Aarki是一家美国移动程序化广告技术公司，目前主要致力于帮助国内开发者做出海的用户获取和再召回的相关业务。结合机器学习、大数据和个性化创意帮助营销人员在海外实现量化的增长。

虽然Aarki在国内并不算知名，但在全球已有20家办公室，在美国也已得过很多效果类广告奖项。公司在程序化广告的投入，重点投入在技术设备搭建，可以达到每秒支持400万的算力，除此之外，每天最多可以获取7w+的用户总量。

要想做好程序化广告，主要有四个有利因素（如下图）。

一是需要有广告实时竞价数据传输技术；

二是机器学习，机器学习是为了在海量的广告数据中做数据的清洗筛选，包括根据不同的广告客户搭建相应的模型；

三是大数据的处理能力，将数据做一个相应的集成归类；

四是素材优化，因为素材方面也会产生很多的数据，很多用户之所以决定点击广告以及最后下载，可能都是因为素材的互动性，与其产生了某个连接点，最后才产生转化。

事实上，程序化广告可以理解为自动化时代的广告，程序化广告可能会逐渐替代之前偏向于手动优化的广告。

进入新时代后，所有的数据可以自动收集管理并且自动更新，素材也可以自动完成拼接。

不过，所有不同的变量要想组合成一个新的因素，需要一个很强大的算力。

所以每一个需求方平台，背后都需要相应的强大服务器加持，包括处理整个数据的能力，以及数据工程师根据不同的广告表现，提出相应算法模型的建议。

整个程序化的生态系统大概可以分为5个维度，包括Advertiser、DSPs RTB Client、Ad Exchange、SSPs RTB Server以及Publisher。

其中Ad Exchange（广告交易平台）汇集了多种多样的广告流量，DSP代表广告主的利益，帮助客户在海量的广告展示数据中去找到一个最合适的流量。

由于广告主也属于可能产品的多样性，其整个优化维度方向都会有所不同，Aarki作为需求方平台，也会根据这些差异定制整个优化的方向。

除此之外，程序化广告还拥有三个独特的优势，最重要的就是程序化广告会有全方位的定向能力，其次便是自动化，最后是能够在整个优化层面上做到省时省力，能够短时间内触及大规模流量，从而为广告快速筛选合适的流量。

至于与DSP的合作，DSP主要是帮助广告主获取高质量用户，因为内购产品占比可能比较大，有的产品本身的广告变现占比可能较大，由此就可以用数据的方式决定合适的客户。

另外DSP还可以帮助再营销，帮助广告主召回已经流失掉、或最近不是很活跃的用户。现在 iOS整个升级之后，对苹果端的用户召回也存在一定的影响，但在安卓升级之前，还是更应该珍惜能召回的时机。

目前比较常见的广告模式主要有四种，即Display、Video、Banner以及Native，相对于之前的广告时代，这些广告素材的广告更加生动。

如此一来，客户看到比较丰富的广告元素，就会在心中会有下载的冲动，包括想要进入到游戏一探究竟的冲动。

要想驱动用户增长，关键因素主要有四种，一是整个机器学习模型和数据的结合能力。二是可以触达的用户规模，三是相应的素材，其有趣性以及与用户的连接，四是报告与优化。

首先，机器学习模型可以让我们在服务不同客户时，使用不同的模型。程序化广告的模型在应用当中，并非只有一套模型，比如基于用户留存、购买、或事件达成等行为，可以搭建不同的模型。

收集到的用户行为数据越多，就会越了解广告受众，对未来的整个广告竞价预判也越精准。

其次，触达与规模化能力指的就是流量覆盖率，接入了多少有效广告流量。Aarki在这方面会帮助客户甄别独家流量，包括用户覆盖面，广告若能覆盖不同的人群，就可以服务不同的广告主。

除此之外，素材能力在整个广告转化过程中发挥巨大作用。但是出海和做国内广告素材二者之间存在一些区别。

广告素材可以去做一些比较激进的、可以引起快速转化的素材，但从长期数据来看，基于游戏玩法素材转化过来的用户，表现会比那些比较激进素材转化回来的，单价较低的用户表现要好。

