SplitMetrics AI营销实操：3步吃透ROAS提升+成本直降30%

在App营销领域，大多数从业者可能还在研究如何用ChatGPT撰写广告文案或优化应用商店元数据，但少数先行者已经开始利用AI预测哪些关键词在未来三周能带来最高的投资回报。对于那些追求显著增长的App营销人员来说，仅仅依赖生成式AI是远远不够的。

为什么这么说？因为在处理App数据时，无论是用户获取漏斗、广告活动表现，还是应用内互动以及诸如ROAS（广告支出回报率）和LTV（用户生命周期价值）等关键的安装后事件，生成式AI都存在局限性。随着AI应用的加速普及，这种能力上的差距显得尤为重要。

新媒网跨境认为，未来几年，移动App在AI工具和系统上的投入将会显著增加。所以，今天我们来探讨一下预测性和指导性AI如何解锁App数据中的战略力量，帮助大家从简单地使用AI转变为真正用AI制胜。

超越生成式AI：从创意提示到盈利预测

如果你的工作是推动App业务的增长和规模化，你很可能经常会问自己以下几个关键的业务问题：

哪些App营销渠道能带来最大的价值？
如何将自然用户获取和付费用户获取结合起来？
哪些关键词能带来最高的ROAS？
我应该如何实时调整出价以击败竞争对手？
哪个创意变体能在目标应用商店中转化高LTV用户？

要回答这些问题，需要一种超越通用内容生产的AI，它必须能够深入挖掘你最有价值的资产：你独有的App营销数据。这些数据是你通过努力获得的独特情报，包括广告支出数据、展示次数、来自MMP（移动监测平台）的用户漏斗指标，以及那些能讲述真实情况的关键安装后事件。

如果移动App的目标是获得能够直接驱动收入并影响盈利能力的建议，那么生成式AI无法在所需层面上分析数据。要建立真正的竞争优势，你需要专门针对你的业务信号和数据模式进行训练的AI。
How AI training models impact outcomes in app marketing

从你独特的数据组合中释放预测能力

生成式AI的核心局限在于，它无法看到你的效果数据所讲述的复杂、多层面的故事。而专门构建的AI（与像生成式AI这样的通用模型相对）能够提供更深入的见解。为App营销目标服务的复杂AI应该有效地处理复杂数据，原因有三：

你的App数据是丰富且异构的混合体。 它包括应用商店流量来源数据、应用商店列表情报、付费广告活动数据（支出、展示次数）、来自MMP提供商的跟踪数据（ROAS、CPA、LTV），以及不同粒度级别的指标——关键词、广告组、广告活动和应用商店。专门构建的AI可以了解到，某个特定的关键词虽然具有较高的CPA（每次转化成本），但它始终能吸引进行应用内购买的用户，从长远来看，这使得它更有价值。
App营销格局瞬息万变。 虽然自然排名通常更稳定，但付费广告活动的出价却非常动态。竞争对手的出价和用户偏好每小时都在变化，数据速度非常快。与在静态的、数月前的数据上训练的生成模型不同，用于移动App的有效AI类型会使用过去24小时的数据来指导其建议。这意味着AI可以每天调整出价和预算，或者在需要时，一天多次调整。
你运行的每个App广告活动都会增加你的历史效果数据量。 你实际上是在根据你独有的市场现实来训练AI——这是任何竞争对手都无法访问的。当你的竞争对手使用通用工具来集思广益想出五个新的广告标题时，你的AI正在根据你的独特数据运行数千个微模拟，以预测达到ROAS目标所需的支出。

下面是如何在典型的广告活动中实际应用：

专门构建的AI将你的实时广告活动数据与你的MMP数据连接起来。
它可能会发现关键词“史诗拼图冒险”的CPA高于平均水平，但预测ROAS会高出30%，因为搜索该词的用户更有可能进行应用内购买。
AI不会建议你暂停这个看似昂贵的关键词，而是会建议你增加特定的出价，以获得更多这个有利可图的受众，从而优化长期价值，而不仅仅是廉价的安装。

现在，让我们看看如何实现这一点。

预测性 vs. 指导性AI：你的新战略资产

如果你能用你独有的App数据构建一个强大的基础，你就能解锁一个全新的战略能力水平。你可以不再仅仅要求AI去创造，而是开始使用它去计算和指挥。这就是预测性和指导性AI的领域——两种不同但互补的模型，它们将你的数据转化为清晰的增长路线图。

这种预测性和指导性模型在概念上与Google和Meta等主要广告平台的工作方式类似。它们使用大量的用户数据来预测在任何给定时刻投放的最佳广告，然后在实时竞价中指定某个特定操作。虽然规模不同，但这与SplitMetrics Samba背后的原理相同，它应用这种数据驱动的决策来优化特定App广告活动的效果。

