建模原来可以如此简单！「腾讯广告知数」能力升级助贷款行业高效拓客

随着市场需求变化，贷款行业广告投放表现出精细化、后链路化的趋势，如何在稳定授信成本的基础上，优化提升授信质量、提现意愿等后链路指标，成为贷款行业高效增长的关键。

针对贷款行业广告主的痛点诉求，腾讯广告知数基于对用户与行业的深度洞察，对「数据建模」、「人群出价策略」两大能力进行了深度升级，在确保数据安全合规的前提下，最大化广告主全链路数据价值，为广告主对优质用户识别触达等提供更便捷、更有力的实操工具。

人群质量提升超10%

智能建模为投放降本增效

过去，对于技术能力和人力资源相对较弱的中小贷款企业而言，数据建模的门槛相对较高。同时，为了达成最优的建模结果，需要营销人员进行繁琐的实时操作。这大大增加了中小贷款企业的营销负荷。

针对以上问题，腾讯广告知数借助腾讯广告投放系统的底层技术升级焕新，通过5大升级，为广告主提供算力更强、更智能的数据建模能力，升级后，模型训练更智能，操作门槛显著降低，效果验证更科学。

贷款广告主A在升级后已抢先应用，将授信高件均人群作为正样本，未授信和低授信人群作为负样本建模，预测大盘人群和分流量活跃人群的投放价值，最终授信质量提升超12%，大大提高使用效果。此外，该广告主进一步通过跨期验证和模型自动更新功能，快速判断模型投放效果，在大幅降低人力成本的同时，模型应用效率和质量稳定性显著提升。

• 升级1：模型样本选取增加支持按数据源的选项

即在数据建模-创建样本时，广告主可将投放归因数据源作为样本进行建模，系统会智能选择正负样本，并持续自动进行样本更新监测，大幅提升样本的灵活性及模型更新时效。

「数据建模-通过数据源选择样本入口」

• 升级2：模型训练、模型预测可自动更新

广告主点击“更新”，即可对「模型训练任务」进行设置，当模型样本或特征版本出现变化时，自动触发模型训练任务更新，最终选取效果指标更好的模型进行覆盖。

「模型训练任务」更新后，会自动触发「模型预测任务」更新；当然，备选集的变化也会触发预测任务的更新，人群预估价值更准确。

「模型训练任务」

「模型预测任务」

• 升级3：人群应用可自动更新

当模型预测任务更新后，系统将自动按照最新评估结果，重新提取目标人群并覆盖原有人群，人群应用不再会因为长时间投放而效果衰退。无需反复操作，最大程度保证模型应用的实时性和效率。

「人群提取-自动更新」

• 升级4：支持模型跨期验证

新增「新建交叉评估」选项，广告主可以通过该功能评估不同阶段模型的稳定性与效果衡量，验证投放效果。

「跨期验证」

• 升级5：支持模型效果数据对比

广告主可以通过简易的实验配置流程，配置「对比实验」，科学验证模型结果，选择更优质的目标人群。

「对比实验」

以上就是本次数据建模升级的5个关键点，可帮助广告主使用更简单，建模后的人群应用效果更理想。

模型效能最大化

优质人群浓度提升超20%

过去，人群出价的操作十分繁琐，智能出价样本依赖于客户人工干预，无法自动更新。同时，训练出的优秀模型只支持部分人群应用，无法直接作用于模型。

针对广告主在人群出价环节的痛点，腾讯广告知数根据客户需求分营销场景提供四类调价策略，通过贷款行业常用的智能调价策略，广告主可以直接将模型计算结果应用于出价系统中，科学调配用户出价，提升投放效率。

• 升级1：智能加强出价，支持样本选择数据源和出价预估模型的自动更新

即广告主在人群智能出价策略中选择数据源作为正负样本进行建模，且模型任务会随着数据源的更新而自动更新，模型的实际效果变得更好。

例如广告主B，通过选择「参考样本-数据源」进行智能建模与人群智能出价，实现了优质人群浓度提升超20%。

• 升级2：支持模型任务直接用于分人群出价

若广告主已在「数据建模」模块训练出比较好的模型结果，即可将模型结果直接用于广告调价，实现对模型人群最大化有效应用。

客户C就是通过已有模型任务的应用，实现授信质量优化，相比起常规模型提取人群应用模式，这一方式可以覆盖更广的人群，最终有效优化了人群的授信质量，件均提升超10%。

结语

目前，腾讯广告知数「数据建模」、「人群出价策略」两大能力的升级，已经在贷款行业客户的实操投放中取得了一定成效。未来，腾讯广告将持续深耕金融行业垂直赛道，充分发挥腾讯广告的数字化能力，为更多广告主的生意增长打造更多优质实操工具，助力行业高效增长。

更多详细升级信息，欢迎参考腾讯广告知数帮助官网：腾讯广告知数；如果有更多使用疑问，欢迎咨询您的运营经理。

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