Aman Sareen, Aarkin toimitusjohtaja – Haastattelusarja

Aman Sareen on Aarkin toimitusjohtaja, joka on AI-yritys, joka tarjoaa mainosratkaisuja, jotka tuottavat liikevaihdon kasvua mobiilipelikehittäjille. Aarki mahdollistaa brändeille tehokkaan yleisöjen sitouttamisen yksityisyydensuojan ensisijaisessa maailmassa käyttämällä miljardeja kontekstuaalisia tarjousmerkkejä yhdistettynä omistamiin koneoppimis- ja käyttäytymismalleihin. Toimien satojen mainostajien kanssa maailmanlaajuisesti ja halliten yli 5 miljoonan mobiilimainostarjouksen sekunnissa yli 10 miljardista laitteesta, Aarki on yksityisomisteinen ja sen pääkonttori sijaitsee San Franciscossa, Kaliforniassa, ja sillä on toimistot ympäri Yhdysvaltoja, EMEA: ta ja APAC: ia.

Voitko kertoa vähän matkastasi ZypMedian perustamisesta Aarkin johdolle? Mitkä kokemukset ovat muovanneet lähestymistapaasi AI: hen ja AdTechiin?

Mainonnan johtamiseni matka alkoi ZypMedian perustamisella vuonna 2013, jossa kehitimme uraa uurtavan demand-side -alustan paikalliseen mainontaan. Tämä ei ollut vain yksi DSP; rakensimme sen alusta alkaen käsittelemään suurivolyymisiä, matalan arvon kampanjoita ennennäkemättömällä tehokkuudella. Ajattele sitä kuin edeltäjää hyperpaikallistetulle, AI-vetohakuiseen kohdistamiseen, jota näemme tänään.

Toimitusjohtajana ohjasin ZypMediaa 20 miljoonan dollarin SaaS-tuottoon ja prosessoin 200 miljoonan dollarin mediakauppoja vuosittain. Tämä kokemus oli kriteeri ymmärtääksi modernien mainosjärjestelmien käsittelyn aineiston mittakaava — haaste, joka on tehty AI-ratkaisuille.

Aikani LG Ad Solutionsissa, ZypMedian hankinnan jälkeen Sinclairilta, oli syvä sukellus laitetoimittajien maailmaan ja siinä, miten omistusoikeus katseiden aineistoon voi muotoilla tulevaisuuden CTV-mainontaa (Connected TV). Käytimme paljon AI: ta / koneoppimista LG Ads -liiketoiminnan rakentamisessa, jossa laitteista kerätty aineisto käytettiin kohdistussegmenttien, varastoinventoinnin ja suunnittelun ohjelmistojen luomiseen.

Aarkin toimitusjohtajana vuodesta 2023 lähtien olen mobiilimainonnan vallankumouksen eturintamassa. Voin sanoa, että matkani on antanut minulle syvän arvostuksen AI: n muuntavan voimasta AdTechissä. Siirtyminen perusohjelmoinnista AI-vetoihin ennustemalleihin ja dynaamiseen luovan optimoointiin on ollut mitätön.

Olen oppinut näkemään AI: n ei vain työkaluna vaan seuraavan sukupolven AdTechin selkärankana. Se on avain alan tärkeimpien haasteiden ratkaisemiseen; yksityisyydenmukaisesta kohdistamisesta laitteiston tunnisteiden jälkeisessä maailmassa luomalla aitoja ja henkilökohtaisia mainoskokemuksia mittakaavassa. Uskon vahvasti, että AI ei ainoastaan ratkaise mainostajien kasvojen haasteita vaan myös vallankumouksi toimintatapoja alustoilla kuten Aarki. Matkani opit — skaalautuvuuden, dataohjatun päätöksenteon ja jatkuvaan innovaation — ovat merkityksellisempiä kuin koskaan tässä AI-ensin aikakaudella.

Voitko selittää, miten Aarkin monitasoinen koneoppimisinfrastruktuuri toimii? Mitkä ovat sen etuja perinteisiin AdTech-ratkaisuihin verrattuna?