什么是App营销中的预测性AI？

App营销中的预测性AI使用你的历史和实时App数据来预测未来的结果。它是一个引擎，可以分析你独特的性能信号组合，对下一步会发生什么做出高度有根据的猜测。对于App营销人员来说，这意味着要制定具体的、关键的预测：

预测通过特定关键词或广告活动获得的用户可能产生的LTV或ROAS。
预测关键词级别的广告活动指标，如支出、收入或安装后事件的数量。
在你甚至将一组新的屏幕截图发布上线之前，预测它们的转化率。

SplitMetrics AI Bid Simulator就是一个例子，它使用预测性AI来预测不同的出价金额将如何影响支出、转化量和CPA等关键指标。对于App营销人员来说，这意味着他们可以在投入预算之前模拟出价变化的结果，从而将复杂的数据转化为清晰、可操作的预测。

有了预测性AI，你不仅仅是对市场变化做出反应——你是在看到它们到来，并在你的竞争对手甚至不知道发生了什么之前就做好了获胜的准备。

什么是App营销中的指导性AI？

App营销中的指导性AI从预测性AI获取预测结果，并建议你应采取的具体的、优化的行动，以实现你的业务目标。可以这样理解：预测性AI给你一张可能发生的事情的地图，而指导性AI则为你规划出到达你想去的地方的确切路线。对于App营销人员来说，这可以转化为可操作的指令：

指导性模型不仅预测支出，还提供旨在达到你的目标的每日出价和预算建议。
建议你暂停效果不佳的关键词，或者将预算转移到预计会出现高价值流量激增的关键词。
建议广告活动的理想受众群体，以达到特定的CPA目标。

当结合使用时，预测性和指导性AI协同工作，不断改进你的广告活动。预测性AI识别未来的机会（例如，“这个关键词下周将非常有利可图”），而指导性AI则提供捕获该机会的确切行动（例如，“将这个关键词的出价提高0.15美元”）。这种方法将复杂的数据转化为直接的行动，从而带来真正的、可衡量的结果。

App营销人员可以使用SplitMetrics Acquire中的自动出价优化策略将这些可操作的指令转化为现实，如下例所示。
SplitMetrics Samba bid optimization strategies

预测性和指导性AI如何协同工作：一个自动化的优化循环

当预测性和指导性AI模型协同工作时，你的广告活动会随着每一美元的支出而变得更加智能，从而创建一个实际上可以从自身学习的反馈循环。这个过程不仅仅是分析数据——它还会告诉你下一步应该做什么来提高投资回报率。

首先，预测性AI预测可能发生的事情。它分析你的营销数据——从成本到安装后行为——并预测不同预算情景下的结果。

接下来，指导性AI会建议你应该采取的确切行动。它将预测结果与你的ROAS或CPA目标进行比较，并给出具体的指示——通常是对你的每日出价或预算进行调整。

已实施行动的结果作为新数据反馈回系统。这创建了一个强大的学习循环：新信息使未来的预测更加准确，从而带来更智能的建议。这是一个不断适应和改进的循环，随着时间的推移，它会不断提高广告活动的效果。
Predictive and Prescriptive AI results for app marketing

这种自动化与专家协同工作，而不是取代他们。它处理繁琐的工作，同时放大营销人员最擅长的事情。App营销人员仍然是指挥者，他们带来了任何算法都无法复制的战略愿景。他们提供必要的监督，根据更广泛的市场趋势或品牌举措来解释结果和调整策略，而这些因素不在模型的数据范围内。

SplitMetrics Samba：将预测性和指导性AI付诸实践

预测性和指导性AI在理论上听起来令人印象深刻，但只有当它实际解决实际业务问题时才重要。SplitMetrics Samba使用这两种AI模型，通过持续的分析和调整循环来不断改进其方法。该系统旨在通过一个包含三个部分的过程来关注你独特的业务目标，无论是达到特定的CPA还是最大化ROAS：

在其基础上，数据层汇集了来自60多个市场信号的见解——将SplitMetrics的专有数据与外部市场情报相结合，以创建广告格局的完整图景。
然后，人工智能引擎启动，使用复杂的AI模型来预测广告活动的效果，并为你的特定目标建议最有效的出价金额。你仍然可以控制——专业的营销人员可以定义成功的样子（无论是达到特定的CPA目标还是ROAS目标），并且可以根据实际效果数据来调整方向。
借助自动化的UA管理，该系统可以将这些优化的出价付诸实践——在无需持续监控的情况下运行你的广告活动，同时始终达到你的CPA目标或驱动比手动管理更高的ROAS。

对于你作为App营销人员或企业主来说，这消除了构建类似AI系统所需的大量费用和多年的开发时间。无需聘请数据科学团队——将你的App插入Samba，即可利用在数百万个营销数据点上改进的模型。
SplitMetrics AI technology