據悉，總部位于波士頓的Teikametrics近日宣布，將使用Teikametrics Flywheel廣告系列優化平臺可為亞馬遜的廣告客戶提供按小時計費的出價解決方案。

該公司表示，出價算法由機器學習驅動，可以分析廣告數據、交易數據，更重要的是，還可以分析商品銷售成本數據。該算法每小時分析一次出價，以便在需要時進行調整。Teikametrics首席執行官Alasdair McLean-Foreman表示：“亞馬遜提供越來越多的數據訪問和API機會，以及更多的廣告業務。”

Teikametrics將Flywheel稱為零售優化平臺（ROP：Retail Optimization Platform）。Alasdair McLean-Foreman說：“我們認為這是一個新的類別，與Google或Facebook上的廣告不同，因為此廣告互動的交易發生在亞馬遜上。”Flywheel平臺使用機器學習為亞馬遜廣告客戶優化定價、運營和庫存績效。

“我們可以看到交易和盈利能力。這些品牌沒有給亞馬遜提供銷售商品的成本數據，而是將數據提供給了我們。”Alasdair McLean-Foreman解釋道。該算法結合了廣告、交易和商品銷售成本等數據，可以優化出價以提高獲利能力。

Alasdair McLean-Foreman將每小時競價算法比作一個數字恒溫器，該數字恒溫器可以定期檢查氣候變化并對氣候變化做出反應，以保持穩定的室溫。“默認情況下，出價不會每小時都變化。相反，它會定期檢查出價狀態，以提供更一致的優化。”Alasdair McLean-Foreman補充說道。

Alasdair McLean-Foreman說：“出價低于優化的時間越長，花費的成本就越高。”優化頻率意味著其每小時算法可以為賣家帶來數百萬美元的利潤增長。

（編譯/雨果網 呂曉琳）

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