अमन सारीन, आर्की के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

अमन सारीन आर्की के सीईओ हैं, जो एक एआई कंपनी है जो मोबाइल ऐप डेवलपर्स के लिए राजस्व वृद्धि को बढ़ावा देने वाले विज्ञापन समाधान प्रदान करती है। आर्की गोपनीयता-पहले दुनिया में दर्शकों को प्रभावी ढंग से जोड़ने के लिए अरबों संदर्भ बोली संकेतों के साथ अपने स्वामित्व वाले मशीन लर्निंग और व्यवहार मॉडल का उपयोग करता है। वैश्विक स्तर पर सैकड़ों विज्ञापनदाताओं के साथ काम करते हुए और प्रति सेकंड 5 मिलियन से अधिक मोबाइल विज्ञापन अनुरोधों का प्रबंधन करते हुए, आर्की निजी तौर पर आयोजित किया जाता है और सैन फ्रांसिस्को, सीए में मुख्यालय है, जिसमें यूएस, ईएमईए और एपीएसी में कार्यालय हैं।

आप अपनी यात्रा के बारे में थोड़ा बता सकते हैं जो ज़िपमीडिया की सह-स्थापना से लेकर आर्की का नेतृत्व करने तक है? कौन से अनुभवों ने आपके एआई और एडटेक दृष्टिकोण को आकार दिया है?

मेरी एडटेक नेतृत्व यात्रा 2013 में ज़िपमीडिया की सह-स्थापना के साथ शुरू हुई, जहां हमने स्थानीय विज्ञापन के लिए एक कटिंग-एज डिमांड-साइड प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियर किया। यह केवल एक और डीएसपी नहीं था; हमने इसे उच्च-वॉल्यूम, निम्न-डॉलर अभियानों के साथ-साथ अभूतपूर्व दक्षता के साथ संभालने के लिए जमीन से ऊपर बनाया। इसे आज हम जो देखते हैं उसे हाइपर-लोकलाइज्ड, एआई-संचालित लक्ष्यीकरण के लिए पूर्ववर्ती के रूप में सोचें।

सीईओ के रूप में, मैंने ज़िपमीडिया को $20 मिलियन के सास राजस्व और वार्षिक रूप से $200 मिलियन के मीडिया लेनदेन तक पहुंचाया। यह अनुभव आधुनिक विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म द्वारा संभाले जाने वाले डेटा की भारी मात्रा को समझने के लिए एक परीक्षण था – एक चुनौती जो एआई समाधानों के लिए तैयार थी।

ज़िपमीडिया के अधिग्रहण के बाद सिन्क्लेयर द्वारा एलजी एड सॉल्यूशंस में मेरा कार्यकाल डिवाइस निर्माताओं और दर्शकों के डेटा के नियंत्रण के साथ जुड़े भविष्य के सीＴＶ विज्ञापन की दुनिया में गहरा था। हमने एलजी एड्स व्यवसाय में एआई/मशीन लर्निंग का बहुत उपयोग किया, जहां डिवाइस से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग लक्ष्यीकरण खंड, इन्वेंट्री ब्लॉक और योजना सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए किया गया था।

2023 से आर्की के सीईओ के रूप में, मैं मोबाइल विज्ञापन क्रांति के सबसे आगे हूं। मैं कह सकता हूं कि मेरी यात्रा ने मुझे एडटेक में एआई की परिवर्तनकारी शक्ति के लिए एक गहरी प्रशंसा दी है। बुनियादी प्रोग्रामेटिक से एआई-संचालित पूर्वानुमान मॉडलिंग और गतिशील रचनात्मक अनुकूलन तक की प्रगति अद्वितीय रही है।

