Liftoff 推出新一轮 Cortex™创新功能,引领移动广告未来

摘要

移动行业领先的效果营销与应用变现平台 Liftoff 日前宣布,其由神经网络驱动的机器学习引擎 Cortex 推出新一轮产品创新功能,驱动 Liftoff 全产品线的竞价与效果决策。

市场加速采用,折射出移动广告对精准与规模的双重需求

移动行业领先的效果营销与应用变现平台 Liftoff 日前宣布,其由神经网络驱动的机器学习引擎 Cortex 推出新一轮产品创新功能,驱动 Liftoff 全产品线的竞价与效果决策。随着市场对更高精准度、更大规模及更强效果的需求持续增长,Cortex 在市场中的采用也在持续加速,这推动了本次升级迭代。

Cortex 是专为移动广告主打造的新一代机器学习引擎,通过实时识别历史行为与情境信号中的规律,重塑广告主在移动端获取用户与用户互动的方式。目前,Cortex 每秒可生成逾 10 亿次预测,支持更智能的竞价决策,助力广告活动持续优化,将合适的广告精准展示给目标用户,最终为合作伙伴带来更高的投资回报(ROI)。

自 2023 年底正式推出以来,Liftoff 持续加大对 Cortex 的投入,不断扩展数据基础、提升预测精准度,并加速产品创新,为广告主带来可量化的效果提升。

Liftoff 首席运营官 Andre Tutundjian 表示:"Cortex 以实时自适应决策取代静态模型,从根本上改变了广告主的竞争方式。它处理的数据量呈指数级增长,并持续运行测试,使每一次广告展示都持续优化投放效果,最终实现更精准的定向、更快速的优化,更强的规模化投资回报。"

预测能力、精准度与效果表现

基于 Cortex 的强劲发展势头,Liftoff 推出多项关键创新,进一步提升 Cortex 的预测能力与效果表现:

· 未归因样本,构建更完整的学习闭环:通过引入未归因样本,Cortex 不再只依赖自身带来的转化结果进行学习。这一机制扩展了引擎的训练数据集,提供对用户意图更全面的洞察,从而提升跨广告活动的预测精准度。

· Multicast 建模,实现用户级 ROAS 优化:Liftoff 面向 ROAS 优化推出的多路径分发建模机制(Multicast),标志着从聚合预测向用户级估值的重要转变,助力广告主更高效地识别高价值用户,以更高精准度实现广告支出回报最大化。

· 序列建模,深度洞察用户行为:Cortex 现已引入原始序列输入,突破汇总指标的局限,直接读取完整的行为序列数据,涵盖每一次用户行为的时间、地理位置与应用情境,从而构建更丰富的用户画像,实现对用户意图更动态、更实时的深度理解。

上述升级现已面向 Liftoff Accelerate 客户正式开放。得益于 Cortex 带来的效果提升,Liftoff 核心广告平台收入实现 41% 的增长,实验迭代速度提升至原来的 4 倍,新广告活动的优化周期缩短至不足一天(相比之下,未使用 Cortex 时约需两周)。

规模化普及,带动可量化增长

自 Cortex 推出以来,Liftoff 旗下平台在市场中得到广泛认可与采用,反映出客户对更先进的 AI 驱动效果营销解决方案的强劲需求。这一势头具体体现在:

· 2025 年,通过 Liftoff 平台进行用户获取的投放客户数量同比增长 21%

· 流量覆盖持续扩大,截至 2026 年 3 月 31 日,集成 Liftoff SDK 的应用数量已超过 167,000 个

· 2026 年第一季度,通过 Liftoff SDK 集成触达的全球日活跃用户数约达 14 亿

King 效果营销副总监 Simon Hales 表示:"过去一年,我们将大量广告活动迁移至 Liftoff 新一代机器学习引擎 Cortex,这带来了颠覆性的改变。新的神经网络模型能够更精准地找到高价值玩家。我们观察到,这些玩家留存率更高,深度沉浸于游戏体验,并持续产生付费行为。"

展望未来:智能体工作流

展望未来,Liftoff 致力于推进智能体工作流(Agentic Workflows),驱动移动广告的下一阶段发展。依托 Cortex 实时预测引擎,Liftoff 正在开发能够持续测试、学习并优化整个广告活动生命周期的自主系统,以减少人工干预,加速效果提升。

上述进展将进一步加快移动行业的创新步伐,为广告主解锁更高水平的效率、精准度与效果表现。

关于 Liftoff

Liftoff 是专为移动应用打造的领先增长与变现平台。其 AI 驱动引擎 Cortex™ 整合营销、创意与变现能力,在应用全生命周期内实现规模化的可量化效果。Liftoff 助力广告主实现盈利性用户增长,同时通过先进的广告变现技术帮助应用开发者最大化收益。公司成立于 2012 年,总部位于美国加利福尼亚州红木城,服务于游戏、消费类及新兴应用品类的全球多元化客户群体。

来源:互联网

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