Метод глубокого обучения полностью поддерживает кампании клиентов RTB House

RTB House, международная компания, предоставляющая услуги ретаргетинга на основе передовых технологий, сообщает о внедрении нового алгоритма для наиболее точного определения значения CTR.

Данная методология позволяет с наибольшей вероятностью определить какое количество кликов можно получить от данного рекламного сообщения, что увеличивает эффективность рекламных онлайн кампаний и повышает значение ROI, что особенно важно для клиентов. Эта разработка переводит RTB House в разряд лидирующих ретаргетинговых компаний, активно использующих метод глубокого обучения - наиболее перспективное направление Искусственного Интеллекта сегодня.

Увеличить значение CTR (процентное соотношение кликов на баннер к общему количеству его показов) – стремление каждого маркетолога, связанного с цифровой рекламой. CTR - один из наиболее значимых показателей, свидетельствующих об успехе рекламной кампании. Используя технологии, предсказывающие поведение пользователей на основе их предыдущих действий и рекомендующие пользователям лучшие товарные рекомендации, рекламодатели могут увеличивать показатели CTR и привлекать самых ценных потенциальных клиентов, при этом оставляя постоянным запланированный ранее бюджет.

Используя технологию глубокого обучения и модель преобразования данных, действующую по принципу работы нейронов человеческого мозга, RTB House делает возможным получить более точные и подробные, данные по определению покупательской способности интернет-пользователей, без какой-либо человеческой экспертизы.

Теперь, с помощью разработанного и внедренного алгоритма RTB House, мы можем более точно прогнозировать клики пользователей на рекламные баннеры, при этом повышая общее количество кликов на 16,5% при неизменном бюджете.

Реализация проекта по точности определения CTR является четвертым крупным этапом RTB House в работе с методом глубокого обучения. Благодаря инновационному подходу, значения конверсии и ее ценность могут повысить общую производительность  ретаргетинговогоканала до 29%. Более того, рекомендации показов рекламных сообщений, основанные на использовании данных метода глубокого обучения, повышают эффективность выбора товара на 41% по сравнению с кампаниями, в которых данный метод не применялся.

Бартоломей Романски (Bartłomiej Romański), глава технического офиса RTB House, подчеркивает, что изменения в алгоритмах, разработанных компанией, сделали возможным поддерживать технологию ретаргетинга методом глубокого обучения на каждом этапе рекламного процесса. «Мы работаем над этими нововведениями уже полтора года, постепенно расширяя возможности нашего решения. Это привело нас к тому, что сегодня мы можем с уверенностью сказать: все 100% наших алгоритмов основаных на компонентах глубокого обучения, переводят на высшую ступень эффективность наших онлайн-кампаний. Мы берем опыт из разных отраслей, например, туризма, где учитывается длинный список показателей, а модели покупки пользователей динамичны и трудно предсказуемы. В этом случае, алгоритмы, основанные на глубоком обучении, могут лучше реагировать на потребности пользователей. Это значительный шаг вперед в сравнении с применением других методов, обычно используемых в ретаргетинге», - подводит итог Романски.

RTB House, -одна из немногих компаний в мире, разрабатывающая и внедряющая собственные технологии закупок рекламы на основе модели RTB («real-time-bidding» - в режиме реального времени) - когда участники рекламного рынка покупают рекламные места в интернете на онлайн-аукционах. Международная компания осуществляет свою деятельность на более чем 40 рынках Европы, Латинской Америки, Азиатского и Тихоокеанского региона, на Ближнем Востоке и в Африке, а также реализует одновременно более 1000 рекламных кампаний.

Данные исследований компании в области Искусственного Интеллекта были недавно представлены на Международной конференции по нейронным сетям в 2017 году в Анкоридже, на 33 Международной конференции по Машинному Обучению в Нью Йорке и Конференции по Искусственному Интеллекту в Сан Франциско.