您在广告运营中是否有以下痛点
运营重效率低，预算消耗过快但效果不尽人意流量争夺战中，讲究的是兵贵神速、一发破的。毫无全局视觉，长期低效管理，决定着您的每一分钱，都不可能花在刀口上。
这时候您需要一个：一站式管理、降本增效、闭环营销的广告平台
这是一张Ad Hub架构图
看看我们的Ad Hub具体能为您带来什么价值……优质流量聚合：覆盖市面主流媒体，实现统一管理当您每新增一个媒体渠道时，就会增加一个甚至多个投放账户，随着媒体渠道增加，无论是投放执行还是效果追踪的难度都会指数级增长。尤其当您是集团型公司，您的旗下可能有众多分公司和区域级代理商，他们又分别各自找了广告服务商，别说是跨媒体的统一运营，甚至连同一种媒体渠道上的投放，您都无法做到统辖管理，这时您一定亟需一个媒体聚合平台来统揽大局。
优质流量聚合：通过可视化数据看板，媒体表现轻松尽览提供全局视角的数据看板消耗、转化数据一应俱全。无论是媒体消耗总览，还是分媒体、分账号、分创意的纵深对比，都能在数据看板中可视化呈现，方便管理者们快速了解和决策。
全链数据互通：前后链路业务系统集成，与CDP、MAP联动，全景全链接，一朵云就够了
全链数据互通：对用户做深度洞察，打通前后链路合并身份是第一步
全链数据互通：建立用户唯一标识后，可对媒体效果评估提供决策支持
全链数据互通：亦可从用户角度进行整合呈现，形成一条完整的用户旅程
动态创意管理：简化设计过程，灵活拼装批量生成无论是尺寸延展、文字排版、拼图、配色，都能通过简单操作高效完成。另外，我们提供了海量的创意模板，如展示广告、营销海报、节日卡片、商品图片……适配您所有的营销场景。这一切极大地缩短了您的营销物料准备周期，几天的工作量，几分钟就能完成。
动态创意管理：创意素材一键取回，实现中心化统一管理一个广告账户的基本结构有三层，素材是最底层。所以一波营销活动落地到各个投放账户中，涉及到上百上千种不同尺寸、形式的素材的情况很常见，这对素材管理来说是个极大的挑战。Ad Hub支持一键取回所有投放账户中的素材，方便统一管理，并且清晰标记媒体来源、账户来源、所属广告计划等信息，为后续创意的分析和优化奠定基础。
动态创意管理：多渠道多账户一键推送，提升投放效率无论是从各个投放平台账户中拉取回来的素材，还是在Ad Hub中本地上传的素材，只要落在我们的素材库中，都可支持批量选取，多渠道分发，不但极大减轻了运营者们素材上传的压力，还可轻松实现优质创意跨平台共享。
动态创意管理：智能优化策略组合，素材投放效果一目了然由于媒体环境的复杂性和场景的多元化，投放过程中需通过多种组合不断测试，才能找到最佳沟通效果。通过细分创意的分组试验，加上素材维度的分析报表，每个素材的CTR和ROI一目了然，帮助运营人员快速找到最佳的策略组合，实现最优的投放效果。
智能策略引擎：通过智能的模型和算法，全域协同，让营销效果最大化Retargeting：充分利用私域数据联动公域能力，形成精准人群策略
Lookalike：多维度扩量，在公域中挖掘更多潜在用户群体
RTA Engine：全域RTA流量精选，发挥一二方数据和模型能力，双轮优化RTA的优势以及与直投、程序化投放的区别：直投和程序化是指不同的两种投放模式；RTA则是结合两种投放模式各自的优点，在现有直投模式上做的功能迭代。直投：广告主通过MKT-API或者直接在媒体投放平台创建广告进行广告投放，利用媒体投放模型进行投放，直投广告能利用媒体数据和算法能力。程序化：即“ADX”，媒体提供流量，广告主利用自有数据及投放模型完成投放，ADX广告无法利用媒体侧投放模型，广告主利用一方数据及自有投放模型完成投放。RTA：在现有直投基础上，同步下发请求数据给广告主，广告主返回决策信息，平台结合广告主信息进行优选。将人群划分定义交给客户，让购买的人群变得更精准。
RTA投放的背后，是对高并发请求、PB级数据的承载和实时处理能力媒体对RTA接入方的准入要求：每秒处理10万+QPS的能力（比如优量汇的QPS经验峰值为12W/S，微信流量10W/S），时延需保证在60ms以内，包括网络传输时间+内部处理时间，超时率不能连续7天高于5%，RTA决策比例15天内不能低于10%。*无法满足这些条件的，即使接入后，也会被媒体清退。我们可以毫无压力地承接20万+的QPS，平均时延在2ms以内，超时率低于0.1%，参与决策比例不低于20%。
全自动引擎：通过画布灵活搭建跨媒体营销策略，全流程自动执行
指标深度分析：KPI与营销指标实时监控，为策略调整提供快速决策支撑
指标深度优化：全局视角，整合消费者触点评估资源投放价值（ROI）
智能数据服务：紧密携手媒体合作伙伴与数据服务合作伙伴，
联合数据专区：与媒体平台数据能力深度融合，带来高性价比的广告触达联合标签定制灵活分析：结合一方和二方数据，可为您定制化分析广告数据、人群画像等数据，制定营销策略，指导广告投放。快速应用：根据分析结果，可快速提取人群包，并运用到投放中去﹔或应用于其他模型中，成为样本集。
动态出价模型价值洞察，差异出价：对不同价值人群进行差异化出价，从而大大提高整体广告跑量和后端转化效果。同时也支持广告主通过标签选择参与调价的人群，为不同群体设置调价系数。
专属模型定制量身定制，精准预测：深度运用品牌积累数据，联合多方数据进行特征学习，通过AI持续学习，习得人群转化预测能力。
隐私计算平台：依托于独立安全的数据环境，
联邦学习：原始数据不出库，即可实现共同建模，提升数据价值联邦学习可以在不分享数据的基础上，实现共同建模，并提升模型效果，适用场景包括单方样品数量不够充分，单方数据维度不够丰富等情况。整个学习训练过程，没有任何原始数据的泄露，起到保护数据隐私的作用。
联邦学习的应用场景示例各参与方无需共享或交换各自敏感数据的情况下进行联合建模，支持横向联邦学习、纵向联邦学习等常见模式。
匿踪查询：让查询遁名匿迹，杜绝数据泄露风险匿踪查询协议基于不对称加密、不经意传输等密码学技术，数据服务方保持数据资源控制权，数据请求方不再使用明文查询，查询入参增加随机密钥，比明文哈希后撞库查询安全性大大提高，确保仅仅得到匹配的查询结果却不留查询痕迹。
匿踪查询的应用场景示例查询方仅仅知晓匹配的查询结果并且不留查询痕迹，极大地保证了数据流通的安全
隐私计算的实施路径
数据安全屋：依托数据安全融合技术和加密机制，
通过把数据所有权和使用权分离，确保数据流通过程安全可控
通过数据安全屋，可联合多方数据服务机构，对一方数据实现标签增强
某合作伙伴的数据标签示例
不是所有的广告平台都能成为HUB
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