作为 AI 驱动的移动广告技术平台

移动增长营销竞争激烈。赢得用户注意力变得至关重要。Aarki 的创新平台通过应用深度神经网络模型和全面整合的创意服务，实现更广泛的用户触达，帮助您进一步实现营销目标。

Aarki 三重核心技术动力

各动力相互增益，共同为广告主带来超越预期的广告成效

AI 广告技术平台

具备深度神经网络（DNN）的多层级机器学习技术
动态多目标出价优化模型匹配最佳价格，最大化 ROI
流量质量管理与欺诈检测为优质流量保驾护航

隐私为先的用户策略

全面拥抱无 device ID 的定位时代
以 5M/QPS 覆盖全球 10B 移动设备，深入挖掘每次广告请求附带的上下文信号，为 800B 行训练模型数据库注入强大动力
创意精准定位

创意策略一体化

融合创意与投放于一体，致力于挖掘并呈现最具吸引力的广告创意
凭借对各类广告属性的把握，我们运用一体化的创意策略探索市场趋势，为广告优化提供坚实的数据支撑和策略指引

AI 广告技术平台

依托行业领先 AI 模型，加速规模化实现最佳 ROI 和成本效益

发起广告请求
Step 1
流量质量管理与欺诈检测
我们持续投入先进技术与多层安全防护措施，努力打击虚假流量，进一步限制潜在欺诈和滥用行为，以确保您对我们流量质量的充分信任。
Aarki 运用多级防作弊策略，让您的每一分广告预算得到有效利用：
- Aarki 的内部算法不断监测并分析用户行为，及时发现并防范潜在的欺诈风险和低质流量，保障广告流量的安全性与准确性。
- 使用第三方数据和来自所有 MMP 的合并数据更新的欺诈性 IP 和发布商列表。
Step 2
深度神经网络（DNN）模型预测用户价值

这一阶段将采用深度神经网络（DNN）模型来预测每次展示或用户价值。
Aarki 采用先进的多层级 DNN 模型，通过深入学习机制，精准识别并捕捉转化事件的关键特征，从而实现对每次展示价值的高效预测。
我们的模型通过应用商店 API 获取广告主与流量主的关联性，以及广告主与已安装应用包（>50k）的相似度，从而锁定目标安装用户和购买用户。 DNN 充分发挥其多维数据处理的优势，聚类分析相似应用，提取关键数据评估用户价值，为系统的智能出价提供指导。
Step 3
多目标出价优化模型定位最优出价

通过竞价确定用户价值后，Aarki 将运用多目标出价优化算法最大化获胜出价的 ROI。相较于大多数 DSP 采用的竞价遮蔽算法，即简单定价在所预测的获胜出价略低范围，我们的算法更为精细，将价格作为众多优化目标之一。
普遍存在的过高出价易于操作，过低出价则会导致广告效果不佳，这两种情况都表明广告预算未得到合理利用。确定一个既能赢得竞价，满足既定 KPI，又能在最佳时机充分利用广告预算的出价点，是一项技术挑战！
Aarki 的多目标出价优化模型（MOBO）采用多个动态变量，如广告活动、流量属性和用户价值预测，并结合 CPM 细分，策略性地定位最优出价点。这些因素综合指导我们实现围绕客户 KPI（ROI 或 CPI）的多目标优化。这使我们在保持预算效益的同时，能够动态获取高价值用户，并持续探索未被原有模型训练范围覆盖的新用户和流量资源。
最优出价获胜

我们持续投入先进技术与多层安全防护措施，努力打击虚假流量，进一步限制潜在欺诈和滥用行为，以确保您对我们流量质量的充分信任。

Aarki 运用多级防作弊策略，让您的每一分广告预算得到有效利用：

Aarki 的内部算法不断监测并分析用户行为，及时发现并防范潜在的欺诈风险和低质流量，保障广告流量的安全性与准确性。
使用第三方数据和来自所有 MMP 的合并数据更新的欺诈性 IP 和发布商列表。

这一阶段将采用深度神经网络（DNN）模型来预测每次展示或用户价值。

Aarki 采用先进的多层级 DNN 模型，通过深入学习机制，精准识别并捕捉转化事件的关键特征，从而实现对每次展示价值的高效预测。

我们的模型通过应用商店 API 获取广告主与流量主的关联性，以及广告主与已安装应用包（>50k）的相似度，从而锁定目标安装用户和购买用户。 DNN 充分发挥其多维数据处理的优势，聚类分析相似应用，提取关键数据评估用户价值，为系统的智能出价提供指导。

通过竞价确定用户价值后，Aarki 将运用多目标出价优化算法最大化获胜出价的 ROI。相较于大多数 DSP 采用的竞价遮蔽算法，即简单定价在所预测的获胜出价略低范围，我们的算法更为精细，将价格作为众多优化目标之一。

普遍存在的过高出价易于操作，过低出价则会导致广告效果不佳，这两种情况都表明广告预算未得到合理利用。确定一个既能赢得竞价，满足既定 KPI，又能在最佳时机充分利用广告预算的出价点，是一项技术挑战！

Aarki 的多目标出价优化模型（MOBO）采用多个动态变量，如广告活动、流量属性和用户价值预测，并结合 CPM 细分，策略性地定位最优出价点。这些因素综合指导我们实现围绕客户 KPI（ROI 或 CPI）的多目标优化。这使我们在保持预算效益的同时，能够动态获取高价值用户，并持续探索未被原有模型训练范围覆盖的新用户和流量资源。