亚马逊广告DSP升级：新机器学习模型助力广告主

亚马逊广告宣布将推出全新的DSP，利用更加先进的机器学习模型和优化的广告控制系统，为广告主带来更强大的竞价和投放规划能力，助力他们触达之前无法触达的受众。由于广告行业正在逐渐抛弃第三方cookies，基于可用信号进行建模以精准触达目标受众变得更加重要，新的机器学习模型通过分析各类信号，帮助广告主以更优的成本效率预测并触达高相关性的受众群体。

提升营销活动效能和广告成本效率

新一代预算分配机器学习模型可确保品牌在整个广告活动期内触达目标受众，并获得广告投放的更优价格。这些模型可以更好地预测竞价广告的转化可能性，从而推动算法调整以改进投放规划并达成投放目标，实现优化的广告活动表现，包括让广告点击率提升12.6%，广告投资回报率增长34.1%，单次广告曝光成本降低24.7% 。

触达先前无法寻址的受众

在亚马逊广告2022年unBoxed全球大会上，亚马逊DSP扩展了亚马逊受众和内容相关投放，帮助广告主减少对传统广告投放标识符的依赖。亚马逊采用基于模型的受众推理方法，结合可用的事件和内容相关信号，将信息与相应受众进行匹配。在使用了扩展的亚马逊受众和内容相关投放后，广告主对之前无法触达受众的触达率提高了20%-30%。 这些后台算法的改进，让广告主无需调整现有的广告活动，即可提高广告投放的成本效率。 亚马逊广告将为客户持续创新，并开拓全新方式助力品牌解决营销挑战。亚马逊的广告技术有助于品牌获得新的洞察，最大限度提高营销效能，降低成本，并了解跨媒体的广告投入在亚马逊站内外的影响力。

这些升级功能将帮助广告主实现更好的营销效果，使他们能够更精准地定位受众，更有效地使用广告预算，同时提高ROI和广告投资回报率。亚马逊广告DSP的这项升级，将为广告行业带来更加智能和高效的广告投放解决方案，成为广告主们不可或缺的营销工具。