Kokemukseni ovat opettaneet minulle, että AdTechin tulevaisuus piilee suurten aineistojen, koneoppimisen ja ihmisten luovuuden harmonisoinnissa. Aarkissa tutkimme, miten AI voi parantaa mobiilimainonnan ekosysteemin jokaista osaa; tarjousoptimoitumisesta ja huijausilmoituksista luovan suorituskyvyn ennustamiseen ja käyttäjän hankintastrategioihin.

Tässä vaiheessa Aarkin monitasoinen koneoppimisinfrastruktuuri on suunniteltu käsittelemään useita kriittisiä mobiilimainonnan osia, huijausenestystä käyttäjän arvon ennustamiseen. Tässä on, miten se toimii ja miksi se on edullista:

• Huijausilmoitus ja varastoinventoinnin laatuvalvonta: Se on suunniteltu suojelemaan asiakkaidemme suorituskykyä ja budjetteja. Monikerroksinen lähestymistapa yhdistää omistajien algoritmeja kolmannen osapuolen aineistoon pysyäkseen edellä kehittyvien huijaustaktiikkojen kehitystä. Varmistamme, että kampanjamme budjetit sijoitetaan aitoihin, laadukkaisiin varastoihin arvioimalla jatkuvasti käyttäjän käyttäytymistä ja ylläpitämällä ajan tasalla olevaa huijaustietokantaa.
• Syvät neuroniverkkomallit: Ydininfrastruktuurimme käyttää monivaiheisia syviä neuroniverkkomalleja ennustamaan jokaisen vaikutuksen tai käyttäjän arvoa. Tämä yksityiskohtainen lähestymistapa mahdollistaa kullekin mallille oppimisen ominaisuuksia, jotka ovat tärkeitä tiettyjen muunnos tapahtumille, mahdollistaen tarkemman kohdistamisen ja tarjousstrategiat verrattuna yksi-koko-kaikkiin-malleihin.
• Monitavoitteinen tarjousoptimoija (MOBO): Toisin kuin yksinkertainen tarjousvarjostus, jota useimmat DSP: t käyttävät, MOBO ottaa huomioon useita tekijöitä hintaa lukuun ottamatta. Se käyttää dynaamisia muuttujia, kuten kampanjan ja varastoinventoinnin ominaisuuksia, ennustettua käyttäjän arvoa ja CPM-segmentointia optimoidakseen tarjouksia. Tämä sofistikoitu menetelmä maksimoi ROI: n tasapainottaen useita tavoitteita, löytääkseen optimaalisen tarjouksen, joka voittaa, täyttää KPI-tavoitteet ja aikatauluttaa oikein kampanjan budjettien täydellisen hyödyntämisen.

Nämä komponentit tarjoavat merkittäviä etuja perinteisiin AdTech-ratkaisuihin verrattuna:

• Ylivoimainen huijausilmoitus
• Tarkemmat ennusteet ja parempi ROI monivaiheisten syvien neuroniverkkomallien kautta
• Tarkka luovan hyperkohdistus monitavoitteisen tarjoushinnan kautta
• Skaalautuvuus käsitelläkseen valtavat määrät aineistoa
• Yksityisyyden ensisijainen kohdistus kontekstuaalisten ryhmien kautta

AI-vetoinen lähestymistapa mahdollistaa ennenkokemattoman tarkkuuden, tehokkuuden ja sopeutuvuuden mobiilimainonnan kampanjoissa. Käyttämällä syviä neuroniverkkoja ja edistyneitä optimointitekniikoita Aarki toimittaa erinomaisen suorituskyvyn ylläpitäen vahvaa painopistettä yksityisyyden ja huijausenestystä kohtaan.

Miten dynaaminen monitavoitteinen tarjousoptimoija toimii, ja mitkä vaikutukset sillä on asiakkaidemme kampanjan tuottavuuden maksimoinnissa?

