AppLovin Corporation a annoncé de nouvelles avancées en matière d'IA pour sa plateforme d'acquisition d'utilisateurs mobiles, AppDiscovery. En s'appuyant sur des modèles plus puissants pour améliorer le moteur AXON derrière AppDiscovery, elle aide ses partenaires à atteindre leurs objectifs de campagne avec une plus grande précision, des performances améliorées et une plus grande rapidité à l'échelle mondiale. Les avancées d'AppLovin sont les suivantes : Une plus grande automatisation : Elle détermine avec plus de précision où dépenser pour atteindre au mieux les objectifs de performance - à travers les zones géographiques, les appareils, les applications et plus encore.

Le besoin d'optimisation manuelle et de filtrage des campagnes est éliminé, ce qui se traduit par une efficacité accrue pour les annonceurs de toutes tailles. Précision accrue : les améliorations apportées au ciblage ont permis de mieux s'aligner sur les objectifs de campagne des annonceurs, ce qui permet un meilleur contrôle et une plus grande confiance dans les dépenses liées à l'AU. Amélioration de l'efficacité des campagnes : Les annonceurs peuvent mener plusieurs types de campagnes pour acquérir des utilisateurs dont les courbes de rétention et de ROAS sont différentes mais complémentaires.

Cela permet d'identifier les campagnes les plus efficaces pour atteindre des objectifs spécifiques et de découvrir de nouvelles audiences incrémentales avec lesquelles s'engager. Des campagnes plus agiles : Les modèles d'AppLovin apprennent rapidement, de sorte que les coûts associés aux phases d'apprentissage ont été considérablement réduits. Les annonceurs peuvent immédiatement lancer des types de campagnes avancées, ce qui leur permet d'atteindre leurs objectifs plus rapidement.

Expansion mondiale : Les annonceurs peuvent désormais trouver des utilisateurs à forte valeur ajoutée dans le monde entier au lieu de se concentrer sur un petit nombre de marchés régionaux. L'exécution d'une seule campagne mondiale permet aux spécialistes du marketing de réaliser des économies d'échelle considérables tout en atteignant leurs objectifs.