inPowered AI

inPowered AI是什麼？

inPowered AI是一個面向品牌、廣告代理商以及媒體供應商的賣方AI決策平台。它會將自訂的機器學習模型部署在廣告交易平臺上，從而在每次廣告展示進入競價階段時，預測其實現特定業務目標的可能性。

平台會將那些具有高預測價值的展示機會，整理成私人市場交易的形式，並提供PMP Deal ID，讓買方能在現有的DSP中加以使用。它既不是用於為個人用戶生成廣告文案的工具，也不是單純的舊版內容推廣工具。

一句話介紹

inPowered AI透過交易所端的即時模型，篩選CTV、影片及展示廣告的庫存，將品牌提升、搜尋、到店、客戶價值與注意力等業務成效，包裝為可直接在DSP中啟用的AI PMP。

賣方AI決策如何工作？

傳統的DSP主要在買方端控制受眾、出價、頻次和預算，而inPowered AI則在供應品進入買方競價之前進行篩選。它能夠接觸到更接近廣告展示的上下文、拍賣過程、供應情況以及用戶注意力等資訊。

主要功能

展示級實時評分

模型在廣告展示層級分析上下文、拍賣、設備、地理、注意力及結果信號，並判斷該機會是否更可能實現目標。決策發生在交易所側，適合大規模實時競價。

訂製AI模型

每個PMP都可以根據客戶的特定KPI和數據來進行訓練，而非使用通用模型來處理所有的廣告主。訓練數據的品質、標籤的準確性以及業務上的定義方式，都會直接影響最終的結果。

PMP Deal ID啟動

模型篩選出的庫存會透過唯一的PMP Deal ID交給買方，廣告主可直接在常用的DSP中加入。多數方案並不需要另外建立買方技術整合。

持續模型學習

品牌提升方案通常按週利用新研究數據更新，搜索、到店、注意力和互動等方案可按持續或每日節奏學習。實際刷新週期取決於結果數據的可用速度。

跨格式媒體

平台面向CTV、線上影片及展示廣告，可在不同媒體格式中依結果篩選庫存。具體交易所、地區、設備及供應範圍需根據活動確認。

第一方數據訓練

客戶價值與應用方案可透過廣告主的第一方轉化、價值或收入信號來訓練模型。資料傳輸時必須避免將個人身份資訊放入廣告標籤或追蹤像素中。

在線報告與活動分析

客戶可以查看線上報告，分析展示、點擊、互動、停留時間和轉化等活動指標。報告數據主要供客戶內部使用，向外部分析服務共享需要合約限制。

與測量夥伴結合

不同的結果方案會接入專業的測量數據，讓模型不僅能優化CPM或可見率。平台所公開的合作數據來自Kantar、Cint、EDO、Innovid、PlaceIQ和Adelaide等公司。

支援的業務結果

品牌提升

品牌提升模型將調查結果、上下文、注意力以及拍賣信號結合起來，以此預測哪種展示方式更有可能提升廣告的記憶度、認知度、考慮程度以及購買意願。Kantar和Cint等公司所提供的測量結果，可以用來作為訓練和驗證的依據。

• 適合不希望只用點擊和轉化衡量上層漏斗的品牌；
• 可以把品牌研究KPI直接連接到媒體購買；
• 模型在賣方側實時策展庫存並生成Deal ID；
• 新提升數據可以進入每週再訓練流程；
• 研究樣本、顯著性及對照組設計仍需獨立審核。

搜尋提升

搜尋提升方案會運用EDO搜尋參與數據，預測在廣告顯示之後，消費者進行品牌、產品或類別搜尋的可能性。它適用於將主動搜尋視為品牌興趣及購買意圖的信號的活動。

競爭品牌搜尋和品類搜尋需要明確歸因窗口，避免將自然趨勢或其他媒體影響全部歸於PMP。模型反饋應與活動分組和基準期共同分析。

到店訪問

到店方案將位置測量數據與上下文、拍賣及注意力信號結合，優先選擇更可能帶來實際到店訪問的展示。到店數據可每日進入學習循環。

• 適合擁有實體網點的零售、餐飲、汽車、消費品和電信品牌；
• 可按門店或活動分析客流結果；
• 地理精度、歸因窗口和自然到店基線會影響結論；
• 敏感地點、小樣本和跨設備匹配需要隱私控制；
• 到店並不等同於成交，應與銷售或增量實驗結合。

