随着市场需求变化，贷款行业广告投放表现出精细化、后链路化的趋势，如何在稳定授信成本的基础上，优化提升授信质量、提现意愿等后链路指标，成为贷款行业高效增长的关键。
针对贷款行业广告主的痛点诉求，腾讯广告知数基于对用户与行业的深度洞察，对「数据建模」、「人群出价策略」两大能力进行了深度升级，在确保数据安全合规的前提下，最大化腾讯广告主全链路数据价值，为腾讯广告主对优质用户识别触达等提供更便捷、更有力的实操工具。
1.人群质量提升超10%，智能建模为投放降本增效
过去，对于技术能力和人力资源相对较弱的中小贷款企业而言，数据建模的门槛相对较高。同时，为了达成最优的建模结果，需要营销人员进行繁琐的实时操作。这大大增加了中小贷款企业的营销负荷。
针对以上问题，腾讯广告知数借助腾讯广告投放系统的底层技术升级焕新，通过5大升级，为广告主提供算力更强、更智能的数据建模能力，升级后，模型训练更智能，操作门槛显著降低，效果验证更科学。
贷款广告主A在升级后已抢先应用，将授信高件均人群作为正样本，未授信和低授信人群作为负样本建模，预测大盘人群和分流量活跃人群的投放价值，最终授信质量提升超12%，大大提高使用效果。此外，腾讯广告主进一步通过跨期验证和模型自动更新功能，快速判断模型投放效果，在大幅降低人力成本的同时，模型应用效率和质量稳定性显著提升。
• 升级1：模型样本选取增加支持按数据源的选项
即在数据建模-创建样本时，腾讯广告主可将投放归因数据源作为样本进行建模，系统会智能选择正负样本，并持续自动进行样本更新监测，大幅提升样本的灵活性及模型更新时效。
• 升级2：模型训练、模型预测可自动更新
腾讯广告主点击“更新”，即可对「模型训练任务」进行设置，当模型样本或特征版本出现变化时，自动触发模型训练任务更新，最终选取效果指标更好的模型进行覆盖。
「模型训练任务」更新后，会自动触发「模型预测任务」更新；当然，备选集的变化也会触发预测任务的更新，人群预估价值更准确。
• 升级3：人群应用可自动更新
当模型预测任务更新后，系统将自动按照最新评估结果，重新提取目标人群并覆盖原有人群，人群应用不再会因为长时间投放而效果衰退。无需反复操作，最大程度保证模型应用的实时性和效率。
• 升级4：支持模型跨期验证
新增「新建交叉评估」选项，腾讯广告主可以通过该功能评估不同阶段模型的稳定性与效果衡量，验证投放效果。
• 升级5：支持模型效果数据对比
腾讯广告主可以通过简易的实验配置流程，配置「对比实验」，科学验证模型结果，选择更优质的目标人群。
以上就是本次数据建模升级的5个关键点，可帮助腾讯广告主使用更简单，建模后的人群应用效果更理想。
2.模型效能最大化，优质人群浓度提升超20%
过去，人群出价的操作十分繁琐，智能出价样本依赖于客户人工干预，无法自动更新。同时，训练出的优秀模型只支持部分人群应用，无法直接作用于模型。
针对腾讯广告主在人群出价环节的痛点，腾讯广告知数根据客户需求分营销场景提供四类调价策略，通过贷款行业常用的智能调价策略，广告主可以直接将模型计算结果应用于出价系统中，科学调配用户出价，提升投放效率。
• 升级1：智能加强出价，支持样本选择数据源和出价预估模型的自动更新
即腾讯广告主在人群智能出价策略中选择数据源作为正负样本进行建模，且模型任务会随着数据源的更新而自动更新，模型的实际效果变得更好。
例如腾讯广告主B，通过选择「参考样本-数据源」进行智能建模与人群智能出价，实现了优质人群浓度提升超20%。
• 升级2：支持模型任务直接用于分人群出价
若腾讯广告主已在「数据建模」模块训练出比较好的模型结果，即可将模型结果直接用于广告调价，实现对模型人群最大化有效应用。
客户C就是通过已有模型任务的应用，实现授信质量优化，相比起常规模型提取人群应用模式，这一方式可以覆盖更广的人群，最终有效优化了人群的授信质量，件均提升超10%。
