用户在垂直搜索网站搜索酒店时，通常处在前列的报价都被在线旅行社（以下简称OTA）占据了，酒店官方若想在垂直搜索平台上进行广告投放，在与OTA的竞争中，通常都处于劣势。不过，只要选择对了技术服务商，这种困难都是可以被克服的。—— 德比软件
上个月我们推送了一篇关于机器学习和酒店垂直搜索的科普文章——“机器学习，让酒店轻松掌控垂直搜索广告”，今天让我们着重来讨论一下德比软件的机器学习对于垂直搜索广告的影响。
自从谷歌酒店广告从去年整体并入了谷歌广告之后，德比软件自主研发的广告竞价平台Click便登上了舞台，目前所有的谷歌广告的客户和信息都已经迁移到这个新平台之中进行管理。
随着Click的发布，德比软件专业且高效的数据科学家团队研发出了最新版本的机器学习算法，这种新算法可以帮助客户改进优化广告效果。
而这个新算法在经过一段时间的操作之后，被证明非常成功。因为这个算法在保证低成本的点击费用的前提下，帮助德比软件的某家客户大幅度的提高了广告投资回报率ROAS（超过14%）和点击跳转率（21%）。
为什么机器学习对于垂直搜索广告活动的效率至关重要呢？
之前市场营销人员都是手动分析高达数千字节的数据和竞价计算，但这些工作需要花费大量的时间和精力，而现在可以通过机器学习来进行这些工作，市场营销人员就可以专注于研究市场策略。
垂直搜索行业发展至今，竞价对于广告主来说就好比竞猜游戏，不断地测试导致成功或者失败，而有效的竞价则需要越来越多的资源信息来进行数据分析。随着垂直搜索网站的不断发展，技术的不断升级，优秀舒适的用户体验导致了用户数量不断增长，使得各大垂直搜索网站已经变成了重要的酒店直销渠道之一。这最终导致了数据分析变得越来越复杂，依靠人力来分析这些数据已经是不太可能了。
对于酒店从业者来说主要的障碍如下：
1. 没有足够的数据或技术支撑来辅助酒店做出适合的竞价决定
2. 没有足够的人力资源和时间
什么是机器学习？
机器学习是一个用于执行特定任务的系统，它并没有明确的规则，而是依靠于德比软件的大量数据，用以提取模式、模型和预测来执行任务。而市场营销人员的工作就是在系统中设定期望的最终目标即可。
作为行业中最早的一批使用机器学习算法来解决垂直搜索问题的科技公司，德比软件的方案有效地利用了垂直搜索渠道向客户提供的大量数据。机器学习通过对大量的数据源和数据点进行实时分析，所以德比软件为客户提供的竞价流程服务是动态和精确的。
机器学习是如何在垂直搜索中工作的？
在现在的市场上，垂直搜索的高度复杂性也是难点之一。在不同的搜索场景下，一家酒店可能会有超过70万个不同的竞价。而利用机器学习算法来处理这些大型数据集可以更快更优地计算出最佳出价方案。
这些数据点可以是：
· 来自每个酒店、国家或是使用设备的需求级别、点击量和显示次数
· 每个用户的历史预订信息
· 每个用户的历史未完成预订信息
· 贵酒店价格一致性的评分
德比软件的算法可以创建大数据集的集群，并可以预测成本和收入以及其他变量。这些预测会随着时间的推移而不断调整，因为算法会在与渠道不断的交互中总结经验并学习改进。德比软件同时也会测试多个算法，从而选择最效率最高成功的方法。我们掌握的信息越多，越能做出最精准的营销决策。
自动化是推动收入增长的关键
在不断发展的垂直搜索世界中，有效管理和推动收入渠道的关键需要优秀强大的技术。德比软件提供跨渠道优化工具和以结果为导向的算法，可以帮助您完成最困难的技术工作。作为旅游科技公司，德比软件致力于不断地提升科技水平，利用我们常年累积的大量数据和专业知识持续为客户提供最优的营销竞价算法，以期可以长久地为客户带来卓越业绩，最大限度地实现客户目标。
关于德比软件
德比软件创立于2002年，是专业从事旅游网络营销系统的技术服务公司，约400人的员工分布于达拉斯、上海、北京、伦敦、东京和巴塞罗那等地。德比软件的产品为全球酒店业提供技术解决方案，且拥有全部产品的自主知识产权。目前，德比软件拥有超过全球22万家酒店数据，每月处理超过1000万间夜的订单。