應用安裝與訂閱價值

應用方案不僅追求低安裝成本，而是透過安裝日誌、應用內轉化及收入數據，來識別更有可能訂閱或付款的使用者。該模型能夠優化應用內購買行為、ROAS以及長期價值。

遊戲、金融、健康、零售和娛樂應用需要確認移動測量合作夥伴、SKAdNetwork或其他歸因機制。收入回傳應使用允許的標識和聚合方式。

客戶長期價值

客戶價值方案透過轉化日誌、建模價值分數以及信號識別，來找出具有高LTV、會重複購買或具有更高ROAS的機會。此方案適用於訂閱服務、零售業及DTC品牌。

企業應提前定義價值窗口、退貨、取消、毛利和復購的計算方式。短期轉化與長期價值可能會產生衝突，因此不能僅以單一的即時收入指標來作為評估依據。

注意力與互動

注意力比單純的可見率更接近實際接觸，但仍不是品牌提升或銷售的直接替代指標。互動率也會受到創意、版位和受眾差異的影響。

活動實施流程

1. 確定真正要優化的業務結果，而不是預設選擇CTR或最低CPM。
2. 選擇測量夥伴、數據欄位、歸因窗口、基準和成功閾值。
3. 完成第一方數據、像素、移動歸因或調查數據的合規接入。
4. 由inPowered AI訓練展示級模型，並在支援的交易所側部署。
5. 獲取唯一PMP Deal ID，在現有DSP中配置預算、受眾和頻次。
6. 啟動小規模測試，監測供應、交付、價格和結果數據回流。
7. 比較對照或基準後擴大投放，並持續檢查模型漂移和邊際收益。

PMP啟動流程

1. 在DSP中建立或選擇對應活動和廣告組。
2. 添加inPowered AI提供的PMP Deal ID並確認交易所可見。
3. 保留廣告主的受眾、創意、預算、地區和頻次策略。
4. 檢查競價請求、成交率、CPM、供應品質和預算節奏。
5. 驗證結果數據是否按約定回傳並進入模型學習。
6. 避免同時大幅修改創意、受眾和出價，以便解釋性能變化。
7. 按業務結果而非僅按交付量決定繼續、調整或停止。

數據合作與輸入信號

交易所與DSP關係

inPowered AI的模型運行在交易所或供應端，PMP Deal ID則由廣告主放入自己選擇的DSP中。公開使用的生態系包括Index Exchange、OpenX、Magnite、PubMatic和Nexxen。

適合哪些用戶？

• 管理CTV、影片及展示廣告預算的品牌與代理商；
• 希望優化品牌提升而非只看點擊的上層漏斗團隊；
• 擁有實體門店並重視驗證客流的零售和餐飲品牌；
• 關注安裝後收入、訂閱和LTV的行動應用行銷團隊；
• 希望用第一方轉化或價值數據訓練媒體模型的企業；
• 想把高品質供應包裝成結果型PMP的媒體與交易所夥伴。

不太適合哪些情況？

• 只需要自動撰寫廣告文案或生成圖片的個人行銷者；
• 沒有程式化DSP、PMP和測量基礎的極小規模廣告主；
• 需要自助註冊、公開價目和信用卡即時購買的使用者；
• 無法持續回傳結果數據或建立穩定KPI口徑的團隊；
• 希望模型直接替代品牌安全、受眾和創意審核的組織；
• 要求下載模型、查看訓練代碼或自行私有部署的平台採購。

產品優勢

• 模型在交易所側進行展示級實時決策，接近供應信號；
• 透過Deal ID接入現有DSP，降低買方整合改造；
• 優化目標覆蓋品牌、搜尋、到店、價值、注意力與觸達；
• 可使用專業測量夥伴和廣告主第一方結果訓練；
• CTV、影片以及展示廣告都可以使用相同的結果型方法；
• 持續反饋讓模型根據新活動表現調整；
• 賣方策展與DSP受眾、創意、頻次和出價可以疊加。

使用限制

• 沒有公開統一價格，費用取決於媒體、PMP和測量安排；
• 模型效果依賴結果標籤品質、樣本量與回饋速度；
• 合作案例提升不能保證所有品牌、地區和活動複現；
• 賣方AI只能優化可訪問供應，不能替代整個媒體策略；
• 第一方數據、位置和移動歸因會帶來隱私與許可要求；
• 持續再訓練可能改變庫存結構，需要監測漂移和邊際收益；
• 品牌安全、欺詐、創意品質及增量實驗仍需獨立管理。

