自定义算法以获得更好的广告系列效果

越来越多的个性化算法提案允许针对每个业务模型微调特定问题,并为受众提供更精确的方法。目标是实现更好的活动绩效,从而显着增加销售额。在程序化购买领域, DSP 正在逐渐向自定义算法开放,从而允许对预测建模进行更大的细分。 DSP 提供的算法可以提高程序化广告中广告系列的性能,但对于那些想要进行高级细分的广告商来说,它们长期以来一直达不到要求,这就产生了对可以从数据本身创建的自定义算法的需求,以获得更高的性能。 自定义算法DSP环境中的自定义

 

可能性,尽管数量不多,而且它们的功能差异很大,这在一个已经很艰难的领域中引起了广告商的一些困惑。这些自定义算法是根据每个广告客户最相关的特征构建的。AppNexus的 Bonsai 就是这种情况,它允许为每种类型的用户进行不同的出价,将个性化广告提升到一个新的水平,并押注与广告商合作以创建新模型和他们自己的语言。 其他 DSP 不允许创建自己的算法,但它们确实为广告商提供了对预先存在的算法进行不同修改的选项,这种替代方案可能会有助于评估它是否符合我们的广告需求和兴

是这种情况它允

许使用相关的活动数据逐渐替换平台预定义的值,从而根 贝宁电话号码列表  个广告商的特定需求调整算法。 需要注意的是,DSP是非常年轻的平台,有很大的发展空间,主要是在算法方面,这个领域充满机遇,但也存在很大的困难。除了 DSP 环境之外,提供定制算法可能性的技术公司已经开始出现。最新的是 Chalice,这是一家为 DSP 提供定制竞价模型的开发和实施的初创公司,它允许品牌在其媒体活动中不依赖封闭的算法。 Chalice背后有 Adam Heimlich,他是决定与大型广告平台抗衡的程序化

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通过他的提议,Heimlich 想要揭穿谷歌和 Facebook 对任何客户都有最好的预测模型的神话,因为据他说,品牌与 Facebook 和谷歌共享的数据使他们的算法更智能,但这些算法也被使用通过比赛。在 Kanlli,我们认为这对大品牌来说是一条有趣的道路,它们必须开始创造自己的价值。 媒体策划新场景 COVID-19 危机给广告商带来了很多不确定性,他们发现有必要重新调整其核心战略。自健康危机开始以来,由于禁闭,媒体消费变得更加分散。 面对这个新的现实,广告商有必要适应媒体策划的“新常

游戏规则已经改变

,受众模式不再同样有效。 消费者行为不再像过去那样,而且预计至少在不久的将来会如此;那就是如果它没有永远改变。这种消费变化影响了广告投资,导致广告商减少预算。或许是时候尝试、创新、尝试用同样的预算做更多事情了,而不是减少投资。 现在是按照新常态设定的步伐重塑自我的时候了。是时候开辟新的道路,了解新的消费者以影响他,根据新的行为重新思考受众,开始使用他自己的数据来增加真正的价值,摒弃旧的受众模型并建立新的模型。,致力于更有针对性的广告,执行个性化和相关的上下文定位策

略,重新考虑当前的投资,调整跨媒体的规划和衡量,实施灵活的媒体计划,发挥创造力,积极思考。是时候快速行动并适应成为知道如何在灾难中看到机会的公司之一。 您是否正在寻找帮助您优化媒体活动投资的代理机构?联系 Kanlli,我们的付费媒体专家将为您提供量身定制的策略一个伟大的向消费者展示产品的展示柜,以便他可以在线完成购买算法 一些 DSP 提供了创建自定义算法的

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