Dynaaminen monitavoitteinen tarjousoptimoija on sofistikoitunut järjestelmä, joka menee pidemmälle kuin perinteiset tarjousvarjostusalgoritmit. Toisin kuin yksinkertaiset tarjousvarjostusalgoritmit, jotka keskittyvät ainoastaan hinnoitteluun juuri ennustetun voittavan tarjouksen alle, meidän optimoija ottaa huomioon useita tavoitteita samanaikaisesti. Tämä sisältää ei ainoastaan hinnan vaan myös kampanjan suorituskyky-metriikkaa, varastoinventoinnin laatua ja budjetin käyttöä.

Optimoija ottaa huomioon useita dynaamisia muuttujia, mukaan lukien kampanjan ja varastoinventoinnin ominaisuuksia, ennustettua käyttäjän arvoa ja CPM-segmentointia. Nämä muuttujat ohjaavat optimointiprosessia asiakkaan määritysten mukaan KPI: ksi, primäärisesti ROI. Tämä mahdollistaa meidän sovittaa tarjousstrategiaamme kunkin asiakkaan yksilöllisiin tavoitteisiin.

Yksi optimoijamme avainvoimista on sen kyky tasapainottaa tehokkaan arvokkaiden käyttäjien hankinnan ja uusien, käyttämättömien käyttäjäsegmenttien ja varastoinventoinnin tutkimisen välillä. Tämä tutkiminen auttaa meitä löytämään arvokkaita mahdollisuuksia, joita jäykemmät järjestelmät saattavat missata.

Käytännössä tämä tarkoittaa, että asiakkaidemme voivat odottaa tehokkaampaa mainoskuluja, laadukkaampaa käyttäjän hankintaa ja lopulta parempaa ROI: ta kampanjoissaan. Esimerkiksi voi olla järkevää maksaa 50 % enemmän tarjoukseen käyttäjälle, joka on 5 kertaa arvokkaampi (ROAS). Optimoijan kyky tasapainottaa useita tavoitteita ja sopeutua reaaliajassa mahdollistaa meidän navigoida monimutkaisessa mobiilimainonnan maisemassa tehokkaammin kuin perinteiset yksittäiset tavoitteet.

Miten Aarki varmistaa käyttäjän yksityisyyden samalla, kun se toimittaa tehokkaan mainoskohdistamisen?

Olen ylpeä voidessani sanoa, että yksityisyyden ensisijaisuus on yksi pilaristamme, yhdessä AI-alustamme kanssa. Olemme omaksuneet haasteet laitteiston tunnisteiden jälkeisessä maailmassa ja kehittäneet innovatiivisia ratkaisuja varmistamaan käyttäjän yksityisyyden samalla, kun toimitamme tehokkaan mainoskohdistamisen. Tässä on, miten teemme sen:

• Tunnisteeton kohdistus: Olemme täysin sopeutuneet post-IDFA-maailmaan ja olemme SKAN 4 -yhteensopiva ja tulevaisuudenvaltainen yksityisyyden keskittyneessä maisemassa. Alustamme toimii ilman yksittäisten laitteiden tunnisteita, priorisoiden käyttäjän yksityisyyden alusta alkaen.
• Kontekstuaaliset signaalit: Käytämme laajaa valikoimaa kontekstuaalisia tietopisteitä, kuten laitetyyppi, käyttöjärjestelmä, sovellus, genre, päiväsaika ja alue. Nämä signaalit tarjoavat arvokkaita kohdistustietoja ilman henkilökohtaisten tietojen vaatimista.
• Massiivinen kontekstuaalisen aineiston prosessointi: Prosessoidaan yli 5 miljoonaa mainostarjousta sekunnissa yli 10 miljardista laitteesta maailmanlaajuisesti. Kussakin pyynnössä on runsaasti kontekstuaalisia signaaleja, jotka tarjoavat meille rikkaan, yksityisyydenmukaisen aineiston.
• Edistynyt koneoppiminen: 800 miljardin rivin koulutusmallitietokantamme liittää nämä kontekstuaaliset signaalit historiallisiin tuloksiin. Tämä mahdollistaa meille johtaa oivalluksia ja malleja ilman yksittäisen käyttäjän yksityisyyden vaarantamista.
• Dynaaminen käyttäytymisen ryhmä: Käyttämällä koneoppimista luomme hyvin yksityiskohtaisia, dynaamisia käyttäytymisen ryhmiä kontekstuaalisen aineiston aggregoimisesta. Nämä ryhmät mahdollistavat tehokkaat optimoinnit ja skaalautuvuuden ilman henkilökohtaisten tunnisteiden tarvetta.
• ML-vetoinen luovan kohdistus: Käyttäjien ryhmiä varten käytämme koneoppimista yhteistyössä luovan tiimimme kanssa kehittääksemme optimaalisen luovan strategian. Tämä lähestymistapa varmistaa asiakkaan kokemuksen ja tehokkuuden parantamisen samanaikaisesti ilman yksityisyyden vaarantamista.
• Jatkuva oppiminen ja sopeutuminen: AI-mallimme oppivat jatkuvasti ja sopeutuvat kampanjan suorituskyvyn ja kehittyvän kontekstuaalisen aineiston mukaan, varmistaen, että kohdistamisemme pysyy tehokkaana, kun käyttäjän käyttäytyminen ja markkinatilanne muuttuvat.
• Avoinheitto ja valvonta: Tarjoamme selkeää tietoa datakäytännöistämme ja tarjoamme käyttäjille valvonnan heidän mainoskokemuksistaan, missä tahansa mahdollisessa, yhdenmukaisesti yksityisyyden parhaiden käytäntöjen kanssa.

Käyttämällä näitä yksityisyyden ensisijaisia strategioita Aarki toimittaa tehokkaan mainoskohdistamisen kunnioittaen käyttäjän yksityisyyttä. Olemme muuttaneet yksityisyyden aikakauden haasteet innovaation mahdollisuuksiksi, johtaneena alustaan, joka on sekä yksityisyydenmukainen että erittäin tehokas asiakkaidemme käyttäjän hankinta- ja uudelleen sitouttamis kampanjoissa. Kun digitaalisen mainonnan maisema kehittyy, Aarki jatkaa johtavana yksityisyyden ensisijaisessa, AI-vetoisessa mobiilimainonnan ratkaisussa.

Voitko selittää ML-vetoisen luovan kohdistamisen käsitteen ja miten se integroituu luovan strategiaamme?

ML-vetoinen luovan kohdistus on metodimme optimoida mainosluovia ryhmiä, joita tunnistamme koneoppimismallejamme. Tämä prosessi koostuu useista vaiheista:

• Ryhmän analyysi: ML-mallimme analysoivat valtavat määrät kontekstuaalista aineistoa luodakseen yksityiskohtaisia käyttäytymisen ryhmiä.
• Luovan oivallukset: Kunkin ryhmän kohdalla käytämme koneoppimista tunnistamaan luovia elementtejä, jotka todennäköisesti resonoi tehokkaimmin. Tämä voi sisältää väriskaaloja, mainosformaatteja, viestintätapoja tai visuaalisia teemoja.
• Yhteistyö: Data-tieteellinen tiimimme yhteistyössä luovan tiimimme kanssa jakaa nämä ML-johtuvat oivallukset.
• Luovan kehitys: Näiden oivallusten perusteella luovan tiimimme kehittää räätälöityjä mainosluovia kullekin ryhmälle. Tämä voi vaatia kuvien, kopion, kutsujen-toiminnan tai koko mainosrakenteen mukauttamista.
• Dynaaminen kokoonpano: Käytämme dynaamista luovan optimoitumista kokoamalla mainosluovia reaaliajassa, yhdistäen tehokkaimmat elementit kullekin ryhmälle.
• Jatkuva optimointi: Kun keräämme suorituskykydataa, ML-mallimme jatkuvasti jalostavat ymmärrystään siitä, mitä toimii kullekin ryhmälle, luoden palautusilmukan jatkuvaan luovan parantamiseen.
• Skaalautuvuus ja tehokkuus: Tämä lähestymistapa mahdollistaa meidän luoda hyvin kohdennettuja luovia elementtejä mittakaavassa ilman manuaalista segmentointia tai arvaamista.

