RTB House lança nova abordagem para seu mecanismo de recomendação de anúncios

A RTB House, uma empresa global que fornece tecnologia de última geração para retargeting, apresentou uma nova abordagem para o seu mecanismo de recomendação de anúncios, que explora uma combinação inovadora entre deep learning e visão computacional. O novo método permite aos anunciantes fazerem previsões ultra-precisas sobre possíveis necessidades de compra do usuário, gerando recomendações de produtos até 41% mais eficientes.

O retargeting personalizado que se baseia em RTB (real-time bidding) – um modelo no qual os compradores participam de leilões de espaço publicitário em tempo real – tem na capacidade de processamento o principal diferencial que determinará a eficiência da operação. Isso porque o mecanismo de recomendação tem apenas milissegundos para decidir o que apresentar no criativo que irá impactar o usuário.

Essa decisão de “o que exibir” é tomada com base em informações sobre o que o usuário em particular estava procurando, mas levando em consideração também dados de clique, informações sobre o produto, categorias de interesse, comportamento de compras e táticas de busca. Devido às limitações de tempo, o mecanismo tem que agir rapidamente para escolher um criativo entre bilhões de combinações, e apresentar assim o conteúdo que será mais interessante para o potencial comprador.

Com o objetivo de otimizar esse processo, a nova abordagem da RTB House emprega o deep learning, o subcampo mais promissor da pesquisa de Inteligência Artificial, que imita a maneira como o cérebro humano trabalha na resolução de problemas. Os algoritmos tomam então decisões que determinam de maneira eficiente o que é mais provável de chamar a atenção do usuário para gerar um clique, fluxo de navegação ou compra.

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Sem o deep learning não seria possível, por exemplo, explorar a personalização dinâmica considerando múltiplas dimensões. Dessa forma, a exibição final é baseada em um espectro muito mais amplo de informações, que leva em conta não apenas dados de sistemas de recomendação padrão, mas também o histórico de impressões do próprio usuário, incluindo o que já foi apresentado em anúncios anteriores.

Além do deep learning, o novo modelo de recomendação da RTB House utiliza também uma exclusiva tecnologia de visão computacional, que permite a codificação, análise e compreensão automatizada de informações contidas em uma imagem – ou uma sequência de imagens. Com isso, é possível procurar semelhanças entre produtos buscados por potenciais compradores.

O resultado final é que, com a combinação de deep learning e visão computacional, as recomendações tornaram-se até 41% mais eficientes – de acordo com uma análise sobre o tráfego e os cliques gerados pelos clientes da RTB House. O crescimento foi percebido especialmente no setor de moda e em e-commerces com múltiplas categorias, onde as possibilidades de usar recomendações cruzadas são quase infinitas.

Bartlomiej Romanski, CTO global da RTB House, observa que nos últimos anos a indústria vem trabalhando em ferramentas que, de certa forma, ultrapassam a capacidade da intuição e dos olhos humanos. “Nosso objetivo é fazer anúncios que inspirem os clientes e, ao mesmo tempo, perfomem extremamente bem. O mecanismo de recomendação inovador que implementamos traz a personalização para um novo patamar. Graças ao deep learning, nosso mecanismo evoluiu para selecionar adequadamente e de maneira responsiva os produtos que devem ser exibidos nos banners, a fim de obterem o maior potencial de compra. Em combinação com a visão computacional, temos a capacidade de analisar milhares de imagens por segundo, definir padrões com uma ótima precisão e ajustar recomendações para cada pequena alteração no comportamento do cliente. No fim do dia, essa performance melhorada se traduz em aumento de ROI”, resume Romanski.

A RTB House é uma das poucas empresas do mundo que conseguiu desenvolver e implementar sua própria tecnologia para a compra de anúncios no modelo RTB (real-time bidding). A empresa atua em todo o mundo e possui atualmente mais de 1.000 campanhas únicas para marcas globais em mais de 40 mercados, incluindo toda a Europa, América Latina, Ásia e Pacífico, Oriente Médio e África.

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