近几年，随着互联网行业的不断发展，出海企业的获客成本不断提高。如何降低获客成本，又精准覆盖到目标用户是大多数出海开发者面临的问题。AI 在欧美日韩已经成为内容合规、推荐算法提效等问题的解决方案的现下，中国市场是否也认可 AI 能够成为用户获取的答案呢？

本期白鲸课堂公开课，白鲸出海邀请 Bidalgo 大中华区及新加坡总经理 Cecilia Xu，Ads4each 创始人兼 CEO 王兴华从AI表现评估、科学追投或止损等方面切入，通过分析 AI 优化相关案例，帮助出海开发者更加了解并运用 AI，节约出海企业运营成本，进一步开拓海外业务。

AI这个概念最早出现在 1955 年，从 50 年代后期到 70 年代前期处于发展的黄金期。在这期间涌现了大批成功的AI程序和新的研究方向。在此之后，由于经费和伦理等相关问题，经历了两次低谷期。从 90 年代又开始恢复发展，发展到今天，AI 实现了识别图片元素、实时翻译语言、使用语音来控制设备、自动驾驶等功能，帮人们处理简单、机械性的工作。

没有 AI 以前的传统买量模式以手工操作为主，需要分析大量的 Excel 数据表格，企业需要付出较多的人力来完成此项工作。AI 则是以算法为核心, 实时弹出提醒广告主注意一些分析结论, 比如某创意花费过高等, 在市场风险控制方面，传统模式以设定规则采取一些限制行动为主，AI 则是以算法为核心, 懂得如何及时调用最佳资源采取全方位的提高 ROI 的行动, 而不仅局限于 pause/删除等常规的风控行动. 同时, AI 还可以结合市场投放以及机器识别出来的颜色和元素等相关数据，自动化制作创意素材并打分排序。

AI制作的创意素材 | 数据来源：Bidalgo

AI创意素材的7天ROAS数据 | 数据来源：Bidalgo

据 Bidalgo 内部数据显示，AI 制作出的创意 7 天 ROAS 有时高于人工制作的创意素材。企业在AI目标驱动下，可以通过减少预算，提高 ROI。但要注意的一点是，虽然AI可以高效地完成很多事，但并不能代替优化师的工作，重点在于提高优化师的效率，让优化师把更多的时间放在提高优化技巧和研究目标人群、做高级投放测试等方面。

如何开启 AI 智能服务

出海企业首先要给 AI 做好数据准备。数据准备一定要充足，只有这样 AI 才能开启学习。要给AI设定合理的目标，充足的预算，足够的测试期以及匹配的分析窗口期。之后客户成功经理（以下简称 CSM ）配合做条件审核。检查数据合成情况，判断是否具备开启AI的条件。这一步很重要，只有 AI 部门和 CSM 积极有效配合协作，AI才能更加高效地运营起来。Cecilia 女士表示，很多情况下不是 AI 犯的错，而是由于操作者对 AI 不了解才导致失败案例的发生。

人们在接触新的领域时都需要一个学习的过程，AI 同样需要。做好前期的准备工作后，就可以开启 AI的学习期。经过一段时间的学习后，AI 就会进入成熟期。在成熟期，AI 能够完成数据分析，自动制作创意素材等工作内容。

Cecilia 女士根据自身在 AI 领域的工作经验，提醒出海开发者：在 AI 学习期间，不能随意调整AI的学习计划。每次调整计划，AI 都要重新开始学习，会导致 AI 无法按时完成预设目标。一些企业由于不遵守AI学习的原则，造成了后期 AI 运作效果不好。

在 AI 开始运行 3 个月左右的时间时，需要对其进行分析、评估。

投入使用后如何分析、评估 AI 的表现

优化师在企业购买流量中起了决定性作用，所以表现评估十分重要。同样，AI 也是帮助企业进行广告投放方面的优化，AI 的表现也需要评估。不同的企业对 AI 要求不一样，评估方法自然也不一样。对于只要求 ROAS 的企业来说，评估 AI 相对简单，主要看 ROAS 能否稳定在一个水平上，同时会和优化师有一些对照。对没有 ROAS 要求，以广告变现为主的企业来说，一般会看单价、留存，会更注重 AI稳定输出和扩量的过程。

在公开课中，王兴华先生提到，AI 在刚开始投入使用时要有一个测试期，需要测试大量素材，所以前期测试结果可能会有一些波动，但测试期过后，AI 输出结果一般会稳步上升。

数据来源：Bidalgo

目前来看，AI 技术越来越完善，AI 的成功案例很多，成功率也越来越高。但当 AI 出现失败的案例时，企业应及时联系 CSM，分析 AI 失败的原因，以便得到更合理的解决办法，减少企业的损失.

在评估的时候，企业会看到有时 AI 会购买很昂贵的 CPI 。这是因为 AI 基于大量数据和智能算法的支持，可以相对准确地推断花高价 CPI 购买流量 CPI 后 7  天 ROAS 的情况。在发现后期的营收额大于CPI 购买数额时，就会去购买价格较高的 CPI。在这一点上，优化师要向人工智能学习。有时优化师会基于短期目标去停止一个非常有潜力的 campaign, 人工智能则不会。

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