deep-learning-retargeting

 

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Actuellement, l’objectif de toutes les campagnes numériques est d’augmenter le taux de clic sans augmenter de manière significative le budget. Le taux de clics, ou le nombre de clics sur une bannière par rapport au nombre total d’impressions, est l’un des indicateurs les plus courants pour évaluer une campagne publicitaire réussie. Si la technologie peut prédire le comportement des utilisateurs en fonction de leurs activités précédentes et recommander de meilleures offres, les marques peuvent augmenter le taux de clics et atteindre leurs clients potentiels avec plus de possibilités de réaliser une conversion. Cela grâce au retargeting avec l’aide du Deep Learning. Et tout cela devrait se produire sans augmenter de manière significative le budget.

L’apprentissage en profondeur est appelé Deep Learning. C’est le sous-domaine le plus prometteur de la recherche sur l’intelligence artificielle. Il permet en effet une meilleure prédiction des clics possibles sur les publicités. Cela est un aspect fondamental pour améliorer le retour sur investissement des campagnes publicitaires numériques.

Grâce à l’utilisation de la technologie Deep Learning, les modèles de traitement inspirés par les neurones de notre cerveau permettent d’obtenir une interprétation plus fiable des profils des clients potentiels. Et ceci sans aucune intervention humaine.

Le Deep Learning pour un retargeting plus efficace

Grâce à une approche innovante avec des algorithmes utilisés pour améliorer le taux de conversion, la performance globale des activités de retargeting peut augmenter de 29% ! En outre, les recommandations basées sur une technologie de Deep Learning augmentent l’efficacité de la sélection des produits de 41% par rapport aux campagnes qui n’utilisent pas les mêmes méthodes. Ainsi, l’optimisation de la technologie de recommandation permet de prédire avec plus de précision les clics des utilisateurs dans les annonces. Cela permet donc d’augmenter le nombre total de clics de 16,5% dans les mêmes conditions budgétaires.

Dans ce contexte, Bartłomiej Romański, directeur de la technologie chez RTB House, souligne que les algorithmes utilisés par la société pour son activité de retargeting sont soutenus par une mise en œuvre avancée du Deep Learning. “Nous travaillons sur ces innovations depuis un an et demi, étendant progressivement les mises à jour de notre solution. Cela nous a amenés à dire que 100% de nos algorithmes sont basés sur des composants Deep Learning. Cela permet notamment à nos clients d’atteindre un nouveau taux d’efficacité dans leurs campagnes en ligne. En notant d’autres industries, telles que les voyages, où une longue liste de métriques est prise en compte et les habitudes d’achat des utilisateurs sont dynamiques et difficiles à prédire, les algorithmes pilotés par le Deep Learning peuvent mieux répondre aux besoins du client. C’est une grande amélioration par rapport aux autres méthodes généralement utilisées pour le retargeting”, résume Romański.

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