Moloco 的研究揭示了一个市场认知偏差：尽管用户注意力已🙄转向其他平台，但 88% 的消费级 App 广告支出仍集中在😢 Google 和 Meta 最新研究发现，使用开放互😘联网*的广告主，其投资收益可提升高达 214% 202😍5 年 9 月 28 日 - 中国北京 – AI 效果广告平🤯台 Moloco，今日发布了其最新研究报告《开放互联网驱动效😜果提升：释放 Google 和 Meta 外的移动应用增长新😉势能》，该报告揭示了移动应用广告支出与消费者注意力之间日益扩🙄大的差距。报告指出，尽管用户注意力正在向数百万个移动应用转移😁，但移动营销支出仍高度集中在 Google 和 Meta，这🤯两家公司目前占据 88% 的消费级 App 广告支出。这份报😘告由 Moloco 与 Sensor Tower 和 Sin🔥gular 联合发布，研究表明，如果通过调整广告组合来触达各😁类移动应用中的用户，特别是那些用户活跃度高的 App，广告主😉可将投资收益提升高达 214%。 Moloco 高级分😁析经理 Tom Shadbolt 表示：“当前，仍然有大量广😅告主在过度依赖 Google 和 Meta，但我们发现，更大👏的回报其实来自于科技巨头之外的平台，开放互联网正迅速成为可预🌟测并且能够保证长期效果的新引擎。这项报告向移动应用营销人员提🔥供了重要指引。” 2024 年，游戏之外的各类消费级 😊App（涵盖娱乐、金融、外卖等）收入迎来大幅增长，其中应用内🚀购买与订阅收入达到 705 亿美元，同比增长 25%。同时，😁这一增长势头仍在加快，预计未来两年，消费级 App 收入将首😍次超过游戏应用收入。Moloco 的报告为消费级 App 广💯告主提供了把握这一增长机遇的关键洞察。 报告发现： 😉 尽管用户行为已发生变化，但消费级 App 广告支出仍高度🤔集中于 Google 和 Meta。2024 年，移动应用收👏入增长 25%，但 88% 的营销预算仍集中于大型科技平台，🙄这种失衡的状况未反映出用户的实际使用时长分配。将广告支出拓展🙌至 Google 和 Meta 以外的渠道可带来巨大的回报。💯如果消费级 App 营销人员能够将广告组合扩展至 Googl🤗e 和 Meta 以外的渠道，则 ROAS 可提升高达 21⭐4%（Day 30）。成熟市场的移动应用增长速度正在放缓，而🙄新兴市场的移动应用增长速度正在加快。美国、英国、德国和日本的😀用户使用时长进入增长瓶颈期，而南非、印度和菲律宾的用户使用时😊长正在快速提升，这一趋势表明，整个市场正在朝通过多种移动应用😢触达用户的方向转变，以实现可持续的增长。美国、英国和印度的用😢户注意力正从社交媒体和娱乐应用转向其他移动应用。这几类移动应😅用的使用时长增长速度正在放缓，而休闲游戏、生产力工具和生成式🌟 AI 应用的增长速度正在加快。同时，超半数用户（其中包括近🚀三分之二的 18 至 34 岁人群）表示想要减少使用社交媒体❤️。**开放互联网的潜在用户规模有望***与 TikTok 和😊 Instagram 的总和相当。开放互联网的日活用户（DA🥳U）已超过 20 亿，无论是在触达范围还是在用户互动方面都与🤯 TikTok 和 Instagram 的总和相当。多渠道投🤗放是提升效果的关键。高价值用户分散在上千个移动应用中，因此扩😉大触达范围对于更大程度地把握每一次转化机会至关重要。 🌟知名汽车租赁移动应用 Turo 的用户获取营销总监 Vale😡rie Castro 表示：“自从将渠道扩展到社交媒体合作伙🤗伴之外后，我们不仅实现了平台租赁订单的增长，并通过递增模型验👍证了这一增长的真实性。我们很期待通过加快素材迭代速度，进一步🙄推动效果的提升。” 研究方法 本报告的数据来源于🤩 Moloco、Sensor Tower 和 Singula😢r，所有数据来源均在报告相应位置标注，同时，所有数据均经过匿😁名化和整合处理。按类别和市场划分的研究结果，均满足严格的筛选🎉阈值：移动应用数量超过 30 款，且广告支出或收入达到 5 🙄万美元以上。报告覆盖的国家包括澳大利亚、巴西、加拿大、法国、🤗德国、印度、印度尼西亚、日本、墨西哥、韩国、英国、美国和越南💯，时间范围是 2024 年 1 月至 12 月。研究数据集包👏括： Moloco 内部对全球各个渠道移动应用用户获取😜支出所做出的预测。Singular 对 50 亿美元以上广告😅支出以及 2,000 款游戏和消费级 App 的元分析，其对🤯比了两种广告投放策略的差异：一种是将广告支出集中投入到 Go🤗ogle 和 Meta 平台，另一种是将支出分散投入到两大平😎台及开放互联网中。Sensor Tower 的移动应用洞察和🙌受众洞察，提供了关于各个国家和用户使用时长的洞察，以及与日活👏用户（DAU）相关的头部广告平台趋势。 *开放互联网指🔥由 Google、Meta 和 Apple 等大型科技巨头以😘外的独立公司开发、发布和变现的数百万款不同类型的移动应用。 🔥 **基于 Moloco/YouGov 于 2025 年👏 6 月在美国、英国和印度对 3,000 名移动应用用户进行😴的应用使用情况和用户情绪追踪调查 ***基于 Sens🔥or Tower 数据 完整的研究报告及研究方法详见《😎开放互联网驱动效果提升：释放 Google 和 Meta 外🎉的移动应用增长新势能》，即刻掌握移动移动应用行业最新趋势。返💯回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多