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Digital

Ogury presenta Lituus, il nuovo algoritmo di machine learning

La nuova soluzione combina intelligenza umana e machine learning nella pianificazione e implementazione delle campagne pubblicitarie su dispositivi mobili, offrendo al pubblico un’accuratezza nella profilazione degli utenti senza precedenti. Lituus opera su tre step interconnessi: apprendimento, ottimizzazione e condivisione.

Ogury, piattaforma di mobile data onnisciente, che fornisce la completa visione del comportamento degli utenti mobile a livello globale, lancia oggi, 12 dicembre, Lituus, una soluzione all’avanguardia per brand e marketer, in grado di profilare il pubblico ad un livello ancora più avanzato. Questa nuova soluzione combina intelligenza umana e machine learning nella pianificazione e implementazione delle campagne pubblicitarie su dispositivi mobili, offrendo al pubblico un’accuratezza nella profilazione degli utenti senza precedenti. Lituus opera su tre step interconnessi: apprendimento, ottimizzazione e condivisione

Apprendimento: la macchina studia quali sono i criteri necessari per la campagna del cliente (come per esempio i dati del sito del brand) in modo da imparare dal traffico qualificato degli utenti. A questo punto Lituus individua sia gli attributi discriminanti che quelli simili tra i profili, per poi costruire una matrice di profilazione composta da centinaia di criteri diversi. 

Ottimizzazione: Lituus continua ad apprendere durante tutta la durata della campagna in modo da poter aggiornare costantemente i suoi parametri escludendo i criteri con rendimento basso e incrementando le impression sui criteri con rendimento più elevato. Inoltre, i parametri vengono sempre aggiornati tenendo conto delle abitudini degli utenti profilati quali l’ora del giorno ottimale in cui raggiungerli, i publisher, il modello di dispositivo che possiedono, la connettività e la localizzazione. Tutto questo avviene grazie ai dati di prima parte sul comportamento degli utenti forniti da Ogury, che è in grado di dare informazioni sulle app installate, sul loro utilizzo e sulla navigazione da mobile. Questo livello di conoscenza dei movimenti degli utenti sui dispositivi mobili, così approfondito, aggiornato e accurato, è disponibile solo all’interno della piattaforma di Ogury.  

Condivisione dei risultati con i clienti: a fine campagna è disponibile per i clienti una sezione “targeting performance” che offre ai brand una visione esaustiva delle combinazioni dei criteri di profilazione che hanno performato meglio o peggio. In questo modo i clienti possono disporre di dati trasparenti raccolti durante la campagna, diversamente da quanto avviene per la raccolta dati 'Black box' attualmente utilizzata nel settore. I criteri migliori possono così essere applicati anche alle campagne future e utilizzati per pianificare strategie legate al target.

Commentando l’efficacia di questa nuova soluzione, Christophe Thibault, Chief Algorithm Officer di Ogury, ha dichiarato: “La nuova soluzione di profilazione di Ogury offre prestazioni più elevate su una scala più ampia e una maggiore trasparenza dei dati raccolti. Il suo processo altamente automatizzato implica un impegno umano minimo, che non solo consente di risparmiare tempo durante la fase di impostazione della campagna, ma consente anche un targeting migliore. Nei primi test di applicazione di questo nuovo strumento di machine learning abbiamo rilevato un calo fino al 50% nella frequenza di rimbalzo dell’utente nelle campagne cost per clic e un aumento fino al 16% nella percentuale di completamento della visualizzazione video nelle campagne cost per view rispetto al target identificato con l’intelligenza umana”.

Ford è stato beta-tester di questa nuova soluzione di profilazione di Ogury e ha già raggiunto risultati eccezionali per la campagna di pre-lancio della nuova Ford Fiesta in Francia. Commentando il successo della campagna pubblicitaria su mobile, Céline Armitage, Communications Director, di Ford Francia, ha dichiarato: “Oltre a portare risultati eccellenti, Ogury ci ha fornito un elenco di criteri molto utili, che ci hanno fatto capire ciò che ha funzionato meglio nella campagna che potremo sfruttare in futuro. Abbiamo già riutilizzato questi dati per la campagna di lancio principale della Fiesta e ci hanno permesso di ottimizzare i risultati sin dall’inizio. Ad esempio, abbiamo ottenuto una diminuzione della frequenza di rimbalzo di 13 punti sulla pagina di reindirizzamento della Fiesta”.

SP