मैंने एआई को न केवल एक उपकरण के रूप में देखा है, बल्कि अगली पीढ़ी के एडटेक की रीढ़ के रूप में भी। यह उद्योग की सबसे दबाव वाली चुनौतियों का समाधान करने की कुंजी है; गोपनीयता-संगत लक्ष्यीकरण से लेकर वास्तविक और व्यक्तिगत विज्ञापन अनुभव बनाने तक। मुझे विश्वास है कि एआई न केवल विज्ञापनदाताओं का सामना करने वाले दर्द बिंदुओं का समाधान करेगा, बल्कि यह भी कि प्लेटफ़ॉर्म जैसे आर्की पर कैसे संचालित किया जाता है। मेरी यात्रा से सीखे गए सबक – स्केलेबिलिटी, डेटा-संचालित निर्णय लेने और निरंतर नवाचार का महत्व – इस एआई-पहले युग में अधिक प्रासंगिक हैं।

आप आर्की के मल्टी-लेवल मशीन लर्निंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के काम करने के तरीके के बारे में विस्तार से बता सकते हैं? पारंपरिक एडटेक समाधानों के ऊपर यह क्या विशिष्ट लाभ प्रदान करता है?

मेरे अनुभवों ने मुझे सिखाया है कि एडटेक का भविष्य बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और मानवीय रचनात्मकता को सामंजस्य में लाने में निहित है। आर्की में, हम मोबाइल विज्ञापन पारिस्थितिकी तंत्र के हर पहलू में एआई को बढ़ाने का अन्वेषण करते हैं; बोली अनुकूलन और धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर रचनात्मक प्रदर्शन की भविष्यवाणी और उपयोगकर्ता अधिग्रहण रणनीतियों तक।

इस स्तर पर, आर्की का मल्टी-लेवल मशीन लर्निंग इन्फ्रास्ट्रक्चर मोबाइल विज्ञापन के कई महत्वपूर्ण पहलुओं से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया है, धोखाधड़ी रोकथाम से लेकर उपयोगकर्ता मूल्य की भविष्यवाणी तक। यह कैसे काम करता है और क्यों यह फायदेमंद है:

• धोखाधड़ी का पता लगाना और इन्वेंट्री गुणवत्ता नियंत्रण: यह हमारे ग्राहकों के प्रदर्शन और बजट की रक्षा के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारा मल्टी-लेयर दृष्टिकोण प्रोप्राइटरी अल्गोरिदम को तीसरे पक्ष के डेटा के साथ जोड़ती है ताकि बदलते धोखाधड़ी रणनीतियों से आगे रहा जा सके। हम यह सुनिश्चित करते हैं कि अभियान बजट वास्तविक, उच्च गुणवत्ता वाले इन्वेंट्री में निवेश किए जाते हैं और उपयोगकर्ता व्यवहार का मूल्यांकन करके और एक अप-टू-डेट धोखाधड़ी डेटाबेस बनाए रखने के द्वारा।
• गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) मॉडल: हमारे मूल ढांचे में प्रत्येक छाप या उपयोगकर्ता के मूल्य की भविष्यवाणी के लिए मल्टी-स्टेज डीएनएन मॉडल का उपयोग किया जाता है। यह विस्तृत दृष्टिकोण प्रत्येक मॉडल को विशिष्ट रूपांतरण घटनाओं के लिए सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं को सीखने की अनुमति देता है, जो एक-आकार-फिट-सभी मॉडल की तुलना में अधिक सटीक लक्ष्यीकरण और बोली रणनीतियों की अनुमति देता है।
• मल्टी-ऑब्जेक्टिव बिड ऑप्टिमाइज़र (एमओबीओ): हमारे एमओबीओ मूल्य से परे कई कारकों पर विचार करता है, जैसे अभियान और इन्वेंट्री विशेषताएं, अनुमानित उपयोगकर्ता मूल्य और सीपीएम सेगमेंटेशन। यह जटिल तरीका आरओआई को अधिकतम करते हुए कई उद्देश्यों को संतुलित करता है, जो अभियान बजट का पूर्ण उपयोग करने के लिए जीतने वाली बोलियों को खोजने के लिए अनुकूल बोलियों का पता लगाता है।

इन घटकों पारंपरिक एडटेक समाधानों के ऊपर महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करते हैं:

