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[導(dǎo)讀]北京2025年7月25日 /美通社/ -- 全球營銷衡量與體驗(yàn)管理平臺 AppsFlyer 正式推出全新 AI 工具——AppsFlyer MCP(Model Context Protocol,大模型上下文協(xié)議)。該工具支持營銷人員以日常語言提問,無需等待報表生成或依賴...

北京2025年7月25日 /美通社/ -- 全球營銷衡量與體驗(yàn)管理平臺 AppsFlyer 正式推出全新 AI 工具——AppsFlyer MCP(Model Context Protocol,大模型上下文協(xié)議)。該工具支持營銷人員以日常語言提問,無需等待報表生成或依賴數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),即可實(shí)時獲得回答,查看關(guān)鍵洞察。例如,廣告主可以提問:"我的 iOS 廣告表現(xiàn)如何?"系統(tǒng)便能立即返回清晰、可落地的優(yōu)化建議。

在當(dāng)前跨平臺、多渠道的廣告運(yùn)營環(huán)境下,營銷人員需要同時關(guān)注諸多關(guān)鍵指標(biāo)。然而,想要快速獲得有價值的洞察,營銷人員往往還需依賴分析師支持,或投入大量時間學(xué)習(xí)復(fù)雜系統(tǒng),這樣的復(fù)雜流程不僅拖慢了決策節(jié)奏,也容易導(dǎo)致錯失最佳時機(jī)。 

AppsFlyer 讓 AI 觸手可及:支持用自然語言提問,輕松獲取營銷洞察


AppsFlyer 首席產(chǎn)品官 Barak Witkowski 表示:"營銷人員在獲取投放表現(xiàn)數(shù)據(jù)時,不應(yīng)受到技術(shù)門檻的限制。AppsFlyer MCP 正是為此而生,它旨在打破營銷者獲取數(shù)據(jù)時面臨的技術(shù)壁壘,如同一位全天候在線、能夠與你高效溝通的營銷分析師。"

AppsFlyer MCP 可對接 Claude 等主流 AI 助手,將其升級為強(qiáng)大的營銷智能助手。營銷人員只需使用自然語言提問,即可高效完成多項(xiàng)日常工作,例如:

  • 即時了解廣告效果
    例如提問"上周 Facebook 廣告活動的回報率是多少?"系統(tǒng)即可返回清晰結(jié)果。

  • 受眾管理秒級響應(yīng)
    例如提問:"請幫我列出所有 App 的受眾連接。"

  • 輕松管理歸因鏈接
    例如提問:"請總結(jié) OneLink 中配置的業(yè)務(wù)邏輯,以及最常用的參數(shù)。"

這一方案主要面向兩類團(tuán)隊(duì):一類是追求高效獲取數(shù)據(jù)洞察的增長型與效果型營銷團(tuán)隊(duì),另一類是希望在不增加技術(shù)開發(fā)負(fù)擔(dān)的前提下,實(shí)現(xiàn) AI 能力對接的市場技術(shù)團(tuán)隊(duì)。借助 AppsFlyer MCP,團(tuán)隊(duì)可圍繞具體業(yè)務(wù)目標(biāo)(如 ROAS、留存或 LTV)精準(zhǔn)獲取所需數(shù)據(jù),不再受限于報表流程、API 配置或跨部門協(xié)作。MCP 有效減少了營銷人員在效果分析、定向投放、數(shù)據(jù)洞察、受眾管理及鏈接治理等日常工作中的手動操作。AppsFlyer 業(yè)界領(lǐng)先的歸因與分析引擎可確保用戶獲得的每一個查詢結(jié)果都建立在高質(zhì)量、隱私合規(guī)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。

行業(yè)領(lǐng)先的 P2E(邊玩邊賺)移動游戲平臺 BUFF 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Elay De Beer 表示:"AppsFlyer MCP 徹底改變了我們的數(shù)據(jù)分析流程。過去分析師要花上幾個小時整理的數(shù)據(jù)報告,現(xiàn)在幾分鐘就能輕松完成。最重要的是,每個人都能快速獲得自己需要的信息。我們的 CMO Boaz Pasco 可以直接查詢留存數(shù)據(jù),我關(guān)心整體 ROI,B2B 團(tuán)隊(duì)則關(guān)注渠道歸因表現(xiàn)。無需學(xué)習(xí)復(fù)雜面板,也無需額外培訓(xùn),每個人都能快速上手,獲取專屬視圖。就像每位成員都配備了一位隨時響應(yīng)的專屬分析師,幾分鐘內(nèi)就能交付結(jié)果。"

AppsFlyer MCP 目前處于 Beta 階段,可通過 Claude 使用。AppsFlyer 客戶可直接登錄現(xiàn)有賬戶使用,無需額外配置操作。未來,AppsFlyer 將持續(xù)擴(kuò)展對更多大語言模型的支持,并進(jìn)一步拓展產(chǎn)品能力,推動 AI 戰(zhàn)略的全面落地。

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