订单投放过程中，实时等待广告主和用户的反馈，以确定模型是否有效。当得到可靠的数据时，高可用高并发无状态数据采集服务，和可伸缩高性能数据清洗、模型训练框架，会在100ms左右更新用户所在区域的Deep-FM模型来优化投放策略，自动修正广告主的订单在这个国家的细节。

流量分级自学习模型，是SAX提升效率的又一利器。该模型会根据广告投放需求，首先从流量库中选取一定比例的流量，通过历史投放数据训练后的分级模型的计算，给出从0到1的11个指标，将流量分为顶级流量、优质流量、普通流量及无效流量。另外，该体系还能将实时数据预测的结果就行返回，对模型就行实时纠正。

流量自动分级流程

在投放前就给流量做出11个level的评价，有效匹配不同广告主的需求和预算，同时通过甄别垃圾流量、无效流量，完成初步的反作弊工作。将人工甄别改为机器识别，大大节省了人工成本、提升了识别效率。

多种投放模式，整合资源、匹配需求

SAX是基于IAB OpenRTB的程序化综合广告交易平台，支持完整标准的OpenRTB、PMP、PDB、PD等多种程序化购买形式，可满有效整合不同类型的流量资源，提升长尾流量价值，并能充分满足多种投放需求。

通过OpenRTB公开竞价交易，实现资源整合最大化，广告主可随时投放广告，并设置定向条件定位目标人群，并随时调整广告策略。PD即保价不保量，流量更加优质，向优质的效果类广告主和品牌广告主开放优质流量的选择权，利用优选流量进行高性价投放。PDB即保量交易，可以优先选择最优质资源，并利用程序化购买的方式进行多维度定向。

SAX的多种购买方式，将长尾流量进行有效整合，结合精准定向，实现长尾流量价值的最大化。PD、PDB等方式，可满足电商、游戏、社交、快消等行业客户的需求，RTB可满足中小型广告主的需求。多种方式的组合使用，可充分适应不同广告主在不同阶段对流量质量、投放排期、投放预算等多个维度的个性化要求。

赤子城创始人刘春河将SAX比作一个聚合了不同种类、不同层次的商品以及不同类型、不同预算消费者的超级商场。

“这个超级商场是通过智能的程序化购买实现交易的，再小的商户都可以把优质商品卖出去，土豪买家可以快速买到顶级的商品，”刘春河解释说，“SAX要做的是对商品质量的把控，以及根据需求实现精准的、实时的、高效的匹配。未来，AI和程序化将成为每一个‘流量超级商场’的标配。”