• उत्कृष्ट धोखाधड़ी का पता लगाना
• मल्टी-स्टेज डीएनएन के माध्यम से अधिक सटीक भविष्यवाणी और बेहतर आरओआई
• मल्टी-ऑब्जेक्टिव बिड प्राइसिंग के साथ ग्रैन्युलर क्रिएटिव हाइपर-टार्गेटिंग
• विशाल डेटा को संभालने की क्षमता
• संदर्भ संयोजन के साथ गोपनीयता-पहले लक्ष्यीकरण

हमारा एआई-संचालित दृष्टिकोण मोबाइल विज्ञापन अभियानों में असाधारण सटीकता, दक्षता और अनुकूलन की अनुमति देता है। गहरे शिक्षण और उन्नत अनुकूलन तकनीकों का लाभ उठाकर, आर्की अपने ग्राहकों के लिए श्रेष्ठ प्रदर्शन प्रदान करता है, साथ ही गोपनीयता और धोखाधड़ी रोकथाम पर मजबूत ध्यान केंद्रित करता है।

डायनामिक मल्टी-ऑब्जेक्टिव बिड ऑप्टिमाइज़र कैसे काम करता है, और यह आपके ग्राहकों के लिए आरओआई को अधिकतम करने पर क्या प्रभाव डालता है?

डायनामिक मल्टी-ऑब्जेक्टिव बिड ऑप्टिमाइज़र एक जटिल प्रणाली है जो पारंपरिक बोली छाया एल्गोरिदम से परे है। जबकि सरल बोली छाया एल्गोरिदम केवल अनुमानित जीतने वाली बोली के नीचे मूल्य पर केंद्रित होते हैं, हमारा ऑप्टिमाइज़र एक ही समय में कई उद्देश्यों पर विचार करता है। इसमें मूल्य के अलावा अभियान प्रदर्शन मेट्रिक्स, इन्वेंट्री गुणवत्ता और बजट उपयोग शामिल हैं।

ऑप्टिमाइज़र गतिशील चरों की एक श्रृंखला पर विचार करता है, जिसमें अभियान और इन्वेंट्री विशेषताएं, अनुमानित उपयोगकर्ता मूल्य और सीपीएम सेगमेंटेशन शामिल हैं। ये चर ग्राहक-विशिष्ट केपीआई के आसपास अनुकूलन प्रक्रिया का मार्गदर्शन करते हैं, मुख्य रूप से आरओआई। यह हमें प्रत्येक ग्राहक के विशिष्ट लक्ष्यों के अनुरूप बोली रणनीति को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।

हमारे ऑप्टिमाइज़र की एक प्रमुख ताकत इसकी क्षमता है कि यह उच्च मूल्य वाले उपयोगकर्ताओं को कुशलता से प्राप्त करने और नए, अनअपेक्षित उपयोगकर्ता खंडों और इन्वेंट्री का अन्वेषण करने के बीच संतुलन बनाए। यह अन्वेषण हमें उन मूल्यवान अवसरों की खोज करने में मदद करता है जिन्हें अधिक जटिल प्रणालियां छोड़ सकती हैं।

अभ्यास में, इसका अर्थ है कि हमारे ग्राहक अपने विज्ञापन व्यय का अधिक कुशल उपयोग, उच्च गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ता अधिग्रहण और, अंततः, अपने अभियानों पर बेहतर आरओआई की उम्मीद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह 5 गुना अधिक मूल्यवान उपयोगकर्ता के लिए 50% अधिक बोली लगाने के लिए समझ में आता है। ऑप्टिमाइज़र की कई उद्देश्यों को संतुलित करने और वास्तविक समय में अनुकूलन करने की क्षमता हमें पारंपरिक, एकल-उद्देश्य बोली प्रणालियों की तुलना में जटिल मोबाइल विज्ञापन परिदृश्य को अधिक प्रभावी ढंग से नेविगेट करने में मदद करती है।

आर्की अपने संचालन में गोपनीयता-पहले दृष्टिकोण पर जोर देता है। अपने मंच के माध्यम से उपयोगकर्ता गोपनीयता की रक्षा करते हुए प्रभावी विज्ञापन लक्ष्यीकरण कैसे सुनिश्चित करता है?

