Алгоритмы давно управляют закупкой трафика, и в DSP-платформах они решают, какой показ купить и по какой цене.
В Moloco основа работы — machine learning, который анализирует миллионы сигналов и подстраивает закупку под заданные цели.
Для арбитражников это значит одно: чем лучше понимаешь, как обучается модель, тем эффективнее используешь бюджет.
Moloco DSP не просто распределяет ставки, а выстраивает прогнозы:
какой пользователь с большей вероятностью сделает клик, установит приложение или принесёт доход.
В итоге вместо ручного «тыкания» байер получает систему, которая сама подбирает аудиторию и корректирует закупку в реальном времени.
Что такое Moloco DSP
Moloco DSP — это платформа для закупки трафика в приложениях и на мобильных площадках, которая полностью опирается на машинное обучение.
В отличие от классических DSP, где много ручных настроек, Moloco делает акцент на автоматизацию и предсказательные алгоритмы.
Главные особенности платформы:
- Performance-подход. Платформа заточена под конверсии, а не под показы ради охватов.
- Прозрачный аукцион. Решения принимаются в реальном времени на основе вероятности целевого действия.
- Гибкость целей. В Moloco можно запускать за инсталлы, ROAS или in-app события.
Но зафиксировать цену конкретного действия (например, депозита) нельзя — оптимизация идёт только по доступным метрикам. - Фокус на мобильных приложениях. В отличие от универсальных DSP, Moloco специализируется на app-трафике, что делает её сильнее в этом сегменте.
Для арбитражников это плюс: не нужно тратить ресурсы на долгую ручную оптимизацию — алгоритм сам подбирает аудиторию и корректирует ставки.
Как устроено машинное обучение Moloco
В основе Moloco DSP лежит machine learning, который анализирует большие объёмы данных и строит предсказательные модели.
Алгоритмы учитывают десятки факторов, чтобы определить, стоит ли покупать конкретный показ.
Что обрабатывает система:
- Историю конверсий. Чем больше целевых действий собрано, тем точнее модель прогнозирует будущие.
- Поведение пользователей. Учитываются клики, глубина взаимодействия, удержание, платежи.
- Аукционные сигналы. Стоимость трафика в моменте, конкуренция за слот, вероятность выигрыша.
- Креативные метрики. CTR и вовлечение влияют на то, как алгоритм распределяет показы.
Принцип работы:
Moloco прогнозирует вероятность целевого действия (например, установки приложения) для каждого показа.
Затем алгоритм умножает эту вероятность на максимальную ставку и решает, участвовать ли в аукционе.
Для арбитражника это значит, что эффективность кампании напрямую зависит от качества данных, которые система получает для обучения.
Чем чище и стабильнее поток конверсий, тем быстрее алгоритм «раскачивается» и начинает давать результат.
Алгоритмы закупки и аукцион Moloco DSP
Закупка трафика в Moloco DSP строится вокруг аукциона в реальном времени — RTB.
Здесь ключевую роль играет машинное обучение: система заранее прогнозирует ценность каждого показа и решает, стоит ли за него бороться.
Как работает процесс:
- Прогноз конверсии. Алгоритм оценивает вероятность, что конкретный пользователь кликнет, установит приложение или принесёт доход.
- Расчёт ставки. Вероятность умножается на целевой KPI (например, CPI). Получается «ценность показа» в деньгах.
- Участие в аукционе. Если прогнозируемая ценность выше минимальной цены входа, Moloco делает ставку.
- Выигрыш или пропуск. При победе в аукционе показ уходит в закупку, при проигрыше — алгоритм переходит к следующему пользователю.
Отличие Moloco в том, что алгоритм динамически корректирует стратегию:
- Повышает ставки там, где вероятность конверсии выше;
- Экономит бюджет на аудитории с низким потенциалом;
- Перераспределяет деньги между гео и сегментами на основе текущих данных.
Для арбитражника это означает, что итоговая стоимость трафика зависит не только от конкуренции, но и от того, насколько правильно система обучена на ваших данных.
Что влияет на эффективность алгоритмов
Алгоритмы Moloco DSP зависят от качества данных и настроек кампании.
Machine learning — не «магия», а инструмент, которому нужны сигналы для обучения.
Ключевые факторы:
- Объём данных. Чем больше конверсий получает алгоритм, тем быстрее он понимает, кто целевая аудитория.
- Чистота данных. Дубли конверсий или неверная атрибуция сбивают модель и делают закупку дороже.
- Выбор KPI. В Moloco нужно сразу задать цель кампании — CPI, ROAS или in-app событие.
От этого зависит, под какое действие будет обучаться алгоритм. - Креативы. CTR напрямую влияет на обучение: слабые баннеры тормозят открутку и повышают цену закупки.
- Гео и сегменты. Разные регионы дают разный объём и качество трафика — алгоритм обучается по-разному.
Вывод:
эффективность алгоритмов Moloco напрямую зависит от качества входных данных и корректной настройки кампании.
Чем больше чистых конверсий, релевантнее креативы и точнее задан KPI, тем быстрее система учится и оптимизирует закупку под вашу цель.
Как арбитражникам использовать алгоритмы в плюс
Чтобы извлечь максимум из алгоритмов Moloco DSP, важно правильно «кормить» систему данными и выстраивать стратегию тестов.
Что работает на практике:
- Достаточный бюджет для обучения.
Если запускать кампанию с минималками, алгоритм не успевает собрать данные и делает слабые прогнозы. - Не менять настройки слишком часто.
Постоянные правки сбивают модель. Лучше дать ей несколько дней на стабилизацию. - Чёткие связки.
Алгоритм обучается быстрее, когда у кампании понятная структура: одна кампания — одно гео — несколько креативов.
В итоге арбитражник получает систему, которая работает на него:
чем больше правильных сигналов вы передаёте, тем точнее закупка и тем ниже итоговый расход на конверсию.
Вывод
Moloco DSP построена на machine learning, и это её главное отличие от классических DSP.
Алгоритмы сами анализируют данные, прогнозируют ценность показа и корректируют закупку в реальном времени.
Для арбитражников это означает: меньше ручной рутины, больше акцента на стратегию и данные. Используйте аккаунты RentAcc — запускайте кампании Moloco и Facebook с лояльной модерацией и стабильным трафиком.
Поделиться этим постом
