業界初！ディープラーニングで スマホアプリの新規ユーザー獲得を最適化するAIBID（アイビッド）を提供
~Appier 独自のディープラーニングAIモデルで機械学習を超越したユーザー獲得精度を実現~
人工知能（AI）テクノロジー企業のAppier（エイピア、共同創業者/CEO:チハン・ユー、以下Appier）は、本日からアプリサービス事業者の新規ユーザー獲得を最適化する、AI搭載ソリューション「AIBID(アイビッド)」の提供を開始します。
AIBIDは、アプリマーケターが持つ複数の目標達成を、多様なデータとAppier独自のディープラーニング技術により短期間に最適化する業界初のソリューションです。AIBID は、従来のマーケターの勘や経験、ルールベースのユーザー行動分析によるアプリマーケティングの課題に加え、機械学習が提供してきた目標別のソリューションでも解決できない課題を解決するために開発されました。
AIBIDはAppierのニューロネットワークとマルチタスク学習技術を適用したディープラーニングにより1つのゴールを効率的に複数のゴールに転送することができるため、アプリ内イベントなどのゴールのカスタマイズにも柔軟に対応できます。ディープラーニングは、より多くのバリエーションを考慮に入れるため、従来の機械学習よりも正確な予測が可能です。これによりマーケターは短期間で目標を最適化できます。さらにAIにより、継続的に精度向上が期待できます。
たとえば、頻繁にゲームをするのは夜中、といったアプリの利用状況や、5日間での購入などのユーザーの行動、あるいはアプリのカテゴリーやアプリの特徴、人口統計学など、複数の特徴を同時に考慮します。これにより、ユーザープロファイルをより予測しやすく、より全体的に把握することができます。その結果、ユーザーの将来のROASや収益を予測することができます。性別、年齢、アプリの使用状況、デバイスのバージョン、IPロケーション、アプリのカテゴリー、トピック、機能などの詳細な情報などのコンテキストデータなどのユーザーデータから、1万以上の機能の組み合わせのデータを取得します。
AIBIDは、マーケターが設定した複数の目標（購入、登録、インストール）を達成するために、ディープラーニングはマルチタスク学習技術を活用して、マーケティング目標に基づいて最適なユーザーを見つけ出します。ユーザー獲得では、Appierは何層ものAIモデルで、適切なターゲットオーディエンスを素早く発見し、適切なROASを実現することができます。当社独自のデータとAIモデルを活用して、正しいROASをもたらすユーザーとパブリッシャーを素早く見つけ出します。これにより、広告予算の無駄遣いを防ぎます。
ユーザーが広告をクリックした後、当社のAIモデルは、どのユーザープロファイルがその後のダウンロードや訪問、購入、その他のアプリ内やウェブ内での行動を生成するかをさらに予測します。最後に、ユーザーがアプリをダウンロードしたり、サイトを訪問したりした後、どのユーザーが最終的に購入したり、より深いエンゲージメント行動を示すかを予測するために、そのようなデータを使用します。そして、すべての行動データは、各モデルをさらに訓練するためにフィードバックされます。このようにして、すべてのモデルは、高いROASをもたらすユーザーを見つけるように機能します。
データ予測
AppierのAIモデルは、ユーザーが広告をクリックした後、どのユーザープロファイルがその後のダウンロードや訪問、購入、その他のアプリ内やウェブ内での行動を生成するかをさらに予測します。
ユーザーがアプリをダウンロードしたり、サイトを訪問したりした後、どのユーザーが最終的に購入したり、より深いエンゲージメント行動を示すかを予測するために、様々な行動データを使用、各モデルをさらに訓練するためにフィードバックされます。このようにして、すべてのモデルは、高いROASをもたらすユーザーを見つけるように機能します。
ROAS
AppierのAIモデルでは適切なターゲットオーディエンスを素早く見つけ出し、適切なROASを実現することができます。当社独自のデータとAIモデルを活用して、どのオーディエンスとパブリッシャーが高いROASを達成するかを素早く見つけ出すことで、広告予算の無駄遣いを防ぎます。
事例紹介：アジアで人気のゲームアプリ事業者
トライアルに参加した人気のゲームアプリ事業者は、これまでアプリをインストールするユーザーの質の低下に課題を感じていました。こうしたユーザーは、アプリをインストールはするものの、利用頻度が低く、アプリ内課金をしないため、アプリ内パフォーマンスを伸ばすことができませんでした。
そこで同社はAIBIDを導入、ディープラーニングによるROAS最適化を進めたところ数週間でインストール数は52％増加しました。Appierは、インストール数の増加に加えて、より多くのゲーマーの獲得を促進し、リテンション率を26%向上させました。最後に、クライアントにとって最も重要な指標の一つであるROASは19%増加しました。
AIBID（アイビッド）について
AIBIDは、アプリサービス事業者の新規ユーザー獲得を最適化する、AI搭載ソリューションです。Appier独自のディープラーニングアルゴリズムを適用することで、アプリの新規顧客獲得を支援します。さらに、ユーザーのアプリ内行動を精度高く予測することで、ROASの向上に向けた最適化を行います。AIBIDをはじめAppierの広告ソリューションについては https://www.appier.com/ja/crossx/ をご覧ください。