但这不代表只有游戏玩法的素材才是最优的，这需要基于广告推广阶段的策略，如果说现在需要短期的快速起量，那么在素材方面也可以做一些激进的选择。

如果发展长线产品，并且想要运营一个非常优秀的游戏作品，那么多多突出游戏的特色玩法、游戏元素、更新状态等，也可以达到一个比较好的效果。

最后，在程序化广告数据报告和优化上，Aarki可以分不同维度来进行呈现，除了Campaign角度外，也可以从素材或不同广告交易平台，以及广告形式上，去做多维度分析。

虽然目前程序化广告行业属于跟数据接触较多的行业，但实际是利用整个广告技术连接起来不同的独立个体。因为所有 APP的终端玩家归根结底还是一个用户，具有自身独特的属性，其行为在数据报告上可能会有共性的体现。

比如iOS 14.5升级以后，IDFA可能就不复存在了。这时营销人员可能就需要与运营多沟通，日常观察到用户的行为数据，或与产品团队多交流，了解他们在整个产品设计的受众规划。如果营销可以与渠道方共享数据信息，则会非常有利于之后的广告优化。

下面分享几个程序化广告的案例。

下图是去年疫情期间博彩的运营情况，可以看出博彩整个安装量和回收存在非常大的变化。

图左来自第三方数据，图右是Aarki给出的数据，具体说明了Social Casino在疫情期间的变化情况。

下图是有关社交博彩的产品案例，社交博彩需要优化相应的数据，包括留存、回收并且平衡不同的KPI，因此需要一个在广告方面比较专业的业务伙伴，帮助他们获取用户。

Aarki也运用自动化的广告服务能力，帮助客户达到了相应目标。

下图紫色部分代表CPI单价，蓝色部分代表回收，红色虚线代表回收目标。作为一个程序化广告平台，初期需要一段学习时期，这段时期可能会出现高CPI单价、低安装量、低ROI回报等情况，属于正常现象。

但实际情况并非如此，因为每个广告新开启都需要一定的一个学习期，包括数据收集，每家平台都有不同规则，但相同之处在于，只有收集到一定数据后，才能搭建模型，也就是说只有慢慢了解产品、了解用户，才能基于产品搭建模型，再进行优化。

因此，可以观察一段时间的数据表现，比如3~4周后，就可以看到整个数据的转化。

从该案例的整个投放数据来看，客户实际上达到了7倍的回收，整个CPI单价也低于客户预期。CTR也提高了96%，但这需要一个前提，即客户需要给与相关的数据支持，包括与Aarki合作之前，客户需要提供如OPPO bak之前的suppression List，以及vta等。

客户因此需要优化两个目标，一是回收，二是留存。因为客户产品整个变现除内购外，还存在广告变现，所以需要平衡两个相关数据。

除此之外，还需了解想要合作的移动程序化伙伴应具备的几点能力（如下图所示）。

一是程序化广告平台对接的广告交易平台。

二是对方支持的相应算法处理方式，是否支持在素材方面做出相应的优化。

三是投放报告是否全透明，因为作为一个成效导航平台，一般所有的转化链路其实都可以查找得到。

四是数据安全是否值得信赖，因为数据安全需要大家合作一段时间之后能得出平台是否值得信赖的结论，因此这个需要长期的合作和相处中发现。

除了合作伙伴，对抗假量也值得投放者注意，这主要包括下图所示的三个方面。

首先需要认真审查所有流量来源；其次需要了解第三方假量监测伙伴，目前整个假量监测技术已经非常强大，可以帮助营销人员过滤掉一批非常可惜的流量；最后需要校验内部整个流量，但需要注意判断假量和低质量用户的区别。

低质量用户可能在整个转化链条当中不存在问题，但安装完成后，低质量用户的一些行为可能会不活跃，或者可能出现异常，但该行为异常的用户占所有新用户的比例，包括具体哪些异常行为，也需要具体分析。

接下来就可以协同整个广告渠道方，排查所有流量来源。比如下图就提到此种审查不应该仅限于单向审查，还需要进行360度全方位的环形审查，这需要广告主、DSP、及MMP的共同努力。