मैं गर्व से कहता हूं कि गोपनीयता-पहले जुड़ाव हमारे मंच के मूल स्तंभों में से एक है, हमारे एआई प्लेटफ़ॉर्म के साथ। हमने नो-डिवाइस-आईडी दुनिया की चुनौतियों को अपनाया है और उपयोगकर्ता गोपनीयता की रक्षा करते हुए प्रभावी विज्ञापन लक्ष्यीकरण सुनिश्चित करने के लिए अभिनव समाधान विकसित किए हैं। यह कैसे काम करता है:

• आईडी-लेस लक्ष्यीकरण: हम पूरी तरह से आईडीएफए के बाद के परिदृश्य में अनुकूलित हैं और एसकेएएन 4 अनुरूप हैं। हमारा मंच व्यक्तिगत डिवाइस आईडी पर निर्भर किए बिना काम करता है, मूल रूप से उपयोगकर्ता गोपनीयता को प्राथमिकता देता है।
• संदर्भ संकेत: हम डिवाइस प्रकार, ओएस, ऐप, शैली, समय और क्षेत्र जैसे विभिन्न संदर्भ डेटा बिंदुओं का लाभ उठाते हैं। ये संकेत लक्ष्यीकरण के लिए मूल्यवान जानकारी प्रदान करते हैं जो व्यक्तिगत डेटा की आवश्यकता के बिना होते हैं।
• विशाल संदर्भ डेटा प्रसंस्करण: हम प्रति सेकंड 5 मिलियन से अधिक विज्ञापन अनुरोधों को 10 अरब से अधिक डिवाइसों से संसाधित करते हैं। प्रत्येक अनुरोध में संदर्भ संकेतों की एक विशाल मात्रा होती है, जो हमें एक समृद्ध, गोपनीयता-संगत डेटासेट प्रदान करती है।
• उन्नत मशीन लर्निंग: हमारे 800 अरब पंक्ति प्रशिक्षण मॉडल डेटाबेस इन संदर्भ संकेतों को ऐतिहासिक परिणाम डेटा से संबंधित करता है। यह हमें व्यक्तिगत उपयोगकर्ता गोपनीयता के साथ समझ और पैटर्न की अनुमति देता है।
• डायनामिक व्यवहार संयोजन: मशीन लर्निंग का उपयोग करके, हम संदर्भ डेटा के आधार पर विस्तृत, गतिशील व्यवहार संयोजन बनाते हैं। ये संयोजन कुशल अनुकूलन और स्केलिंग की अनुमति देते हैं जो व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं पर निर्भर नहीं हैं।
• एमएल-ड्राइवन क्रिएटिव टार्गेटिंग: प्रत्येक संयोजन के लिए, हम अपनी रचनात्मक टीम के साथ मिलकर मशीन लर्निंग का उपयोग करके अनुकूलन रचनात्मक रणनीतियों को विकसित करते हैं। यह दृष्टिकोण प्रासंगिकता और प्रभावशीलता सुनिश्चित करता है जो व्यक्तिगत गोपनीयता का उल्लंघन नहीं करता है।
• निरंतर सीखना और अनुकूलन: हमारे एआई मॉडल अभियान प्रदर्शन और बदलते संदर्भ डेटा के आधार पर निरंतर सीखते और अनुकूलित होते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि हमारा लक्ष्यीकरण गोपनीयता नियमों और उपयोगकर्ता अपेक्षाओं के विकास के साथ प्रभावी रहता है।
• पारदर्शिता और नियंत्रण: हम अपनी डेटा प्रथाओं के बारे में स्पष्ट जानकारी प्रदान करते हैं और जहां संभव हो उपयोगकर्ताओं को अपने विज्ञापन अनुभवों पर नियंत्रण प्रदान करते हैं, गोपनीयता सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ संरेखित करते हैं।

