移动应用市场大变革，营销人员该如何面对？

当苹果去年推出 App Tracking Transparency 隐私政策（简称 ATT 政策）时，移动应用营销人员就应该明白：要说服用户允许应用追踪他们的行为，或者寻求其他方法来定位目标受众，并衡量和优化广告。

很多品牌习惯于依靠追踪用户行为来评估所投放渠道有效性。但随着苹果这一政策的推出，这些品牌突然间失去了以前的关键数据洞察。

这一重大的变化对营销人员用来触达和吸引受众的广告策略产生了重大影响，但同时，一些营销人员也正在测试替代方案，并取得了成功。

本篇文章将具体讲述隐私政策的变化对移动广告投放产生的影响，以及相应策略。

隐私政策的变化对移动广告的 3 个关键影响

首先，营销人员不能再通过苹果的广告商标识符（IDFA）（苹果设备的唯一标识符）来定位用户。因此，应用发行商将需要依赖低于 IDFA 精确度的数据，并更多地依靠上下文环境来定位用户。但这还不是最挑战的部分。

第二，如果不能识别一个特定的设备，就无法实现再营销。

第三，广告创意会起到更重要的作用，因此你将需要优化创意素材，同时完成大量的创意素材 A/B 测试，来帮助你发现哪些创意素材最能打动用户。

当然，这并不是说新的隐私政策不再允许创意素材动态优化。我们仍然可以利用其他数据类型，如地理位置、渠道和时间等来为不同用户呈现不同的广告创意。

例如，如果某个外卖应用程序要在寒冷的地区进行广告投放，其创意可以强调送货上门所带来的便利性，而如果是在温暖的佛罗里达州进行投放，其广告创意则可以是："尽情去海滩玩吧，为什么要浪费时间亲自购物呢？"

Moloco 如何帮助营销人员适应变化并提升广告表现？

好在，苹果的 ATT 政策并没有终结智能营销。只要选择了合适的合作伙伴，移动营销人员就会拥有比仅仅依靠用户 ID 更好的广告投放策略，以实现业绩增长。

举例来说，Moloco 所使用的机器学习技术是基于稀疏的数据集，因此我们已经轻松适应了 ATT 政策（和所有的隐私政策变化）。我们需要哪些数据来代替 IDFA？---- 其实竞价请求已包含大量的信息，包括 IP 地址、地理位置、操作系统、时间等等。

此外，在 ATT 政策发布之前，Moloco 就已经在开发、测试和改进我们的限制广告追踪 （Limited Ad Traffic，简称LAT）模型。LAT 流量其实并不是一个新概念，只是在 iOS 14.5 之前， LAT 流量的比例要低很多，现在提升了很多。这一工作使我们的客户得以在 ATT 政策发布之后仍能实现业绩的快速增长。

另外，Moloco 的机器学习是一种建立在深度神经网络上的深度学习。我们的 DSP 可以在稀疏的数据集中实现自我学习和自我改进，因此它能够适应没有 IDFA 的情况，并提升广告表现。

事实上，自从 ATT 政策生效以来，我们已经看到 Moloco 的客户在 iOS 平台上增加了大量的广告花费。这也从侧面证明了我们 DSP 平台强劲的表现。

最后，虽然广告创意需要更加 "通用"，但这并不是一个坏的发展方向。大部分的个性化其实都依赖于第三方的数据段，而这些数据段并不一定完全准确（我们必须坦诚这点）。营销人员应该更专注于测试信息、主题、图像、报价和形式，看看哪种方式能带来最佳效果。

从这个角度来看，机器学习将再次派上用场，因为它可以帮助判定哪种广告创意最有效。

对未来的贡献

营销人员总是想知道他们的广告是否取得了切实的结果。鉴于此，Moloco 已经与领先的 MMPs （Mobile Measurement Partner，移动应用成效衡量合作伙伴）实现整合，并支持SKAdNetwork（SKAN）。通过这些整合，我们可以收到广告在所有渠道投放的反馈信息，从而使我们能够准确地找出最高转化率的渠道。

关于Moloco

Moloco致力于为企业提供先进的机器学习算法，助力数字经济更加透明、公平和高效。开发者和线上零售商可通过Moloco机器学习平台盘活一手数据，以了解公司业务表现，促进业绩增长。Moloco Cloud DSP（云营销平台）助力市场营销人员快速扩大获客规模，并通过实践检验的预测模型实现更大的用户生命周期价值。Moloco Retail Media Platform（零售媒体平台）致力于赋能线上零售商与市场建立效果广告业务。Moloco由前谷歌机器学习工程师团队于2013年创立，总部位于美国硅谷，目前在美国、英国、韩国、中国、日本和新加坡等国家地区设有9个办事处。