Inteligência Artificial: RTB House expande utilização do deep learning no retargeting

A RTB House, empresa global que fornece tecnologia de retargeting de última geração para anunciantes em todo o mundo, implementou novos algoritmos em sua solução, possibilitando estimativas ultraprecisas de CTR (Click Through Rate – a proporção de cliques em um banner em relação ao número total de impressões). A melhoria utiliza deep learning, que é hoje o subcampo mais promissor das pesquisas em Inteligência Artificial, para gerar uma previsão mais assertiva do potencial de cliques de um anúncio, o que, em última instância, resulta em um melhor ROI para os clientes.

O CTR é uma das métricas mais comuns na publicidade digital, e aumentar essa taxa é um dos pontos que garantem o sucesso de muitas campanhas. Nesse contexto, a tecnologia da RTB House pode prever o comportamento dos usuários a partir de atividades anteriores e recomendar a melhor oferta de produtos para eles. Com isso, as marcas podem aumentar suas médias de cliques e alcançar seus clientes com maior potencial utilizando os mesmos orçamentos alocados anteriormente.

Ao usar tecnologia baseada em deep learning, com modelos de processamento inspirados nos neurônios biológicos dos cérebros humanos, a RTB House consegue gerar um perfil de consumidor altamente confiável, rico em detalhes e facilmente interpretável pela própria máquina, o que dispensa a necessidade de qualquer interferência humana no processo de retargeting. Já o algoritmo recentemente implementado, permite que a previsão sobre os cliques desses usuários em anúncios seja ainda mais precisa, gerando um aumento de até 16,5% nos cliques em anúncios, dentro das mesmas limitações orçamentárias.

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Hoje a RTB House utiliza deep learning em 100% de suas campanhas de retargeting, contemplando todo o fluxo publicitário, mas continua investindo em novas pesquisas na área. Além da melhoria na estimativa de CTR, a companhia já desenvolveu uma abordagem onde a taxa de conversão e as previsões de valor de conversão garantem um desempenho geral até 29% melhor em comparação com campanhas que não utilizaram os mesmos métodos. Já as recomendações de produto baseadas em deep learning são até 41% mais eficientes do que as convencionais.

Bartłomiej Romański, CTO da RTB House, enfatiza que as recentes mudanças nos algoritmos da empresa consolidam a utilização do deep learning em todos os níveis do retargeting. “Trabalhamos nessas inovações há um ano e meio, ampliando gradualmente as atualizações para nossa solução. Hoje finalmente podemos dizer que 100% dos nossos algoritmos são baseados em componentes de deep learning, trazendo aos nossos clientes um novo patamar de eficiência para suas atividades online. Nós estamos agora olhando para outras indústrias, como a de viagens, que possui uma longa lista de métricas relevantes e onde os padrões de compras dos usuários são dinâmicos e difíceis de prever. Nestes casos, os algoritmos alimentados por deep learning podem reagir melhor às necessidades dos usuários. Esta é definitivamente uma grande melhoria em relação aos métodos tipicamente utilizados no retargeting”, avalia Romański.

A RTB House é uma das poucas empresas do mundo que desenvolveu e implementou sua própria tecnologia para compra de anúncios no modelo RTB (real-time bidding) – um formato no qual os compradores participam de leilões de espaço publicitário em tempo real. A empresa atua em todo o mundo e possui mais de mil campanhas únicas ativas, atendendo marcas globais em mais de 40 mercados de toda a Europa, América Latina, Ásia e Pacífico, Oriente Médio e África.

As descobertas da RTB House no campo da Inteligência Artificial foram recentemente apresentadas na Conferência Conjunta Internacional de 2017 sobre Redes Neurais, em Anchorage; na 33ª Conferência Internacional sobre Machine Learning (ICML 2016), em Nova York; e na 31ª Conferência AAAI sobre Inteligência Artificial (AAAI 2017), em São Francisco.

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