इन गोपनीयता-पहले रणनीतियों का लाभ उठाकर, आर्की उपयोगकर्ता गोपनीयता की रक्षा करते हुए प्रभावी विज्ञापन लक्ष्यीकरण प्रदान करता है। हमने गोपनीयता-पहले युग की चुनौतियों को नवाचार के अवसरों में बदल दिया है, जिसके परिणामस्वरूप एक ऐसा मंच है जो न केवल गोपनीयता-संगत है, बल्कि हमारे ग्राहकों के उपयोगकर्ता अधिग्रहण और पुनः जुड़ाव अभियानों के लिए अत्यधिक प्रभावी भी है। जैसा कि डिजिटल विज्ञापन परिदृश्य विकसित होता है, आर्की गोपनीयता-पहले, एआई-संचालित मोबाइल विज्ञापन समाधानों में अग्रणी बने रहने के लिए प्रतिबद्ध है।

आप एमएल-ड्राइवन क्रिएटिव टार्गेटिंग की अवधारणा को विस्तार से बता सकते हैं और यह आपकी रचनात्मक रणनीति के साथ कैसे एकीकृत होता है?

एमएल-ड्राइवन क्रिएटिव टार्गेटिंग हमारी विधि है जिसमें हम मशीन लर्निंग मॉडल द्वारा पहचाने गए व्यवहार संयोजन के आधार पर विज्ञापन रचनाएं अनुकूलित करते हैं। यह प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं:

• संयोजन विश्लेषण: हमारे एमएल मॉडल व्यापक संदर्भ डेटा का विश्लेषण करके विस्तृत व्यवहार संयोजन बनाते हैं।
• रचनात्मक अंतर्दृष्टि: प्रत्येक संयोजन के लिए, हम मशीन लर्निंग का उपयोग करके उन रचनात्मक तत्वों की पहचान करते हैं जो सबसे प्रभावी ढंग से प्रतिध्वनित होने की संभावना है। इसमें रंग योजनाएं, विज्ञापन प्रारूप, संदेश शैलियां या दृश्य विषय शामिल हो सकते हैं।
• सहयोग: हमारी डेटा विज्ञान टीम हमारी रचनात्मक टीम के साथ मिलकर काम करती है, जो इन एमएल-व्युत्पन्न अंतर्दृष्टि को साझा करती है।
• रचनात्मक विकास: इन अंतर्दृष्टि के आधार पर, हमारी रचनात्मक टीम प्रत्येक संयोजन के लिए अनुकूलित विज्ञापन रचनाएं विकसित करती है। इसमें इमेजरी, प्रतिलिपि, कॉल-टू-एक्शन या समग्र विज्ञापन संरचना में समायोजन शामिल हो सकता है।
• डायनामिक असेंबली: हम डायनामिक रचनात्मक अनुकूलन का उपयोग करके वास्तविक समय में विज्ञापन रचनाएं इकट्ठा करते हैं, प्रत्येक संयोजन के लिए सबसे प्रभावी तत्वों को मिलाते हैं।
• निरंतर अनुकूलन: जैसा कि हम प्रदर्शन डेटा एकत्र करते हैं, हमारे एमएल मॉडल लगातार अपनी समझ को परिष्कृत करते हैं कि प्रत्येक संयोजन के लिए क्या काम करता है, जिससे रचनात्मक सुधार के लिए एक फीडबैक लूप बनता है।
• स्केल और दक्षता: यह दृष्टिकोण हमें बड़े पैमाने पर उच्च लक्ष्य वाली रचनाएं बनाने की अनुमति देता है, बिना मैनुअल सेगमेंटेशन या अनुमान की आवश्यकता के।

परिणाम डेटा विज्ञान और रचनात्मकता के बीच एक सिंगुलर है। हमारे यूनिफाइड क्रिएटिव फ्रेमवर्क के एक और मूल स्तंभ के रूप में, हमारे एमएल मॉडल विभिन्न दर्शक खंडों के लिए क्या काम करता है, इस पर डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जबकि हमारी रचनात्मक टीम इन अंतर्दृष्टि को जीवन में लाने के लिए आकर्षक विज्ञापन डिज़ाइन बनाती है। यह दृष्टिकोण हमें प्रत्येक संयोजन के लिए अधिक प्रासंगिक और आकर्षक विज्ञापन प्रदान करने में सक्षम बनाता है, साथ ही साथ अभियान प्रदर्शन और उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करता है।

आर्की में आपकी रचनात्मक टीम विज्ञापन अभियानों के विकास में क्या भूमिका निभाती है, और वे एआई मॉडल के साथ विज्ञापन प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए कैसे सहयोग करती है?

