AppLovin获客解决方案AppDiscovery在AI方面进一步升级,显著提升效率及移动营销效果 中国北京，2023年8月8日——领先营销平台AppLovin (纳斯达克代码：APP) 今日

　　AppLovin获客解决方案AppDiscovery在AI方面进一步升级,显著提升效率及移动营销效果

　　中国北京，2023年8月8日——领先营销平台AppLovin (纳斯达克代码：APP) 今日宣布，旗下移动用户获取 (UA) 平台AppDiscovery在人工智能 (AI) 方面取得进一步升级。现在，AI能够使用更多强大的模型优化AppDiscovery平台的AXON引擎，帮助合作伙伴更精准地实现推广目标，提高营销效果并加速增长，进一步帮助客户加快全球化步伐。

　　"一直以来，我们都在通过最新的AI技术不断升级AppLovin的广告算法。今天，我们非常惊喜地看到了早期成果!" AppLovin首席执行官兼联合创始人Adam Foroughi表示，"自动化程度的提升使我们的广告主获益颇丰，其广告支出回报 (ROAS)也得到了大幅提升。我们坚信今天所取得的成就将在未来几年中为我们的合作伙伴获得更多的机遇与增长铺平道路。”

　　Peak Games是一家全球领先的移动游戏工作室，曾推出《Toon Blast》和《Toy Blast》等多个爆款游戏。Peak Games的市场营销总监Can Salih Yarangümelioğlu表示:“AppDiscovery的AI技术让我们的ROAS广告投放获得了大幅增长。”

　　AppDiscovery最新的AI技术升级包括：

　　- 增强自动化程度：不受地区、设备以及应用类型的限制，都能更加精准地定位广告最佳支出节点，实现效果目标。无需手动优化和广告活动筛选，有效且显著地提升各个规模广告主的营销效率。

　　- 提升精准度：更加精准的定向使广告主能够更准确地实现推广目标，达到更符合预期的效果，更加全面且有把握地掌控投放支出。

　　- 提升推广效果：广告主可以同时投放多种不同类型的广告活动，获取具有不同但却互补的留存率和ROAS曲线的用户，达到相辅相成的效果。这样，广告主就能了解最适合获取到特定目标人群的广告活动类型，并找到新的增量受众从而开展交互。

　　- 推广更加灵活：AppLovin的模型学习速度快，这就显著降低了学习阶段的成本。广告主可立即投放高阶广告活动类型，进而更快达成投放目标。

　　- 加快全球化步伐：广告主现在可以在全球范围内获取高价值用户，而不是仅专注于较小的区域市场。只需要投放一支定向全球的广告活动，营销人员就能在达成既定目标的同时实现惊人的规模拓展。

　　"我们所做的一切都最终导向营销效果的提升。"AppLovin AdTech总经理Idil Canal表示，"进一步加大在最新AI技术方面的投入，优化我们的系统并提升营销效果才能让广告主和消费者享受更好的体验。与此同时，转化率和广告支出回报的提升也能形成良性循环，并推动业务增长。"

　　如需进一步了解以上技术进展以及合作伙伴取得的效果，欢迎阅读AppLovin微信了解更多。

　　关于AppLovin

　　AppLovin以业界领先的科技加速业务增长。其端到端软件解决方案背靠强大的机器学习技术来优化流量变现，为数据驱动的营销决策赋能，并确保盈利增长。同时帮助企业在全球海量市场中提供个性化的体验。AppLovin总部位于美国加州帕洛阿尔托，并在全球设有多个办事处。

　　来源:AppLovin

　　联系人:Joshua Grandy

　　press@applovin.com

　　前瞻性陈述声明

　　本文包含了1933年《证券法》第 27A 节和 1934 年《证券交易法》第 21E 节所指的“前瞻性声明”。前瞻性声明的特点通常是使用前瞻性术语，如“将会”、“期望”、“计划”、“将要”、“打算”、“目标”、“项目”、“相信”、“预估”、“潜力”或“继续”，或否定这些词语或其他表达我们针对预期、策略、优先级、计划或意图相关的类似术语的表达。这些前瞻性声明可能包括但不限于，关于拟收购MoPub业务，MoPub整合至AppLovin平台的情况，此次交易对AppLovin业务及平台的影响，此次交易对两家公司客户的影响，以及完成收购后对AppLovin和MoPub财务状况预测的声明，以及AppLovin对未来产品表现的期望。我们对这些问题的期望也许不会实现，未来的实际结果也将受到风险和不确定性的影响，包括我们计划和假设的改变，可能导致实际结果与预期存在巨大差异。这些风险包括交易的被迫中断，MoPub整合无法完成，以及来自移动应用生态系统的激烈竞争。本文的陈述只是预测，涉及已知和未知的风险以及不确定性的影响。包括我们在2021年6月30日季度报告中递交的10-Q表格所提到的更全面的风险与不确定性描述。本文所载的任何前瞻性声明都是基于本文发表之日我们所能获得的信息，除法律要求外，我们不承担更新任何前瞻性陈述的义务。