Tuloksena on yhteys data-tieteiden ja luovuuden välillä. Yksi ydin pilaristamme, Yhdistetty luovan puitteiden varmistaa, että ML-mallimme tarjoavat data-johtuvia oivalluksia siitä, mitä toimii eri kohderyhmille. Samalla luovan tiimimme tuo nämä oivallukset eloon viehättävissä mainosmuodoissa. Tämä lähestymistapa mahdollistaa meidän toimittaa relevantimpiä, viehättävämpiä mainoksia kullekin ryhmälle, parantaen samalla kampanjan suorituskykyä ja käyttäjän kokemusta.

Miten luovan tiimisi osallistuu mainoskampanjoiden kehittämiseen, ja miten he työskentelevät AI-mallien kanssa mainoskampanjan suorituskyvyn optimoimiseksi?

Luovan tiimimme on integroitu rooli kehittää tehokkaita mainoskampanjoita Aarkissa. He työskentelevät tiiviissä yhteistyössä AI-mallien kanssa optimoidakseen mainoskampanjan suorituskykyä. Luovan tiimi tulkitsee ML-mallien oivalluksia siitä, mitä resonoi eri käyttäytymisen ryhmien kanssa. He sitten räätälöivät mainosluovia sovittamalla elementtejä, kuten visuaalisia, viestintätapoja ja formaatteja, näiden oivallusten mukaan.

Kampanjoiden aikana tiimi analysoi suorituskykydataa AI: n rinnalla, jatkuvasti jalostamalla lähestymistapaansa. Tämä iteratiivinen prosessi mahdollistaa nopean luovan elementtien optimoinnin.

Synergy human luovuuden ja AI-vetoinen oivallukset mahdollistaa meidän tuottaa hyvin kohdennettuja, viehättäviä mainoksia mittakaavassa, ajamalla ylivoimaisen suorituskyvyn asiakkaidemme kampanjoissa.

Miten Aarkin AI-infrastruktuuri havaitsee ja estää mainospetoksia? Voitko antaa joitakin esimerkkejä siitä, minkälaisia petoksia järjestelmäsi tunnistaa?

Kuten mainitsin aiemmin, Aarki käyttää monikerroksista lähestymistapaa taistellakseen mainospetosten vastaan. Lähestymme petosvälttämistä ennen tarjousta suodattimena ja jälkeenpäin analytiikalla aineistosta, joka tulee järjestelmiimme. Vaikka olen jo selittänyt yleisen strategiamme, voin antaa joitakin tarkempia esimerkkejä siitä, minkälaisia petoksia järjestelmämme tunnistaa:

• Klikki tulva: Havaitsemalla epätavallisen korkeat klikkausnopeudet tietystä lähteestä tai laitteesta.
• Asennusfarmeja: Tunnistamalla useita asennuksia samasta IP-osoitteesta tai laitteesta.
• Epätavallinen klikkaus-asennusaika (CTIT): Paikantamalla epätavallisia klikkaus-asennusaikoja bot-toiminnan merkkienä.
• Matalat pidäkkeitä: Tunnistamalla käyttäjiä julkaisijoilta, jotka toistuvasti osoittavat matalia pidäkkeitä asennuksen jälkeen.

AI-järjestelmämme jatkuva kehittyminen tunnistaa uusia petostaktiikoita, suojelemalla asiakkaidemme budjetteja.

Miten Aarkin lähestymistapa käyttäjän hankintaan ja uudelleen sitouttamiseen eroaa muiden alustojen lähestymistavasta alan sisällä?