價格與計費

價格資訊於2026年8月23日核驗，實際金額、稅費、匯率及優惠可能變動，最終以結算頁面顯示為準。

inPowered AI沒有公開的標準訂閱費用或固定的PMP價格，主要是透過申請演示及商業合作來啟用服務。其費用會與媒體採購、交易平臺、資料合作夥伴、測量服務以及具體的解決方案有關。

舊內容推廣業務曾使用按15秒互動計費的CPE模式，但現在的核心產品已轉為賣方AI和PMP決策。不能把歷史CPE數字當作現行統一價格。

隱私與數據使用

隱私政策於2025年3月28日更新，涵蓋網站帳戶、聯絡資訊、裝置、IP、頁面訪問、Cookie以及行銷用途。平台同時也會在活動分析中處理顯示、點擊、互動、停留時間和轉化等相關數據。

關於第三方AI模型

隱私政策中明確規定，不得將使用者資料分享給第三方工具，包括人工智慧模型；同時，也允許服務供應商、關聯公司、合作夥伴以及再行銷供應商，在特定情境下處理個人資訊。企業應透過具體的資料處理協議，來規範廣告活動相關資料及模型處理的流程。

個人身份資訊限制

服務條款禁止客戶透過廣告標籤、像素或內容分發方式來取得個人身份資訊，同時也禁止將活動數據與PII結合，以重新識別個人。針對兒童向的產品，以及13歲以下使用者的永久性識別資訊的運用，也受到限制。

合同與數據權利

API、SDK與開源狀態

inPowered AI為廣告交易平臺、DSP以及資料合作夥伴提供企業級整合服務，但並未公開開發者API參考資料、SDK套件或官方的GitHub核心儲存庫。該平台及相關模型均屬於商業專有技術。

衡量效果的建議

• 為每個活動設定唯一主要結果和有限的輔助指標；
• 建立對照組、基準期或增量實驗，避免只看前後差異；
• 固定歸因窗口、時區、退貨和取消規則；
• 同時監測CPM、成交率、觸達、頻次和供應組成；
• 按創意、設備、地區和庫存拆分，排查混雜因素；
• 記錄模型更新日期和Deal ID版本，保證結果可重現；
• 以利潤、長期價值或品牌提升判斷，不只追求模型預測分數。

基本資訊

常見問題

inPowered AI是廣告創意生成工具嗎？

當前的核心並非生成文案和圖片，而是在交易所端為每次展示預測結果並篩選供應。創意仍由廣告主或代理商管理。

需要更換DSP嗎？

通常不需要。客戶在獲得PMP Deal ID後，即可在現有的DSP中進行啟用，同時仍可繼續掌控受眾群體、預算、出價、創意以及投放頻率。

支援哪些廣告格式？

目前涵蓋CTV、線上影片及展示廣告。原生展示亦可用於互動目標，具體交易所與地區供應應依活動確認。

模型多久更新一次？

品牌提升數據可按週再訓練，到店、注意力、互動和觸達方案常見每日或持續反饋。實際頻率由結果數據到達速度決定。

可以使用第一方數據嗎？

可用於客戶價值、應用程序收入以及其他自訂的結果模型，但必須使用合約所允許的轉換方式或價值信號。廣告像素和標籤不得用來取得個人身份資訊。

價格是多少？

沒有公開統一的價目表，媒體、數據、測量和模型服務則透過商業方案來確定。歷史上的內容行銷CPE價格無法代表現在的賣方AI PMP價格。

inPowered AI提供API嗎？

平台具備交易所與資料整合功能，但沒有公開自服務API或SDK文件。技術接入範圍需在合作方案中確認。

平台開源嗎？

不是。模型、交易所決策和活動平台屬於專有商業技術，沒有公開核心代碼許可證。

案例提升是否能保證復現？

不能。提升幅度受品牌、創意、受眾、供應、地區、預算、測量設計和基準影響，應通過受控測試驗證。

總結

inPowered AI將AI決策應用於程式化廣告的供應端，以真實的業務數據來訓練展示級模型，再將經過篩選的庫存封裝為PMP Deal ID。它適合那些已擁有DSP、測量功能以及大型媒體活動執行能力的品牌與代理商。

平台的價值在於補充買方，並連結品牌、搜尋、到店、價值與注意力信號。選型時應重點核實數據權利、測量設計、交易所覆蓋範圍、實際費用及增量效果，而非僅參考單一合作案例。