对于优化师来说，一款面向全球投放的广告，经常需要反时差或是24小时不间断的running，但优化师是不可能做到24小时对每一条广告进行精确分析、监控，也无法做到无误差的决策。YeahTargeter自动化智能引擎则可以解放优化师，利用“人工经验+智能引擎+机器学习”的方式托管广告监控与决策。

　　自动化智能投放是如何实现的呢?这里就不得不提及YeahTargeter的广告归因引擎。

　　上次提到移动互联网广告投放的自动优化机制主要分为两种：预警优化和归因优化。两种机制都是通过大数据分析来预测广告投放效果。归因优化是一种严格判定的优化方式，根据归因条件来自动进行Stop、Budget、Copy等Action的决策行动，从而实现及时止损、扩大盈利的优化目的。

　　对于以广告盈利为目的的投放师来说，单个广告单元的投放周期基本上分为：1、开始投放但无法盈利;2、优化广告，转化率提升，广告实现盈利;3、时间推进广告单元利润率下降;4、投入产出比为负，广告单元转盈为亏。按照单一的参数判定优化行为会造成误差。如下图所示，广告投放以后预算开始花费，在没有到达A点(盈亏平衡点)之前，如果按照单一的CTR或者ROI来判定的话，此时的广告就应该被Stop了;或者经过B点(盈利最高点)后就立刻停止广告单元，因为此时的盈利能力在下降，但显然这些判定是不合理的。

　　而合理的归因优化判定应该是利用趋势判定来提前预测广告单元投放收益的。当广告单元经过B点以后，利润率开始下降，但profit仍然在平衡点之上，也就是说此时的广告单元依然能够提供较好的收益，应该继续running。到达C点时，广告单元已经将要“入不敷出”，此时应该判定广告单元stop。

　　要实现这样的归因优化动态趋势判定，必须经过综合的归因条件设置。比如，当CTR小于5%, budget 小于60%,CPC大于1$时，系统判定这个广告单元的投放效率已经不能满足投放要求，系统会自动做出stop的决策行动。这只是一个最简单的归因优化条件，YeahTargeter系统中实际应用的归因优化判定因素要复杂的多，是根据Yeahmobi专业优化师多年的电商投放数据建立有效模型，不断的进行机器学习产生的，针对不同品类、不同地区、不同时间阶段、不同促销周期内的判定因素也会有所不同。

　　YeahTargeter的归因优化不同于现在facebook本身以及现在市面上其他FMP的优化，例如：

　　1. 具体到每一个AD，都具有定制化的归因进行自动监控与操作。因为不同品类、不同地区、不同广告账号，不同出价方式，不同时间阶段、不同促销周期，乃至不同的操作人的判定因素也会有所不同。而这种定制的归因来源于：业内长期积累的人工优化经验 + 机器学习

　　2. 判断连续的数据趋势，或者连续几天的平均数值，而非单点数据(目前市面上的优化，判断单点的历史数据与当前数据做优化的比较多)

　　3. 拒绝一刀切。当广告数据下滑时，系统会自动根据用户接收范围内的测试值，对广告持续的严格观察，给广告缓冲的时间，避免“误杀”有潜力的广告

　　4. 在传统的自动关停，调整预算基础上新增 自动产品copy等操作

　　总结一句话：系统都可以根据特有的算法自动判定与执行，能代替你目前的所有优化操作

　　比如，对于新发布的尚且不稳定的campaign，每1时进行数据快照，与上次数据快照进行对比，若预算持续在消耗，而CPC,CTR,ROI持续下滑，系统将重点监控这些广告，并分析原因，若判定为创意吸引力下降，系统将会把这类广告提取提示您应该更换创意，同时，若广告继续亏损，超过“测试值”时，系统会自动做出stop的决策行动。这只是一个最简单的归因优化条件，YeahTargeter系统中实际应用的归因优化判定因素要复杂的多，是根据Yeahmobi专业优化师多年的电商投放数据建立有效模型，不断的进行机器学习产生的。

　　YeahTargeter能够实现智能投放，广告归因优化功不可没。YeahTargeter有信心，也有能力在广告优化上开创业界新纪元!