Společnost RTB House v nedávné době implementovala nové algoritmy pro odhad míry proklikovosti. Díky tomu lze lépe předpovědět potenciální kliky na bannery a zlepšit návratnost vynaložených prostředků.
Díky tomuto úspěchu se RTB House stala jedním z prvních poskytovatelů retargetingu, který tímto způsobem využívá hloubkového učení.
Navyšování míry proklikovosti bez jakéhokoli úsilí je snem každého digitálního marketéra. Míra proklikovosti (CTR), neboli počet kliků na banner vztažený k celkovému množství impresí, je jednou z nejpoužívanějších metrik u reklamních kampaní. Díky využití technologie, která dokáže předpovídat chování uživatelů na základě předchozích aktivit a podle toho také doporučovat nejlepší zboží, mohou e-shopy zlepšit míru proklikovosti a oslovit nejhodnotnější zákazníky, aniž by musely navyšovat reklamní rozpočty.
Díky využití technologií hloubkového učení, které byly inspirovány neurony v lidských mozcích, se RTB House daří získávat spolehlivější a strojově interpretovatelná data. Na jejich základě lze bez jakéhokoli lidského zásahu zákazníky segmentovat podle nákupního potenciálu.
Algoritmus představený v nedávné době umožňuje přesnější předpověď kliků na reklamu. Se stejným marketingovým rozpočtem lze získat až o 16,5 % více kliků.
Odhad CTR je čtvrtým hlavním krokem v implementaci hloubkového učení v RTB House. Díky inovativnímu přístupu jsou algoritmy na odhad míry konverze a odhad hodnoty konverze schopné zvýšit výkon z retargetingu až o 29 %. Dále použitím hloubkového učení i na výběr vhodných produktů na banner lze dosáhnout celkového růstu efektivity doporučování produktů o 41 % ve srovnání s kampaněmi, které nevyužívají mechanismu hloubkového učení.
“Na těchto inovacích jsme pracovali jeden a půl roku a postupně jsme jimi vylepšovali naše řešení. Dostali jsme se až do bodu, kdy můžeme říci, že 100 % našich algoritmů je založeno na hloubkovém učení. Díky tomu se nám podařilo opět zefektivnit kampaně našich klientů. Nadále sledujeme další odvětví, jako například oblast cestování, v níž je potřeba brát v potaz dlouhý seznam nejrůznějších metrik a nákupní chování zákazníků v těchto segmentech se dynamicky mění a lze ho předpovídat pouze s obtížemi. V těchto situacích jsou to právě algoritmy hloubkového učení, které pomáhají lépe reagovat na potřeby našich zákazníků. Oproti ostatním metodám obvykle využívaným v retargetingu se jedná o výrazné zlepšení,” shrnuje Bartolomiej Romański, Chief Technology Officer v RTB House.
Follow
