在ASA领域，人工和商业智能也在进行同样的博弈，这是我们对ASA进行了大量智能投放与人工投放对比验证后得到的结论，为什么ASA也存在人工决策的局限性呢？这是因为ASA行业还有很多人工决策关键词投放方向的情况，而这还与 ASO的决策习惯有关。
提到ASO（非积分墙/机刷），我们要提一下它与生俱来的两个局限：一是人工决策到数据效果有一个鸿沟。二是苹果App Store对ASO天然的抗拒。这两方面让唯效果论的开发者迅速走向其他极端。这就是ASO发展的现状：很多数据、工具、名词……而 ASO的局限形成的决策习惯易被忽略。
ASO的决策习惯为什么能影响ASA呢？为了能直观深刻理解这件事，我们先讲2个ASA分别进行人工投放和智能投放的对比案例。
案例一：一款武侠题材的游戏ASA投放。开始投放前有一周是两个阶段的测试期。
首先是优化师进行关键词搜集准备，关键词对于ASA至关重要，优化师要确认选词方向。最后广告账户的加入的是武侠、江湖、英雄、大侠、金庸、古龙、武功……等等武侠类关键词。一阶段3天的测试情况是：大部分关键词无量、单价高、无回收。优化师的初步结论是产品不好，不适合投放。
二阶段是智能引擎投放，而结论是：同等花费，50%的价格，有可持续投放的回收模型。复盘案例，查看智能引擎的决策方向时我们发现关键词内难见武侠类关键词踪影，大部分关键词的方向是宫廷、剧情、文字游戏、小说游戏、角色扮演类……与人工完全不同的方向。
案例二：一款国内生活类App海外ASA投放。在先期投放过程中，优化师也是选择了同类型的关键词以及热度比较高的国内短视频和社交类关键词，投放一段时间后出现瓶颈，成本和出量相互掣肘，无法继续突破。当我们转向智能引擎的决策时，它给出方向是：旅游、装修……显然是完全不同的受众定位。进一步观察智能引擎的关键词加入投放后的表现：单价对比原词降低到原来30%，转化量提升20%。我们顺势扩大智能发现，优化的思路豁然开朗。
App题材通常是人工决策的重点，开发者会关注一家代理商有没有同题材投放案例，优化师会评估相关题材的应用投放经验。合作时开发者会告知应用题材，同时优化师也会定义应用题材。题材在潜移默化中占据人工交流的优势，很多时候它同时具有局限，它往往只是App的一个侧面。
对于ASA投放，人工决策偏向于题材分析，游戏是什么游戏，应该找什么样的关键词，如果游戏的题材一旦局限或者偏离，投放的效果就会南辕北辙。而智能化的投放决策会偏向于用户搜索动机：很多时候，即便是相同题材，需要的用户动机却差距很大，又或者需求目标明确的用户不会考虑一个类似的目标，却会留意一个互补的目标。
除了题材，游戏的体量、阶段不同，其所对应的用户类型和动机也有不同，在选择优化方向时需要动态决策，而不是因循守旧，保持固化的优化方式，导致产品投放失去竞争力。
ASA和ASO在广告投放中彼此并不孤立，但需要不同的理解。ASO面向的是关键词搜索结果的排序：苹果的决策缓慢、迟钝、不稳、不可验证。ASA面向的是关键词搜索结果的有无：苹果的决策是快速、直接、稳定、可验证。我们需要由此在人工和智能决策中找到适合的方向。
很多时候，我们佩服一个优化师的决策，他们的经验和认知确实是行业的佼佼者。很多时候，我们还要惊叹一个智能引擎的决策，它对每个数据敏感，有超凡的算力、追踪力和判断力。更多时候，我们在这些冲突中深入思考、相互促进、彼此赋能，让ASA智能化突破局限，为iOS带来高效的投放体验。
来源：量江湖
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