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心光DSP平臺的技術優(yōu)勢
1、動態(tài)標簽。第一步：匹配核標簽，根據投放群體/需求精準匹配核標簽 。第二步：擴展標簽矩陣。核人群網絡數據全解析，通過擴展標簽群組。將原始標簽設定為核標簽，以其為源。然后利用后臺大數據計算用戶興趣相關性，擴展投放標簽人群。最后通過智能關聯(lián)，形成衛(wèi)星標簽矩陣。第三步：智能優(yōu)化調整，利用動態(tài)自動算法，依據興趣濃度實時滾動更替標簽。每次更替后均驗證優(yōu)化結果根據結果，不斷調整驗證動態(tài)標簽排列組合，持續(xù)優(yōu)化傳播效果。
2、心光DSP+長線優(yōu)化。綜合時間、媒體、出價、互動、地域等信息，判斷被定向的標簽群體對某類內容的關注熱度變化。呈現一段時間內的熱度變化情勢，從而預測某個瞬間后續(xù)的走勢變化。
3、多重角度的長線優(yōu)化。根據系統(tǒng)預測的關注熱度走勢，長線實時優(yōu)化工具將即刻智能調整緊隨投放策略。不斷嘗試捕捉新的標簽群組、判斷調整廣告展示時間等、調整競價策略，廣告費用有效利用 、根據實時數據持續(xù)調整策略 ，尋求最佳的投入產出比。
4、更優(yōu)的用戶選擇算法。心光DSP+平臺，通過心理學中的態(tài)度行為關系理論建立受眾行為模型，進行更復雜智能的推薦 �？梢栽诓煌�類型的數據之間產生聯(lián)想和關聯(lián)性判斷，在Amazon、ebay等巨頭的推薦系統(tǒng)中已獲得成功應用。
5、高效能競價算法。高度自動化的出價優(yōu)化過程，比業(yè)界常用算法快10倍。


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