Advertising - AdOpt

AdOpt è un sistema basato sull’Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione di campagne di advertising online

Questo prodotto consente di automatizzare alcuni dei più importanti task che le media agency e gli inserzionisti devono svolgere durante la creazione e la gestione di una campagna pubblicitaria online. Inoltre, AdOpt, attraverso modelli predittivi, supporta i marketer nei processi decisionali che impattano significativamente sul loro business. Attraverso un’interfaccia user-friendly, suggerisce le strategie di investimento ottimali e gli interventi da effettuare sulle campagne pubblicitarie per massimizzarne le performance.

AdOpt mette a disposizione i seguenti moduli:

SpendOpt: Modelli predittivi per la definizione dello spending plan di una campagna pubblicitaria.
BudOpt: Sistema automatico per l’ottimizzazione del budget di una campagna pubblicitaria.
TargOpt: Sistema automatico per l’ottimizzazione del target e timing di una campagna pubblicitaria.
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SpendOpt BudOpt TargOpt

Durante il planning di una campagna pubblicitaria, i marketer devono definire con il cliente gli obiettivi in termini di revenue, impression, click, ROI, ecc. La definizione di questi determina la quantità di budget investito per l’intera campagna e, inoltre, il guadagno della marketer è spesso condizionato dal raggiungimento di tali obiettivi.

Per questo motivo, per il marketer, diventa cruciale riuscire a predire in anticipo le potenzialità di una campagna per definire con il cliente degli obiettivi raggiungibili e soprattutto per stabilire in modo accurato la quantità di budget da investire.

SpendOpt è un algoritmo basato su tecniche di Machine Learning che predice le performance di un insieme di campagne pubblicitarie in termini di volumi, di ROI, e in funzione del budget complessivamente investito. SpendOpt risponde alla difficile domanda “Quanto devo investire in pubblicità?” che si pongono tutte le aziende. L’output dell’algoritmo sono delle curve Volumi /Budget e ROI/Budget che suggeriscono al marketer o al cliente finale quanto investire per raggiungere i propri obiettivi.

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Uno dei task più importanti che i marketer devono svolgere durante la gestione di una campagna pubblicitaria è l’ottimizzazione del budget. Tipicamente, il marketer deve gestire, per ciascun cliente, un budget mensile che deve distribuire giornalmente su un insieme (tipicamente decine o centinaia) di campagne pubblicitarie dirette a target differenti e appartenenti a diversi canali.

BudOpt è un algoritmo online basato su tecniche di Intelligenza Artificiale che ottimizza il budget di un insieme di campagne pubblicitarie. Dato un insieme di campagne, un budget giornaliero complessivo, e un vincolo di ROI, BudOpt distribuisce in modo ottimale il budget sulle campagne pubblicitarie con l’obiettivo di massimizzare il revenue rispettando i vincoli imposti dal cliente.

BudOpt utilizza tecniche di “online machine learning” adatte a setting in cui i dati vengono acquisiti in modo sequenziale e usati per migliorare le strategie future. Al fine di migliorare la strategia di allocazione nel lungo periodo, BudOpt bilancia opportunamente le strategie di ottimizzazione del revenue con strategie di esplorazione volte ad acquisire informazioni utili a migliorare le sue predizioni. Inoltre, la strategia di BudOpt punta non solo a massimizzare il revenue nel lungo periodo, ma anche a ottenere performance giornaliere stabili (in termini di volumi e di ROI) come spesso richiesto dal cliente finale.

Ml Cube Advertising Dashboard 1, ML cube

Durante la fase di setup e di gestione di una campagna, il marketer deve identificare il segmento di utenti più promettente a cui indirizzare la pubblicità. Prima di tutto, dovrà identificare quegli utenti che più probabilmente, dopo aver cliccato su un annuncio, concludono un acquisto. Inoltre, dovrà curarsi di definire porzioni di target sufficientemente grandi da garantire la spesa completa del budget mensile definito dal cliente. Essendo il numero di feature che caratterizza le tipologie di utenti molto grande (es. sesso, area geografica, orario, device, interessi, età, ecc), la ricerca del target ottimale risulta essere molto complessa per un operatore umano.

TargOpt è un algoritmo basato su tecniche di Machine Learning che ottimizza il target di una campagna pubblicitaria. Questo algoritmo riceve in input i dati storici delle campagne esistenti e il budget complessivo da investire e restituisce un set di nuove campagne che vengono direttamente create nelle varie piattaforme.

Ml Cube Advertising Dashboard 2, ML cube

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