IAA行业进入存量内卷下半场，增长的火花如何点燃？

01

存量竞争激烈，IAA广告主布局全域谋增长

之前我们对全域的认知普遍局限在投放渠道全覆盖上，像一个二维空间。

但做IAA行业的朋友都知道，IAA行业和其他行业有个很大的区别在于回收模式和回收模型，不像游戏的内购或者电商的下单，IAA应用的回收需要用户多次的广告展示才能回本，而每次展示的广告收益还是变化的，这就导致用户价值和回收周期的计算相对复杂。

因此，当仅覆盖投放渠道时，广告主只能通过在不同的投放渠道关注成本、次留等数据来预测回收效果，这时候就可能出现：某一渠道成本很低、大量投放，结果买到都是价值很低的用户；又或者某一渠道成本偏高，立即暂停投放，但实际上买到的又是能够回本的高价值用户的情况。

而背靠穿山甲平台的AdSpark有实力成为开发者们“全域全管的智能投放伙伴”。

一方面，AdSpark既支持像巨量广告、腾讯广告、快手等信息流渠道，也支持像华为、小米、OPPO、vivo这些厂商的渠道。并且，与单一投放平台相比，AdSpark的优势在于能提供全域视角，还能对各个平台的投放项目进行集中管理和优化调整。

另一方面，作为“增长参谋”的升级版，AdSpark继承了“增长参谋”的归因监测和ROI粒度的数据分析服务，配合自动化投放，通过借助穿山甲在IAA赛道的数据积淀和投放经验策略，让投放更加精准、高效、智能化地激发增长潜能。

02

自动投放，需要智慧、高效、自驱

对刚起步的客户来说，对免费的广告监测能力、系统内置的增长策略能力兴趣更盛。

对体量大、经验丰富的客户而言，自动投放意味着可以使用自动创建广告、自动盯盘调优等自动化能力来提升客户的人效，通过RTA个性化、定制化的投放建模，提升买到的用户价值和回收效果。

不过成年人不做选择，不管是什么体量、经验如何的用户，在自动化的需求上都可以总结为：人力自动化、策略自动化、全渠道自动化，统统都到碗里来。

比如，在投前，广告主只要上传素材填写基础信息，AdSpark就会批量搭建好全部的广告计划。而到明年一季度，会迎来再次升级，广告主只需设置好自动创建任务，系统机器人就可以每天根据素材策略自动圈选素材，自动测试新素材，自动完成每日的计划基建。

而且开始投放后，AdSpark支持天级、分钟级、小时级的数据产出和优化调整，相比人工盯盘，会更加及时、准确。如果遇到数据波动，比如超成本、掉量、回收差等情况，AdSpark会第一时间给广告主发送提醒。

其次，AdSpark的自动化覆盖多策略，并且自动策略分为系统策略和用户策略两类，可以满足各类广告主的多元需求。

目前，系统策略已经上线了低效广告识别策略，帮助广告主清理计划、更好地跑量，同时也将陆续上线更多策略，比如素材优选策略、帮大家更高效地挑选素材，冷启动优化策略，帮广告主去提升计划的冷启动通过率，还有关键行为调优策略，帮助大家更高效地投放IAA的关键行为。

用户策略上，为了减少广告主的学习成本，也内置了高效跑量、提升回收、风险控制三种场景下的策略模板。同时也支持完全自定义的策略。对于一些进阶的广告主，可以像玩乐高积木一样，自由组合策略的规则、优化动作、生效范围和提醒方式等，来找到更适合自己业务的投放策略。

最后，AdSpark的自动化能力覆盖全渠道，是真正的「全域全管的智能投放伙伴」。

AdSpark在ROI深度分析上已经做到了全渠道对接支持；在投放过程中的盯盘管理和自动优化上，AdSpark已经支持了巨量、腾讯、华为、小米、OPPO、vivo等主流渠道；在创建广告环节，AdSpark已经开放巨量渠道的批量自动创建功能，预计明年上半年会逐步拓展腾讯、快手等渠道。

03

解决方案，不选贵的要选对的

不过AdSpark 的产品经理鑫凯表示，「相对于自建，AdSpark的优势还是比较明显的」，归结成以下三点：

二是策略和模型上的优势。AdSpark一方面将头部产品的投放增长经验，沉淀为系统策略，内置于产品中，另一方面，有平台视角的全量数据优势，以及和投放系统同源的算法模型优势，和穿山甲投放系统共用一个算法团队、自研用户价值LTV和留存等预估模型，这些深度整合的资源优势也是其他SaaS产品或自建平台难以具备的。

对于垂直行业的解决方案，比如最近大热的短剧行业，也提供定制的关键行为优选策略，这可以帮助广告主快速找到回收好、能起量的关键行为转化目标，节省大量之前盲选盲测带来的时间和金钱成本。

三是价格和成本上的优势。广告主和开发者无需耗费人力和财力进行自建探索，AdSpark目前全量功能均免费开放使用。

04

总结