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2025年，AI代理将自动化用户获取、客户服务等流程，降低人力需求并提升效率；隐私法规持续收紧，迫使广告主探索CTV和游戏内广告等新渠道，并转向成效付费模式；广告技术并购回暖，创意内容因AI生成能力成为差异化核心。
早期广告表现数据通常反映的是高意向用户群的初期反应，而非长期稳态。由于变现延迟和归因窗口不完整，Day 3的ROAS往往无法预示Day 30的真实价值，甚至可能误导优化方向。实现可持续扩量的关键在于平衡早期信号与充分的时间沉淀，让真实用户行为模式逐渐浮现。
生成式AI正成为娱乐App增长的核心驱动力，通过工业化内容生产降低门槛并加速迭代，但高质量内容仍是差异化关键。头部娱乐App采取多渠道用户获取策略，在第三方和开放网络渠道分配50%-70%预算，以突破饱和平台限制，同时借助情感化创意和本地化提升广告表现。混合变现成新标准，28.2%的娱乐App融合IAP与IAA，44.1%仅靠广告创收，激励视频等广告形式可提升留存与参与度。
CPI和ROAS是两种不同的用户获取模型，分别适用于应用的不同阶段：CPI适合初期导量积累用户数据，ROAS适合成熟期追求LTV最大化。两者并行会误导算法降低效率，建议根据阶段选择单一模型。Hybrid ROAS是Mintegral的高级策略，通过oCPI算法同时优化IAA和IAP收益，可实现广告支出效率最大化。
非游戏营销者正将目光转向开放互联网的移动广告，2025年非游戏应用用户获取活动同比增长24-44%。开放互联网的CPI仅为围墙花园的50%，且机器学习使基于价值的出价成为主流，Target ROAS和Target CPE支出分别增长50.2%和57.2%。行业正从增长优先转向质量优先，非游戏广告主正从CPI转向按结果付费，要求即时信号和直接收入归因。
Mintegral 再次获得 SOC 2 Type 2 和 SOC 3 认证，覆盖 2024 年 10 月至 2025 年 9 月评估期，证明其在数据处理安全、机密性和隐私方面的合规承诺。这一认证补充了其对 GDPR、CCPA、COPPA、ISO/IEC 27001 及 ePrivacyseal 等标准的遵循，凸显其在数据透明度和安全方面的行业领先地位。对于广告技术行业的从业者而言，拥有多项认证是赢得品牌方信任、确保合规获客与变现的重要基础。
短期ROAS虽能快速反映投放效率，但可能牺牲用户长期留存价值，两者存在天然冲突。平衡策略需依据变现模型（IAP vs IAA）分阶段调整：测试期可侧重短期指标，起量后应转向LTV优化。关键在于延长优化窗口至7-14天，并引入中漏斗事件信号，在保证即时回报的同时挖掘高LTV用户。
全球健身与健康应用市场增速放缓，2026年规模约92.2亿美元，CAGR降至1.75%，行业重心从用户拉新转向深度参与和LTV最大化。三大增长方向包括AI健康助手、女性健康与银发经济、轻量垂直应用与综合健康平台。开发者需通过智能UA（如Target CPE/ROAS）、混合变现（IAA+IAP+订阅）及创意优化（互动广告+本地化）实现全球规模化增长。
本文由Mintegral营销负责人撰写，系统讲解了广告主启动Target ROAS campaign的必备步骤与常见问题。核心操作包括启用数据回传、验证事件映射、减少与MMP的数据差异以及逐步调整预算。文章提供了具体实操建议，如事件映射需确保IAA收入标记为“Ad revenue”，预算调整幅度不超过10%且每周不超过两次，旨在帮助开发者高效优化ROAS目标。
目标ROAS广告活动扩展受限的常见原因包括ROAS目标设置过高、预算频繁调整、数据窗口过短以及结构改动过多。扩展应依赖三大支柱：预算规模决定探索空间，ROAS目标影响优化压力，数据窗口定义学习信号。合理设置三者并避免学习期频繁改动，可推动广告活动从初期波动走向可持续增长。
Target CPE 广告系列通过机器学习优化特定应用内事件成本，需要在 IAP 收入占比超 70% 的基础上启动，并建议共享全渠道数据以提升 50% 以上付费用户获取。投放后需关注学习期的成本波动，并根据产品回本周期选择 D0 或 D7 优化目标，多地区投放时合并同类市场并统一出价以提升信号密度。实践上，结构化投放和充分数据回流是稳定起量的关键。
Mintegral AppGrowth 投放的机器学习系统在初始阶段会经历一个10-14天的学习期，系统通过探索库存和用户群体来识别有效模式，优先收集数据而非短期效率。广告主可以通过四大策略加速学习：保持广泛定向、承诺学习预算、使用中漏斗信号辅助模型、确保数据与创意就绪。完成学习期后，系统将实现更稳定的交付和可持续的规模化ROAS。
Mintegral广告活动启动初期的ROAS波动是自动化优化的正常现象，通常需要时间、数据量和稳定信号来实现规模化性能。广告主不应过早因短期波动退出，而应优先聚焦核心市场、确保转化事件映射准确，并通过耐心和稳定的交付支持机器学习模型的学习过程。通过设置合理目标并避免预算分散，广告主可以为长期ROAS成功奠定基础。
2026年是广告主回归开放互联网的关键节点，因其成本更低、覆盖面更广，且AI技术消除了创意与运营复杂性，使自动化跨渠道管理成为可能。数据显示，美国消费者59%的在线时间花在开放互联网，但广告支出仅占48%，存在显著价值洼地。广告主应利用生成式AI、零售媒体及自动化工具，将开放互联网作为降本增效的核心策略，而非补充渠道。
针对首次使用Mintegral AppGrowth的用户，文章建议早期CPI广告应广泛定向以积累数据，避免过早细分，并利用子来源管理优化投放。随着应用成熟，应转向Target ROAS或CPE优化，但避免CPI与ROAS并行投放以免信号干扰。统一广告架构有助于加速算法学习，但需确保各市场预算充足，并可通过市场层级策略平衡全球效率与区域适应性。
本文指出ROAS投放效果不佳通常源于信号质量而非模型问题，强调正确配置应用内事件（如安装、注册、购买）是优化基础。常见信号问题包括事件映射不一致、时序错误、定义模糊及技术碎片化，需在Mintegral AppGrowth后台定期校验事件映射。高质量事件需遵循从早期意图到变现信号的层级结构，并持续验证，以帮助算法快速学习并稳定提升ROAS。
AI正从附加工具转变为移动营销的核心引擎，通过实时数据分析和个性化推荐提升用户转化率，例如King利用AI调整游戏难度使转化率提升40%。移动营销领导者借助机器学习优化广告定向与创意自动化，实现精准投放与批量迭代，降低人工成本。品牌需将AI融入全链路营销，从用户洞察到广告变现，以驱动长期用户粘性与ROI增长。
三星Galaxy Store凭借庞大用户基础和独特推广资源，为开发者提供了Google Play和App Store之外的用户获取与变现新机会。Mintegral通过精准投放和SDK变现方案，帮助开发者在Galaxy Store实现高效UA和高ROAS。游戏开发者Octopus Games案例显示，其ROAS超出预期，验证了Galaxy Store的增长潜力。