百度国际旗下智能广告平台MediaGo宣布对其深度学习模型进行全面升级。新模型采用参数规模超10亿的深度神经网络技术，每秒处理超700万次广告请求，旨在通过精准判断流量质量、智能竞价和营销漏斗全程预测，帮助广告主实现最大化投资回报率（ROI）。聚搜营销将为你介绍百度MediaGo智能广告平台宣布深度学习模型全面升级：五大模型覆盖营销全链路，实现广告主ROI最大化。
百度国际旗下的智能广告平台MediaGo近日宣布，对其深度学习模型进行全面升级。升级后的模型基于深度学习技术构建智能广告引擎，采用参数规模10亿+的深度神经网络技术，具备每秒处理超过700万次广告请求的能力，能够实时评估广告效果并制定智能竞价策略。MediaGo此举旨在通过准确判断流量质量、对广告版位实现智能竞价，并在营销漏斗的每一步实现精准预测，从而帮助广告主实现最大化投资回报率（ROI）。
行业痛点与五大模型推出总结
针对广告行业中普遍存在的低质流量泛滥、难以促成转化等痛点，MediaGo有针对性地推出了覆盖营销转化全链路的五大深度学习模型。
近年来，广告行业中普遍存在着低质流量泛滥、难以促成最终转化等问题，这严重影响了广告主的利益。为了解决这些行业常见难题，MediaGo有针对性地对深度学习模型进行训练，推出了五大模型，覆盖营销转化全链路：
流量价值预估模型： 该模型可以精准预估流量价值，有效识别并避免机器人流量、作弊流量等无效流量（IVT），将IVT比例大幅降低至行业均值的10%以内。同时，它能准确判断并淘汰效果较差的低质流量，仅对价值最高的流量出价，从而提升投放效果。
注意力、兴趣、意图预测模型： 基于媒体数据和全球营销历史数据，该模型在营销漏斗的每一步实现实时预测。一方面，它能准确预估广告版位的曝光效率，将广告有效曝光率平均提高20%；另一方面，它能准确判断用户的兴趣和转化意图，帮助广告主争取更有可能点击和转化的用户，将广告点击率（CTR）平均提高15%，转化率（CVR）平均提高40%。
竞价策略模型（SmartBid）： MediaGo的智能竞价产品SmartBid可根据市场动态和广告效果自动调整出价，支持目标单次行动成本（TCPA）和最大转化（Max CV）两种模式。数据显示，MediaGo平台上使用SmartBid的广告活动ROAS平均提高了35%。
平台愿景总结
百度国际MediaGo负责人潘锦锋表示，MediaGo DSP致力于用深度学习技术实现广告主的ROI最大化，相信通过持续探索深度学习模型的可能性，将惠及广告主、合作伙伴乃至整个营销行业。
百度国际MediaGo负责人潘锦锋表示：“MediaGo DSP 致力于用深度学习技术实现广告主的ROI最大化。”他强调：“我们相信，通过不断探索深度学习模型的可能性，不仅可以帮助到MediaGo的广告主，更可以使我们的合作伙伴乃至整个营销行业从中获益。”MediaGo希望通过这次模型升级，为广告行业带来更高效、更透明的智能广告解决方案。
