Moloco ChinaJoy 2025 圆满落幕：AI赋能增长，由此启航

在人潮涌动的 ChinaJoy 2025 上，Moloco以技术为笔、以生意为纸，给出一条清晰路线：从数据到决策，从投放到留存，AI赋能增长正在成为增长团队的“默认设置”。这不是华丽口号，而是可验证的策略与工具集合，让品牌与开发者用确定性方法跑赢不确定环境。

本次亮相的核心，是把程序化广告、零售媒体与模型驱动的创意优化贯通：以第一方数据为底座，结合上下文与时序信号，实时预估LTV与转化概率；再通过自动出价与预算编排，实现“目标导向—快速试错—规模放量”的闭环。对游戏、直播、电商与工具类应用而言，数据驱动的策略能在冷启动、长尾流量与跨渠道增长中精准找到效率拐点。

案例侧写：某中重度手游A在iOS隐私环境下接入Moloco后，以SKAN信号+相似人群建模完成冷启动，14日ROAS提升约28%，CPI下降22%，并通过多素材自动化迭代将新素材产出周期从周降到日。另一家跨境电商以零售媒体与站外电商广告联动，利用商品级转化反馈驱动投放分配，季节性爆款推广窗口缩短40%，库存周转明显提速。

为何此刻是拐点？一方面，后IDFA时代迫使团队回归第一方数据与隐私合规，而能解释、可复现实验的模型成为核心资产；另一方面，生成式AI将创意生产与意图识别前置，帮助在大量中等质量流量中挖出高价值人群。Moloco以可解释因子和自动AB实验，把“经验主义”转化为“可迭代的算法优势”。

面向实操，建议三步走：1) 梳理目标与指标栈（如ROAS、LTV、留存分位）并统一归因口径；2) 用小预算并行测试素材、受众与版位，保留胜者逐步放量；3) 打通站内外信号与人群资产，形成跨渠道预算的动态分配机制。随着ChinaJoy落幕，真正的增长战役才刚刚开始：以AI为引擎、以业务为边界，把每一次曝光都变成可度量的增长机会。