हमारी रचनात्मक टीम आर्की में प्रभावी विज्ञापन अभियानों के विकास में एक एकीकृत भूमिका निभाती है। वे हमारे एआई मॉडल के साथ मिलकर काम करते हैं ताकि विज्ञापन प्रदर्शन को अनुकूलित किया जा सके। टीम हमारे एमएल मॉडल से अंतर्दृष्टि की व्याख्या करती है कि विभिन्न व्यवहार संयोजन के साथ क्या प्रतिध्वनित होता है। वे फिर इन अंतर्दृष्टि के आधार पर अनुकूलित विज्ञापन रचनाएं तैयार करते हैं, दृश्यों, संदेश, प्रारूप और अन्य तत्वों को समायोजित करते हैं जो इन अंतर्दृष्टि से मेल खाते हैं।

जैसा कि अभियान चलते हैं, टीम प्रदर्शन डेटा का विश्लेषण करती है, एआई के साथ मिलकर लगातार अपने दृष्टिकोण को परिष्कृत करती है। यह प्रक्रिया रचनात्मक तत्वों को तेजी से अनुकूलित करने में सक्षम बनाती है।

मानव रचनात्मकता और एआई-संचालित अंतर्दृष्टि के बीच यह सिंगुलर हमें बड़े पैमाने पर उच्च लक्ष्य वाले और आकर्षक विज्ञापन उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जो हमारे ग्राहकों के अभियानों के लिए श्रेष्ठ प्रदर्शन चलाता है।

आर्की का एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर विज्ञापन धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकने के लिए कैसे काम करता है? आप जिन प्रकार की धोखाधड़ी का पता लगाते हैं उनमें से कुछ के बारे में उदाहरण दे सकते हैं?

जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, आर्की एक मल्टी-लेयर दृष्टिकोण का उपयोग धोखाधड़ी निवारण के लिए करता है। हम पूर्व-बोली फिल्टर के रूप में धोखाधड़ी रोकथाम की ओर बढ़ रहे हैं और हमारे सिस्टम के माध्यम से आने वाले डेटा के पोस्ट-बोली विश्लेषण के साथ। जबकि मैंने पहले ही हमारी सामान्य रणनीति का वर्णन किया है, मैं कुछ विशिष्ट उदाहरण दे सकता हूं कि हमारी प्रणाली किस प्रकार की धोखाधड़ी का पता लगाती है:

• क्लिक बाढ़: विशिष्ट स्रोतों से असामान्य रूप से उच्च क्लिक दर का पता लगाना।
• इंस्टॉल फार्म: एक ही आईपी पते या डिवाइस से कई इंस्टॉल के पैटर्न की पहचान करना।
• असामान्य क्लिक-से-इंस्टॉल समय (सीटीआईटी): बॉट गतिविधि के संकेत के रूप में असामान्य क्लिक-से-इंस्टॉल समय का पता लगाना।
• निम्न रिटेंशन दर: बार-बार कम रिटेंशन दर दिखाने वाले प्रकाशकों से उपयोगकर्ताओं की पहचान करना।

हमारा एआई निरंतर विकसित हो रहा है ताकि यह नई धोखाधड़ी रणनीतियों को पहचान सके और हमारे ग्राहकों के बजट की रक्षा कर सके।

आर्की का उपयोगकर्ता अधिग्रहण और पुनः जुड़ाव के लिए दृष्टिकोण उद्योग में अन्य प्लेटफ़ॉर्म से कैसे भिन्न है?

