今天我们宣布推出 Dimensions ，将 Taboola 的自动竞价技术 SmartBid 提升到我们认为的行业前沿。Dimensions 允许 SmartBid 自动代表广告客户查看 40 多个维度，这样他们就不必亲自去做了。这最终会带 加拿大号码生成 来更好的广告系列效果和更多的转化——广告客户无需花费大量时间在广告控制面板上手动优化。
回顾广告业的早期历史——一切是如何开始的
一开始只有每次点击费用 (CPC)：广告商会为每次点击预先确定一个固定的出价金额，这就是他们竞争展示次数的出价。
看似简单，但使用固定出价会导致广告效果平平：广告客户获得的转化量与他们的预期不符。想象一下广告客户必须设置固定每次点击费用的世界，这几乎很有趣。
在 SmartBid 等技术发明之前，广告领域的情况就是这样，广告商实际上需要进行一系列冗长乏味的手动优化。广告活动经理会根据地理位置、日期和时间、平台、创意等数十项因素反复将预算划分为更精细的广告活动，并每天手动跟踪和编辑。这既累人又浪费。
这种竞价方式需要改进，但如何改进呢？2018 年，我们推出了 SmartBid
为了设计新的解决方案，我们需要了解广告客户理想的出价方式。由于并非所有用户都一样，因此对所有用户都出相同的价是没有意义的。有些用户在看到推荐后会转化，而有些则不会。为了优化转化，我们最终希望对更有可能转化的用户展示出更高的出价（这样我们就不会失去这些拍卖和展示），当然，对不会转化的用户出价要低得多。
Taboola 的“SmartBid”算法就是这样做的。它由一些深度学习模型组成，可以帮助我们在请求发生之前确定是否要提高或降低特定请求的出价。通过预测用户是否会在请求时进行转换，并决定是否出价以及出价多少。这意味着广告活动只会在有价值的机会上花钱，从而显著提高转化率 (CVR) 并降低每次获取成本 (CPA)。
这是如何运作的？我们如何预测用户是否有可能转化以及某人是否即将购买某物？
人工智能 (AI) 就是在这时候发挥作用的。Taboola 使用 Taboola 发布商之前所有页面浏览量以及随后的转化量的汇总数据，创建了庞大的1 亿行数据集。
这些数据集根据用户在发布商网站和 Taboola 网络上的广告商活动的参与度来捕获用户的行为和转化模式。我们汇总这些数据，并使用 AI 推断某个人在请求时在他们正在阅读的确切网页上进行转化的概率。这些模型经过迭代训练，因此数据是最新的，并且具有所有最近的转化模式。
从今天起，随着SmartBid Dimensions 的发布，我们汇总的数据集将超越发布商级别，并将开始包括许多新的、细粒度的维度和信号，映射我们读者的读者群和转化模式，从而匹配内容和转化。
我们使用的维度是传统使用的维度，如平台、地理区域、时间和星期几。但是，我们还使用了很多人们无法处理的信号，如用户阅读和转换历史记录、登录页面的功能、内容分类等等。
超越人类的能力，减少广告主的工作量并提高转化率
借助 Dimensions，我们的 AI 能够找到人类无法察觉的这些模式，这有助于我们在用户打开内容页面之前就确定用户是否有可能实时转化。
现在，我们可以针对每条推荐进行量身定制的优化。这些模式还提高了我们在推荐之间的泛化能力。该算法可以跨广告系列进行学习，从而缩短新广告系列享受此功能所需的时间。
SmartBid 使用 Dimensions 进行不同出价的示例：
当用户阅读财经文章时，提高保险广告的出价。如果发布商在某个广告客户的广告系列中表现不佳，但有一篇文章对该广告系列实际上很有效，则 Dimensions 将能够降低整个网站的出价，但提高该篇文章的出价。
如果是中午但广告活动包含“早餐折扣”之类的内容，则出价较低。
根据用户历史记录提高出价，例如，如果用户已经购买了尿布，则建议购买婴儿服装。
对邮政编码越靠近企业的用户，出价越高。
现在，算法可以为每个请求找到最佳匹配，我们会显示可能带来最多点击后互动的推荐。这可以显著提高性能，同时减少手动优化。
我想说的是，我和团队参与 SmartBid 的原因之一是，我们不仅提高了广告客户的成功率，还提高了出版商和开放网络的收益。这也意味着我们提高了用户的满意度。这对我们的社区和用户群来说是真正的双赢。
我们拥有一支由多元化 AI 研究人员组成的专业团队，他们正在构建 SmartBid 机器 — 每天汇总数据、训练和优化模型，并将它们部署到 Taboola 云中的数千个 Docker 中。Taboola 广告客户对 SmartBid 的采用率已达到 85%，我们期待从今天起邀请广告界体验 Dimensions。
最初出版： 2021 年 11 月 8 日
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