数据的近实时监控和统计分析，在广告主设定预算和投放周期的前提下，采用数量最大化或价格最优的动态出价算法来满足广告主需求。 

量江湖已开通智能投放服务，为庆祝2017新年到来，凡在1月15日前提交申请的CP，量江湖提供免费测试代投放服务，并提供智能优化体检报告。

结语：

人工智能善于做海量复杂的数据处理与深度学习。当然，深度学习依赖于强悍的算法技术，因为没有一种技术能够自称会学习。训练是其学习的一部分，通过训练一个深度神经网络，也就是说，通过输入数据设定好指标，它就学会了分类、筛选，学会判断与评估。约翰麦卡锡（John McCarthy|）在1956年提出：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。在苹果竞价广告的筛词、定向、实时优化这些事儿上，机器的深度学习与智能行为可以完成很多工作，并且更高效，让我们拭目以待吧。 

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（编辑：宿州站长网）

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