Kapsamlı yeniden hedefleme kampanyalarında uzmanlaşan teknoloji şirketi RTB House, yapay zekâ temelli araştırmalarının bir parçası olan derin öğrenme ile internet kullanıcılarının tutum ve niyetini algılayan yeni modelini duyurdu.
top view of businessman hand working with modern technology and digital layer effect as business strategy concept
Dönüşüm ihtimalinin isabetli şekilde tahmin edilmesine olanak tanıyan model, kişiselleştirilmiş yeniden hedeflemenin daha etkin olmasını sağlıyor. Ayrıca dijital pazarlama uzmanları tarafından uzun süredir talep edildiği üzere, hiçbir reklama tıklamamış kullanıcıları dahi kapsıyor.
Kullanıcılar, reklamverenlerin web sitelerinde gezinirken yüzlerce küçük adım atıyorlar. RTB House tarafından geliştirilen yenilikçi model, kullanıcı adımlarını algılamak için derin öğrenme yönetimini kullanarak, karar verme aşamasındaki alışkanlıkları tespit ediyor. Bağlantısal veri havuzuyla birlikte RTB House’un yeni metodu, işletmelerin dönüşüm oranını tahmin etmelerine yardımcı olarak, en kısa sürede yatırım geri dönüşünün sağlanmasını hedefliyor.
Beynimizdeki biyolojik nöronlardan ilham alan bir matematik modele dayanan teknoloji, herhangi bir insan uzmanlığına ihtiyaç duymaksızın tüketicilerin satın alma potansiyelini gösteren daha gerçekçi, daha zengin ve makine ile yorumlanabilir kullanıcı tanımlamalarını mümkün hale getiriyor. Dönüşüm oranı algoritmaları yalnızca tıklama verilerini toplamak ve yorumlamakla kalmıyor, kullanıcıların gezindiği teklifler, ilgilendiği kategoriler, sepete attığı ürünler ya da arama taktikleri de ele alarak her bir bireyin potansiyel satın alma sürecinin daha net bir resmini ortaya çıkarıyor.
Yinelenen Nöron Ağları ile Kullanıcı Davranışları Tahmin Ediliyor
Kullanıcının hedeflenen şekilde hareket etme ihtimalinin hesaplanmasının(dönüşüm tahmininin) dijital reklamcılıkta hayati bir rol oynadığına dikkat çeken RTB House Bölge Müdürü Ömer Aras, şunları söyledi:
“İnternet kullanıcıları hakkında sonsuz bir bilgi akışıyla beslenen büyük verinin olduğu bir dünyada yaşıyoruz. Tüketicilerin ihtiyaçlarını ve davranışlarını derinlemesine anlamak başarıya giden yolda atılacak ilk adımdır. Derin öğrenme mimarisinin bir parçası olan yinelenen nöron ağını kullanarak algoritma oluşturmak için en yeni teknolojilerden yararlandık. Bu teknoloji, internet kullanıcısının davranışı, sahip oldukları satın alma niyetleri ve verecekleri kararı isabetli tahmin etmeye yarıyor. Böylece kişiselleştirilmiş reklamlarımız, bugüne kadarki en isabetli şekilde hedefleniyor. Bu da müşterilerimizin daha yüksek yatırım geri dönüşü (ROI) elde etmesine ve reklam bütçelerini daha verimli şekilde kullanmalarına olanak tanıyor.”
Gerçek zamanlı açık artırma (RTB) modelinde reklam satın alma için kendi teknolojisini geliştirerek uygulayan dünyanın sayılı şirketlerinden biri olan RTB House, reklam satın alanların gerçek zamanlı reklam ortamındaki açık artırmalara doğrudan katılabildikleri çözüm sunuyor. Orta Doğu ve Afrika’dan Asya Pasifik’e, Latin Amerika’dan Avrupa’ya kadar dünyanın 40 ülkesinde faaliyet gösteren şirket, dünya çapındaki markalar için 850’den fazla kendine özgü kampanyanın devam etmesini sağlıyor.
RTB House’un derin öğrenme konusundaki çözümünün genel fikri ve sonuçları ilk olarak New York’ta düzenlenen 33. Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı’nın bir parçası olan online reklamcılık çalıştayında sunuldu.
