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    NOX夜神:全力打造全球領先的娛樂智能分發網絡

    2017年12月13日 13:36:11 來源:中文科技資訊

      ”在不久的將來,快樂將會被極速感知,我們每個人看到的、下載的都是自己喜歡的應用,不會再被自己不喜歡、不匹配的應用所干擾,”這就是智能分發網絡的魅力。

      為此,NOX夜神進行了三年的市場布局。

      2015年,夜神工程師寫下第一行代碼開始,夜神的AI營銷建設之路便已經起航。相比AI優先的戰略(無人駕駛、AI芯片和硬件等),夜神選擇的是優先進入營銷這個領域,夯實數據源供應,逐步迭代大數據基礎架構與特征工程,建立自有神經網絡。

      ●2015年6月,以虛擬移動安卓客戶端——NoxPlayer,快速進入跨屏市場,為夜神的神經網絡積累了第一批數據;

      ●2016年4月,國內首個完整的云手機(云端移動OS)解決方案——夜神云手機NoxPhone,將跨屏技術擴展至全屏時代,實現多終端數據共通;

      ●2017年7月,推出NoxApp+、NoxGamer等創新產品,深度理解不同應用之間的關聯。

      經過近三年的數據積累,夜神的產業核心已經非常清晰,通過自有流量積累并逐步切換到通過SDK獲取的方式,不斷更新數據圖譜,保證數據的新鮮、持續、有效供給。

      夜神為什么在這個時候宣布進入這個市場?

      經歷了2015、2016年的高速發展,夜神在2017年開始共享全球數據。一方面是因為進入2017年后,全世界50%的用戶已經進入互聯網,流量紅利在“最優市場”逐漸觸頂,增量用戶的獲取更為困難,自有用戶數據、用戶遷移規律、流量生命周期、復用率等提升成為產業的核心溢價能力。

      另一方面,截止2017年年底,NOX夜神全球擁有1億+用戶,每天幫助用戶安裝500W+應用,每月入庫100億級應用使用信息,這個數據量已能夠獨立支撐深度學習。

      圖1:夜神全球用戶分布圖譜

      目前,在夜神的數據系統內,可實時感知全球哪些應用在迅速傳播,各應用的市場流行度、生命周期狀態,之間的遷移規律等信息,比如,通過夜神的神經網絡可以知道從應用A到應用B的是如何遷移的,從而通過人工智能計算用戶使用應用C的可能性。這種數據能力在應用和游戲的數字營銷當中發揮著巨大的作用。

      圖2: 夜神觀測到的亞洲地區應用熱度圖譜

      夜神通過建立分發平臺——AiadMobi(夜神廣告平臺),打造全新的數字媒體分發系統,引入AI技術,以AI+大數據的方式,有力對抗分發中的流量質量差(留存、付費低)等傳統分發弊端,幫助廣告主規避假量和影響自有品牌的非增益曝光。并且不斷通過自身的數據力量逐步賦能到更多出海企業,幫助企業的海外流量獲得更大的商業價值。夜神的智能體系還幫助游戲出海企業鏈接到了海外網紅——NoxInfluencer(夜神網紅營銷平臺),低成本獲得流量,滿足移動應用生命周期中曝光與效果的雙向需求。

      為什么在應用分發領域使用AI?

      程序化購買發展數年,雖然已經解決了投放動作的自動化和線上化,但他并沒有擺脫標簽驅動方式,遠遠沒有達到大腦對用戶行為的理解程度。比如:

      ●新用戶,只能通過簡單的概率模型投放,準確率很低,降低了數據的價值;

      ●更換手機或者切換新賬號,歷史數據將被淘汰,這會導致傳統數據庫(DMP)需要不斷補充數據來滿足用戶特征庫的完備性,無形中提高了維護數據的成本;

      ●人工投放,策略準確率相差很大,優秀的投放師能為企業節省數百數千萬的資產。

      而借助AI的魅力,可以從根本上提高程序化分發領域整體的產能。例如在夜神的神經網絡中,可以知道一個安裝3個以上咨詢類App的20~30歲之間的用戶使用直播類應用的概率小于5%(學習型用戶與泛娛樂的關聯),而這樣的知識數據是歷史上任何程序化投放都沒有出現過的。

      另外,在夜神的神經網絡模型中,每個廣告知識、投放知識、用戶理解等規則在不同國家中可以復用。例如:A國家和B國家都屬于東歐一個民族或語言體系,AB兩個國家的90%以上的用戶模型相等;再比如針對用戶韌性,根據用戶對一個App的厭倦的時間周期等人性公共指標可以推算出一個APP的生命周期的長度。這樣知識驅動的模型在數據復用效率上遠遠高于傳統用戶單一標簽結構。

      圖3: 夜神觀測到某移動應用用戶關聯圖譜

      數字營銷要解決的基本問題是尋找精準用戶,匹配廣告資源和潛在用戶,而理解用戶不同于傳統的數據記錄,是添加了分析、運算、智慧的數據。在夜神的數據庫里面有數億用戶的興趣周期圖譜,夜神的智能分發模型可以不斷理解人類常量化的興趣點。根據內部透露的數據,分發的準確率達到了89%。也就是說,單單這一項功能,就可以使夜神智能分發在這一步的選擇上有89%的概率與用戶的興趣點相同。夜神現階段的“數據”與以往的數據存在很大不同,可以以更智慧的方式對用戶的數據進行理解與智能使用。