आर्की का उपयोगकर्ता अधिग्रहण और पुनः जुड़ाव के लिए दृष्टिकोण कई प्रमुख तरीकों से अलग है:

• गोपनीयता-पहले रणनीति: हम आईडी-लेस लक्ष्यीकरण में पूरी तरह से अनुकूलित हैं और एसकेएएन 4 अनुरूप हैं, जो हमें गोपनीयता-केंद्रित परिदृश्य में भविष्य के लिए तैयार करता है।
• उन्नत एआई और मशीन लर्निंग: हमारा मल्टी-लेवल मशीन लर्निंग इन्फ्रास्ट्रक्चर व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं पर निर्भर किए बिना व्यवहार संयोजन बनाने के लिए विशाल संदर्भ डेटा को संसाधित करता है।
• एमएल-ड्राइवन क्रिएटिव टार्गेटिंग: हम एआई अंतर्दृष्टि को मानव रचनात्मकता के साथ जोड़ते हैं ताकि प्रत्येक संयोजन के लिए अनुकूलित विज्ञापन रचनाएं विकसित की जा सकें।
• डायनामिक मल्टी-ऑब्जेक्टिव बिड ऑप्टिमाइज़र: हमारी बोली प्रणाली मूल्य से परे कई कारकों पर विचार करती है, कुशलता और अन्वेषण के बीच संतुलन बनाती है ताकि आरओआई को अधिकतम किया जा सके।
• संदर्भ बुद्धिमत्ता: हम स्थान, डिवाइस प्रकार और ऐप जैसे विभिन्न संदर्भ संकेतों का लाभ उठाते हैं ताकि मूल्यवान लक्ष्यीकरण जानकारी प्रदान की जा सके।
• निरंतर अनुकूलन: हमारे एआई मॉडल अभियान प्रदर्शन और बदलते उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर निरंतर सीखते और अनुकूलित होते हैं, सुनिश्चित करते हुए कि हमारी रणनीतियां बाजार की स्थितियों के साथ विकसित होती हैं।
• एकीकृत दृष्टिकोण: हम उपयोगकर्ता अधिग्रहण और पुनः जुड़ाव रणनीतियों के लिए एक सुसंगत दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, जो उपयोगकर्ता यात्रा पर एक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करता है।
• स्केलेबिलिटी: हमारा इन्फ्रास्ट्रक्चर विशाल डेटा को संभालने में सक्षम है, जो हमें उच्च ग्रैन्युलर लक्ष्यीकरण की अनुमति देता है।
• उन्नत धोखाधड़ी निवारण तंत्र: हमारे इन-हाउस पूर्व-बोली धोखाधड़ी फिल्टर, बड़े डेटा की पोस्ट-बोली विश्लेषण और तीसरे पक्ष के डेटा के संयोजन से हमें धोखाधड़ी युक्त यातायात से हमारे ग्राहकों के पैसे बचाने में मदद मिलती है।

इन नवाचारों का संयोजन हमें अधिक प्रभावी, कुशल और अनुकूलन योग्य अभियान प्रदान करने में सक्षम बनाता है।

मेरे अनुभवों ने मुझे सिखाया है कि एडटेक का भविष्य बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और मानवीय रचनात्मकता को सामंजस्य में लाने में निहित है। मैं इस बात पर गर्व करता हूं कि हमारे पास न केवल प्रौद्योगिकी है, बल्कि विश्लेषकों, डेटा वैज्ञानिकों और रचनात्मक पेशेवरों की एक उत्कृष्ट टीम भी है जो हमारी तकनीक में मानवीय रचनात्मकता जोड़ती है।

क्या आप उन सफलता की कहानियों को साझा कर सकते हैं जहां आर्की के मंच ने आपके ग्राहकों के लिए आरओआई और अभियान प्रभावशीलता में महत्वपूर्ण सुधार किया है?