Aarkin lähestymistapa käyttäjän hankintaan ja uudelleen sitouttamiseen erottuu useilla tavoilla:

• Yksityisyyden ensisijainen strategia: Olemme täysin omaksuneet tunnisteettoman kohdistamisen, mikä tekee meistä SKAN 4 -yhteensopivan ja tulevaisuudenvaltainen yksityisyyden keskittyneessä maisemassa.
• Edistynyt AI ja koneoppiminen: Monitasoinen koneoppimisinfrastruktuurimme prosessoi valtavat määrät kontekstuaalista aineistoa, luoden sofistikoituneita käyttäytymisen ryhmiä ilman henkilökohtaisten tunnisteiden tarvetta.
• ML-vetoinen luovan kohdistus: Yhdistämme ainutlaatuisesti AI-oivallukset ihmisen luovuuden kehittääksemme hyvin kohdennettuja mainosluovia kullekin ryhmälle.
• Dynaaminen monitavoitteinen tarjousoptimoija: Tarjousjärjestelmämme ottaa huomioon useita tavoitteita samanaikaisesti, tasapainottaen tehokkuutta ja tutkimista maksimoidakseen ROI: n.
• Kontekstuaalinen äly: Käytämme triljoonia kontekstuaalisia signaaleja kohdistamiseen, ylittäen perusdemograafisen tai maantieteellisen segmentoinnin.
• Jatkuva optimointi: AI-mallimme jatkuvasti oppivat ja sopeutuvat, varmistaen, että strategiamme kehittyvät muuttuvien käyttäjän käyttäytymisen ja markkinatilanteen mukaan.
• Yhdistetty lähestymistapa: Tarjoamme käyttäjän hankinnan ja uudelleen sitouttamisen strategioiden yhdistetyn näkymän, tarjoten holistisen näkymän käyttäjän polusta.
• Skaalautuvuus: Infrastruktuurimme pystyy käsittelemään valtavat aineistomäärät (5+ miljoonaa mainostarjousta sekunnissa 10+ miljardista laitteesta), mahdollistaen hyvin yksityiskohtaisen kohdistamisen mittakaavassa.
• Edistynyt petosvälttäminen: Omistajiemme ennen tarjousta suodattimet, jälkeenpäin analytiikka valtavista aineistomääristä, yhdistettynä kolmannen osapuolen aineistoon, asettavat meidät eturintamaan asiakkaidemme petosliiketoiminnan säästämisessä.

Tämä yhdistelmä yksityisyyden ensisijaisia menetelmiä, edistynyttä AI: ta, luovan optimointia, petosvälttämistä ja skaalautuvaa infrastruktuuria mahdollistaa meidän toimittaa tehokkaampia, tehokkaampia ja sopeutuvampia kampanjoita.

Matkani on opettanut minulle, että AdTechin tulevaisuus piilee suurten aineistojen, koneoppimisen ja ihmisten luovuuden harmonisoinnissa. Olen ylpeä siitä, että meillä on myös erinomainen tiimi analyytikkoja, data-tieteilijöitä ja luovia ammattilaisia, jotka lisäävät inhimillistä luovuutta teknologiaamme.

Voitko jakaa joitakin menestystarinoita, joissa Aarkin alusta on merkittävästi parantanut asiakkaiden ROI: ta ja kampanjan tehokkuutta?

AppsFlyer Performance Index tunnustaa Aarkin johtavana uudelleenohjauksessa, sijoittamalla meidät #1 sijalle pelaamisessa Pohjois-Amerikassa ja #3 maailmanlaajuisesti. Olemme myös arviotuin suorituskyky-indeksien huipulla kaikissa Singularin mainos-ROI-indeksien yli. Tämä case study on myös todiste siitä, että olemme johtavia maailmanlaajuisesti, ei ainoastaan pelaamisessa, vaan myös eri sovellusluokissa.