      例如:

      韓國對于新型App的接受程度遠高于日本。

      伊斯蘭國家的男女用戶使用App的習慣截然不同。

      使用外賣應用的用戶更喜歡玩游戲。

      在東南亞南美這種在線支付尚未發達的國家,支付率和當前網絡狀態的關聯度非常高。

      使用電商應用的女性在泛娛樂App的接受率低于平均,但ARPU遠高于平均。

      以上這樣的看似簡單的數據特征,最終在神經網絡里形成一個可描述的機器語言,是非常有挑戰的事情,很多規則其實無法用語言描述,但是最終會以策略的形態出現。這些宏觀策略會幫助廣告主在營銷之前做好預算和整體投放計劃。

      夜神的AI觀

      以數據+,成為用戶的知“心”朋友

      伴隨著整個市場的換血變慢,用戶體驗增多,個性化需求變強,現有用戶數據沉淀與挖掘能力成為產品的核心能力,是夜神的重心之一。

      夜神會不斷的問自己,“用戶到底是誰,他們的真正需求是什么?”為了深度理解用戶,在夜神的數據系統中,有兩個深度神經網絡:第一個神經網絡用來生成候選應用列表;第二個神經網絡用來對輸入應用列表打分排名,以便將排名靠前的應用推薦給用戶。候選應用的調取生成是依靠協同過濾算法產生一個寬泛的針對用戶的個性化推薦候選名單。排名神經網絡是基于第一個候選生成網絡的列表,提供更精細的區分細化,達到較高的推薦命中率。通過定義目標函數來提供一系列描述應用和用戶的特征,排名網絡則根據目標函數來給每一個應用打分,分數最高的一組應用就被推薦給用戶。

      再舉個簡單的例子,假如你想下載一個視頻應用,神經網絡就會將你過往的視頻觀看記錄、使用記錄在其數據庫中進行調用、分析,判斷出最適合你的視頻應用類型,然后再在其視頻應用數據記載庫中,結合視頻的本身特征、以外用戶的標簽等維度,按照剛才預判的結果進行排名,調取排名靠前的視頻應用并推薦給你,這樣基于用戶喜好,個性化定制的廣告體驗,用戶的接受度會提升2-3倍。

      而夜神的神經網絡模型堅持在海量數據(大數據)里發現知識、積累知識,不斷地描述數據內在的邏輯,而這些邏輯成為夜神更懂用戶的依據。

      以技術+,提升數據的LTV

      AI營銷以客戶生命周期的價值最大化為核心訴求,結合用戶的數據、用戶周邊數據(所使用的應用數據-生命周期-營收能力等),對用戶做360度的畫像分析,用以AI為核心的模型來去做預測營銷,獲知用戶未來消費的潛力傾向,建立營銷模型,在正確的場景推薦正確的應用、刺激其消費,對用戶的生命周期價值進行科學管理,全面提升用戶的整體價值。

      比如,在夜神會對數據系統里面的每個數據,通過深鏈的方式追蹤其在各個平臺、各個APP的不同使用行為,并針對每一個數據產生的數據知識都盡可能的提高其復用價值,再比如,日本用戶、臺灣用戶在對游戲的喜好能夠達到80%的相似度,就可以將臺灣的用戶數據復用在日本地區,再結合一部分日本用戶數據,可以產出更具知識驅動的數據模型。而這樣的數據知識運算而出的數據的生命周期相較傳統的DMP形式,將會被提升3倍左右。

      以智慧+, 賦予AI智慧

      夜神智能分發模型在分發應用的時候是非常“聰明”,大量的數據成為它“思考”的來源。但AI不是由大數據完全決定的,還要有人的經驗與智慧的賦予,比如,代表AlphaGo跟李世石坐下來對戰的那個人本身就是六段的高手,他在訓練AlphaGo時就加入了大量的人類智慧和經驗,越過了很多彎路,但是在AI的光彩之下,被絕大多數的人所忽略。而夜神主張以智慧+AI的方式,在AI技術賦能數字營銷的同時更具智慧,所以在夜神的團隊中,70%+以上成員來自國內頂級互聯網企業(BATM360),60%+為技術團隊,其中高級工程師占比50%+。

      夜神堅持工程師文化——以技術為導向,借助人的智慧,在數據科學以及數據工程不斷完善的情況下,去不斷提高夜神的AI智慧。

      關于夜神:

      NOX夜神是北京多點在線科技有限公司旗下品牌,創立于2015年,致力于成為全球領先的娛樂智能分發網絡,基于全球億級數據基礎,及深度學習、數據挖掘能力,實現移動應用的國際化與全球分發。

      NOX夜神旗下的NoxPlayer(夜神模擬器)是全球領先的虛擬移動桌面客戶端,與NoxApp+(夜神多賬號大師)、NoxGamer(夜神游戲)、NoxDigital(夜神發行)、AiadMobi(夜神廣告平臺)、NoxInfluencer(夜神網紅營銷)等,一起構成了新一代移動應用分發網絡系統,每月為數億用戶傳遞應用以及泛娛樂內容。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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