如果出现流量异常的情况，可以跟多方积极沟通，而不是只以一方为依据做一个单独、武断的判断。

前面提到iOS14.5升级后，IDFA的作用可能就会弱化甚至不复存在，如下图所示，如果您正在使用VTA，SKAN（SKAdNetwork）的安装量将会低于您的预期水平。

目前从整个流量来看，SKAN覆盖率应该已经达到70%以上，甚至更高。

安装SKAN之后，由于没有实时广告数据的回传，再加上相应应用类事件回传可能会出现延迟，所以对整个广告行业会带来巨大的影响，比如之前的一些优化模型可能需要重新搭建。

考虑到所有应用都需要重新设置value，因此所有广告主、渠道流量平台，包括所有的服务方，都应该重新做一个规划，这也算是一个颠覆性的变化。

如果已经转换到SKAN框架，就会发现流量方面是否出现了非常大规模变动，比如单价是否存在波动。经过观察后，发现流量单价可能存在波动，但过了相应的学习期之后，波动就会慢慢趋于平稳，这就相当于又到了一个重新学习的阶段。

此时对于广告主来说，可能就需要与合作方积极沟通，包括最新的value设置，以及是否调整了优化方向，虽然调整微小，但都会影响整个广告优化的方向，所以广告主可以跟渠道加强沟通和交流。

要想实施SKAN，主要有四个注意事项。

首先需要思考一下产品的用户生命周期，因为了解了每款产品的开发初衷，就会知道产品是否需要长线的产品运营和维护，还是说只是短线去做一个变现的产品。也就是说，不同的产品，基于SKAN框架，其value设置也会有所不同。

其次需要思考整个发回的最佳时间，目前默认的发回时间是24小时，使用默认时间还是使用延迟的时间也需要考虑清楚。

除此之外，还需要测试设置ATT提醒的方法，例如怎样基于产品内部的设计，将提醒设置地柔和一些，相应的话术可以指导用户选择支持回传IDFA。

最后，需要了解对买量和campaign优化的影响。从整个各个平台出发，了解基于Skype的整个广告优化影响。

准备好SKAN，就需要考虑如何准备Aarki。准备Aarki有两个因素值得注意（如下图），即竞拍和平台以及模型。

目前为止，所有集成的广告交易平台，即集成项目，一些APP都支持运行SKAN广告，SKAN也跟第三方完全成功对接。SKAN升级之后，Aarki整个上下文信号的权重可能相对会更大一些。Aarki后台也有整个SKAN卡片的管理，管理后台专属管理平台和报告。

一般美国公司可能会提前公布相应的信息，此时就可以开始尝试测试LAT模型。Aarki整个模型也是基于SKAN建立新的模型，即便到了新SKAN时代，也依然可以按照说如安装、事件、留存、购买等去做优化。但是相应的优化可能还需要积极与客户沟通商量。最后值得注意的是，可以利用整个SKAN的转化事件去开发Aarki模型。

除此之外，在SKAN框架下，Campaigns也会发生相应的变化。主要有下图所示三个问题需要注意。

首先要清楚在SKAN框架下，如何购买和优化，比如Aarki的相对优势。

谷歌在博彩类、金融类都在不断的开放，而且底线和开放度远比大家想象的力度要大。比如Aarki，以及博彩类就没有什么禁忌，换句话说，可以表达的内容范围比较广泛。

Aarki在美国和salsa以及secretary已经有非常深度的合作，19年进入国内之后，与欧美地区的客户合作也日渐密切，一般的合作目标地区也都是一些一线国家，日本、韩国也是Aarki比较有优势的地区，但是整体来说，一般博彩与欧美文化更加契合。如果将业务拓展到东南亚，那就需要做符合东南亚的一些相应棋牌游戏。

Aarki与东南亚之间存在合作，因为Aarki除了博彩类业务，还有像金融、电商之类的客户服务，因为目前电商在东南亚发展的前景比较好。

整体来说，Aarki合作的范围还是比较广，也会与客户及时沟通相关事宜，比如投放区域、产品的情况、以及相应的KPI期望。Aarki会基于这些因素，做出内部评估，如果认为沟通后的KPI可达成，就会深入后续网络接入工作。