Olen ylpeä korostamaan yhteistyötämme DHgate-nimisen johtavan e-commerce-alustan kanssa. Uudelleenohjauskampanjamme sekä Androidille että iOS: lle toimittivat poikkeuksellisia tuloksia, osoittaen Aarkin kyvyn ajaa tuloksia mittakaavassa.

Käyttämällä syvää neuroniverkkoteknologiaamme, kokosimme tarkasti käyttäjäsegmenttejä maksimoimaan uudelleenohjauksen tehokkuutta. Tämä johti 33 %: n kasvuun korkeamman aikomisen käyttäjien klikkauksiin ja 33 %: n kasvuun muunnoksissa.

Ennennäkemättömästi, kun DHgaten kulut Aarkissa kasvoivat 52 %: lla, ylittävimme jatkuvasti heidän 450 %: n D30 ROAS-tavoitteensa 1,7-kertaisesti, saavuttaen erinomaisen 784 %: n ROAS. Tämä case esimerkki osoittaa sitoutumisemme toimittamaan erinomaisia tuloksia asiakkaillemme. Lue lisää siitä täältä.

Ruoka- ja toimitussovellukselle toteutimme uudelleenohjauksen kampanjan reaktivoimaan käyttäjiä ja hankkimaan uusia asiakkaita tehokkaasti.

Tämä johti 75 %: n laskuun hankintakustannuksiin ja 12,3 miljoonan käyttäjän reaktivoimiseen. Avain menestykseen oli hyödyntää syvää neuroniverkkomallia kohdistamaan oikeat yleisöt räätälöidyillä viestintästrategioilla, pitäen kampanjaa tuoreena ja viehättävänä. Lue siitä täältä.

Nämä case-tutkimukset osoittavat kykymme ajaa merkittäviä parannuksia avainmittareissa eri sovellusluokissa ja kampanjatyypeissä. Yksityisyyden ensisijainen lähestymistapa, edistynyt AI-kapasiteetti ja strateginen kontekstuaalisen aineiston käyttö mahdollistavat meille toimittaa erinomaisia tuloksia asiakkaillemme, sekä käyttäjän hankinnassa että uudelleen sitouttamispyrkimyksissä.

Mitkä tulevaisuuden edistykset AI: ssä ja koneoppimisessa ovat ratkaisevia mobiilimainonnan alan kehitykselle?

Katsomalla eteenpäin, odotan useita ratkaisevia edistyksiä AI: ssä ja koneoppimisessa mobiilimainonnan alalla:

• Parannetut yksityisyyttä suojaavat tekniikat: Valtaisat aineistomäärät, joita prosessoidaan, johtavat ennenkokemattomiin oppimiskykyihin. Syvät neuroniverkkomallit hyödyntävät tätä luodakseen yksityisyyden ensisijaisia kohdistamisstrategioita. Itse asiassa “kohdistamisen” käsite kehittyy niin dramaattisesti, että tarvitsemme uuden terminologian kuvaamaan näitä AI-vetoisia, ennustavia lähestymistapoja.
• Generatiivinen AI reaaliaikaisen luovan optimoimiseksi: Näemme AI: n, joka ei ainoastaan optimoi vaan myös luo ja dynaamisesti muokkaa mainosluovia reaaliajassa. Tämä vallankumoussi mainosmuotoilun ja henkilökohtaistamisen lähestymistapaan.
• Holistiset ennustavat mallit: Yhdistämällä syvät neuroniverkkomme tuotetietojen oivalluksiin Multi-Objective Bid Optimizer ^TM (MOBO) hinnoittelulle, kehitämme erittäin tehokkaita ja tehokkaita malleja sekä käyttäjän hankinnalle että uudelleenohjaukselle. Nämä tarjoavat erittäin tarkat ennusteet pitkän aikavälin käyttäjän arvosta, mahdollistaen älykkäämpää, strategisempaa kampanjan hallintaa.

Nämä edistykset johtavat todennäköisesti tehokkaampiin, tehokkaampiin ja käyttäjäystävällisempiin mobiilimainonnan kokemuksiin.

Kiitos hienosta haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Aarkissa.