Appier について
AIBIDは、アプリマーケターが持つ複数の目標達成を、多様なデータとAppier独自のディープラーニング技術により短期間に最適化する業界初のソリューションです。AIBID は、従来のマーケターの勘や経験、ルールベースのユーザー行動分析によるアプリマーケティングの課題に加え、機械学習が提供してきた目標別のソリューションでも解決できない課題を解決するために開発されました。
AIBIDはAppierのニューロネットワークとマルチタスク学習技術を適用したディープラーニングにより1つのゴールを効率的に複数のゴールに転送することができるため、アプリ内イベントなどのゴールのカスタマイズにも柔軟に対応できます。ディープラーニングは、より多くのバリエーションを考慮に入れるため、従来の機械学習よりも正確な予測が可能です。これによりマーケターは短期間で目標を最適化できます。さらにAIにより、継続的に精度向上が期待できます。
たとえば、頻繁にゲームをするのは夜中、といったアプリの利用状況や、5日間での購入などのユーザーの行動、あるいはアプリのカテゴリーやアプリの特徴、人口統計学など、複数の特徴を同時に考慮します。これにより、ユーザープロファイルをより予測しやすく、より全体的に把握することができます。その結果、ユーザーの将来のROASや収益を予測することができます。性別、年齢、アプリの使用状況、デバイスのバージョン、IPロケーション、アプリのカテゴリー、トピック、機能などの詳細な情報などのコンテキストデータなどのユーザーデータから、1万以上の機能の組み合わせのデータを取得します。
AIBIDは、マーケターが設定した複数の目標（購入、登録、インストール）を達成するために、ディープラーニングはマルチタスク学習技術を活用して、マーケティング目標に基づいて最適なユーザーを見つけ出します。ユーザー獲得では、Appierは何層ものAIモデルで、適切なターゲットオーディエンスを素早く発見し、適切なROASを実現することができます。当社独自のデータとAIモデルを活用して、正しいROASをもたらすユーザーとパブリッシャーを素早く見つけ出します。これにより、広告予算の無駄遣いを防ぎます。
ユーザーが広告をクリックした後、当社のAIモデルは、どのユーザープロファイルがその後のダウンロードや訪問、購入、その他のアプリ内やウェブ内での行動を生成するかをさらに予測します。最後に、ユーザーがアプリをダウンロードしたり、サイトを訪問したりした後、どのユーザーが最終的に購入したり、より深いエンゲージメント行動を示すかを予測するために、そのようなデータを使用します。そして、すべての行動データは、各モデルをさらに訓練するためにフィードバックされます。このようにして、すべてのモデルは、高いROASをもたらすユーザーを見つけるように機能します。
データ予測
AppierのAIモデルは、ユーザーが広告をクリックした後、どのユーザープロファイルがその後のダウンロードや訪問、購入、その他のアプリ内やウェブ内での行動を生成するかをさらに予測します。
ユーザーがアプリをダウンロードしたり、サイトを訪問したりした後、どのユーザーが最終的に購入したり、より深いエンゲージメント行動を示すかを予測するために、様々な行動データを使用、各モデルをさらに訓練するためにフィードバックされます。このようにして、すべてのモデルは、高いROASをもたらすユーザーを見つけるように機能します。
ROAS
AppierのAIモデルでは適切なターゲットオーディエンスを素早く見つけ出し、適切なROASを実現することができます。当社独自のデータとAIモデルを活用して、どのオーディエンスとパブリッシャーが高いROASを達成するかを素早く見つけ出すことで、広告予算の無駄遣いを防ぎます。
事例紹介：アジアで人気のゲームアプリ事業者
トライアルに参加した人気のゲームアプリ事業者は、これまでアプリをインストールするユーザーの質の低下に課題を感じていました。こうしたユーザーは、アプリをインストールはするものの、利用頻度が低く、アプリ内課金をしないため、アプリ内パフォーマンスを伸ばすことができませんでした。
そこで同社はAIBIDを導入、ディープラーニングによるROAS最適化を進めたところ数週間でインストール数は52％増加しました。Appierは、インストール数の増加に加えて、より多くのゲーマーの獲得を促進し、リテンション率を26%向上させました。最後に、クライアントにとって最も重要な指標の一つであるROASは19%増加しました。
AIBID（アイビッド）について
AIBIDは、アプリサービス事業者の新規ユーザー獲得を最適化する、AI搭載ソリューションです。Appier独自のディープラーニングアルゴリズムを適用することで、アプリの新規顧客獲得を支援します。さらに、ユーザーのアプリ内行動を精度高く予測することで、ROASの向上に向けた最適化を行います。AIBIDをはじめAppierの広告ソリューションについては https://www.appier.com/ja/crossx/ をご覧ください。
Appier について
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