Unity e UA in-app
Unity Vector
O modelo de campanhas com machine learning da Unity, que distribui o spend e combina jogadores e jogos a partir de sinais comportamentais, em vez de interesses definidos manualmente ou públicos lookalike.
O Unity Vector é o modelo de machine learning por trás das campanhas do Unity Ads. Em vez de descrever um público com interesses, lookalikes ou segmentos manuais, você entrega a ele um evento de otimização, um custo-alvo e um pacote de criativos, e ele decide quem vê o anúncio a partir de sinais comportamentais em toda a rede da Unity. Para um buyer que vem da Meta, essa é a principal mudança de mentalidade: não há público para construir, e a maioria das alavancas que você está acostumado a puxar simplesmente não existe.
O que você controla é estreito, e é exatamente por isso que vale a pena fazer bem: o evento de otimização (Install, Registration D0/D1/D3, Payer), o custo-alvo para esse evento, os criativos e as listas de posicionamentos. Cada novo evento de otimização reinicia o aprendizado por cerca de duas semanas, e a campanha não deve ser mexida durante esse tempo. A forma mais comum de os buyers quebrarem o Vector é tratá-lo como o Facebook, com reestruturação diária, solavancos de orçamento e uma campanha nova a cada queda, e o modelo não recompensa nada disso.
Como os buyers falam
“Pare de reconstruir toda manhã: o Vector ainda está aprendendo no evento Payer, dê a ele as duas semanas completas.”