完成后，Unity的AI广告平台不再是Beta。Adexchanger

2025年5月7日，星期三 - 上午8:40

如果您是一个可以访问大量游戏数据的移动平台，那么您将得出的结论几乎是您将启动AI驱动的广告平台的结论。

Applovin具有轴突现在，Unity拥有Vector AI，该Vector AI通常是在周三的所有Unity广告商和开发人员中提供的，比计划提前三个月。Unity在周三上午宣布了公司的收益召集期间的推出。

Vector是受众Pinpointer的继任者，这是一个内部开发的广告网络统一，并于2021年发行，该公司使用机器学习来评估实时应用程序内行为，以确定哪些出价最有可能产生最佳的广告性能。

以前通过Unity的广告网络运行的所有Android和iOS流量现在都在Vector上运行，根据Felix的说法 - ©，Unity的产品和工程高级副总裁不仅仅是广告网络。

我们从头开始重建了先前的版本， - ©说。我们的目标是确保我们总是意识到最新，最伟大的机器学习趋势，因为创新在我们的空间中非常快。”

不讨厌玩家（或游戏）

但是，还必须进行重建，因为先前的版本需要一点爱。

早在2022年，Unity就有所谓的听众Pinpointer的问题当它错误地从大客户中摄入了不准确的数据时，该数据破坏了Unity的培训数据并弄乱了该工具的性能。

向量AI是另一种动物。

这是一个旨在通过使用分析来自统一生态系统的大型数据集的自学习模型，旨在提高Unity S网络的有效性的系统 - ©说。

他解释说，AI和机器学习的两个主要组成部分。一个是模型本身，另一个是用于训练模型的数据。

团结处于独特的位置， - ©说，因为除了货币化工具之外，它还具有一个非常流行的平台，开发人员用来创建游戏，这是玩家参与数据的丰富来源。

我们有一个巨大的机会与开发人员合作，以解锁有关玩家和游戏的更多见解。” - ©说。

Unity的游戏计划

矢量从统一的生态系统中摄入有关人们在游戏中花费多少时间，他们完成的层次，与游戏中的其他行为以及与保留和流失有关的设备信息和信号的所有内容。

该系统使用自适应模型自行学习并改进，因为它获得了有关使AD与某些受众有效的更多信息。

思考自学方面的最佳方法是，该模型具有基本上决定要学习的新信息，想要拒绝多少以及它想要保留多少旧信息的能力，” - ©说。

例如，假设某个地区或特定游戏中的广告商的流量突然激增，与典型的交通模式相比，增加的速度感觉异常。在决定从这些数据中学习之前，该模型将首先隔离它，以查看模式是否重复或在Unity流量的其他部分中也观察到。

离群数据很快被丢弃。但是，如果似乎是一种异常，那是一种趋势，那么系统就会发现并开始学习。

•在任何给定时间，我们都会处理数十亿个请求，我们有数百万的选择，这是一个非常复杂的组合问题。” - ©说。我们为客户提供的服务是将用户与广告相匹配的最佳决策，这将为他们带来最好的收益。”

法国游戏开发人员Voodoo，拥有Bereal，在Beta时进行了测试的矢量，并在iOS和Android上进行应用内购买的广告支出回报率有所改善。Voodoo还能够继续增加其新用户的数量，而不会增加成本过高或质量下降。

由于效率的提高和回报，我们能够增加广告支出，”工作室的首席用户收购经理OäUzAyar说。

玩漫长的比赛

一切都很好。但是报告呢？

AI驱动的广告平台有一个黑匣子这使广告商很难理解如何或为什么做出决策。

根据Th - ©，Vector为广告系列的表现提供了透明度，包括哪些地理和同伙正在推动结果。但是，AI驱动系统的目的是让它煮熟（如孩子所说）。

机器学习和AI模型的性质是，您通常不会通过干预措施或覆盖系统来设计系统 - ©说。报告本身是透明的，但是该产品本来是用自动化的。

接下来，Unity计划改善其模型并与游戏开发人员建立伙伴关系，以访问其他数据和其他投入，这将有助于提高性能和用户的获取。这只是向量1.0， - ©说。

他说，我们要对向量进行的目标是重新建立对整个行业的承诺。”