अप्सफ्लायर प्रदर्शन सूचकांक आर्की को पुनः जुड़ाव में एक नेता के रूप में मान्यता देता है, जो उत्तरी अमेरिका में गेमिंग के लिए #1 और वैश्विक स्तर पर #3 के रूप में हमें रैंक करता है। हम सिंग्युलर के विज्ञापन आरओआई सूचकांकों में भी एक शीर्ष प्रदर्शनकर्ता के रूप में रैंक किए गए हैं। यह मामले का अध्ययन हमारे वैश्विक नेतृत्व का प्रमाण है। न केवल गेमिंग के लिए, बल्कि हमारे पास विभिन्न ऐप श्रेणियों में परिणाम देने की हमारी क्षमता को प्रदर्शित करने वाले हाल के मामले के अध्ययन भी हैं।

मैं डीएचगेट के साथ हमारी साझेदारी को उजागर करने में गर्व महसूस करता हूं, जो एक प्रमुख ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म है। हमारे एंड्रॉइड और आईओएस के लिए रीटार्गेटिंग अभियान ने असाधारण परिणाम दिखाए, जो आर्की को बड़े पैमाने पर प्रदर्शन चलाने में सक्षम दिखाता है।

हमारी गहरी तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी का लाभ उठाकर, हमने उपयोगकर्ता खंडों को सटीक रूप से इकट्ठा किया ताकि रीटार्गेटिंग की प्रभावशीलता को अधिकतम किया जा सके। इसके परिणामस्वरूप उच्च-इरादे वाले उपयोगकर्ता क्लिक में 33% की वृद्धि और रूपांतरण में 33% की वृद्धि हुई।

सबसे प्रभावशाली बात यह है कि जब डीएचगेट के साथ हमारा व्यय 52% बढ़ा, तो हम उनके 450% डी30 आरओएएस लक्ष्यों को 1.7 गुना पार करते हुए 784% आरओएएस हासिल किया। यह मामला अध्ययन हमारे ग्राहकों के लिए श्रेष्ठ परिणाम प्रदान करने की हमारी प्रतिबद्धता को प्रदर्शित करता है। इसे यहां पढ़ें।

एक खाद्य और डिलीवरी ऐप के लिए, हमने निष्क्रिय उपयोगकर्ताओं को पुनः सक्रिय करने और नए ग्राहकों को कुशलता से प्राप्त करने के लिए एक रीटार्गेटिंग अभियान लागू किया।

इसके परिणामस्वरूप उपयोगकर्ता पुनः प्राप्ति में 75% की कमी और 12.3 मिलियन उपयोगकर्ता पुनः सक्रिय हुए। सफलता की कुंजी हमारे गहरे तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का उपयोग करके लक्षित दर्शकों के साथ अनुकूलित संदेशों के साथ अभियान को ताज़ा और आकर्षक बनाए रखना था। इसे यहां पढ़ें।

इन मामलों के अध्ययन हमारी क्षमता को प्रदर्शित करते हैं कि विभिन्न ऐप श्रेणियों और अभियान प्रकारों में महत्वपूर्ण मेट्रिक्स में सुधार किया जा सकता है। हमारा गोपनीयता-पहले दृष्टिकोण, उन्नत एआई क्षमताएं और संदर्भ डेटा का रणनीतिक उपयोग हमें अपने ग्राहकों के लिए उत्कृष्ट परिणाम प्रदान करने में सक्षम बनाते हैं, चाहे वह उपयोगकर्ता अधिग्रहण में हो या पुनः जुड़ाव प्रयासों में।

मोबाइल विज्ञापन उद्योग के लिए एआई और मशीन लर्निंग में आपको कौन से भविष्य के उन्नति दिखाई दे रहे हैं?

आगे देखते हुए, मैं मोबाइल विज्ञापन के लिए एआई और मशीन लर्निंग में कई महत्वपूर्ण उन्नति देखता हूं:

• बेहतर गोपनीयता-संरक्षण तकनीक: हम जिस बड़े पैमाने पर डेटा को संसाधित करते हैं, वह अभूतपूर्व सीखने की क्षमता प्रदान करेगा। गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) इस डेटा का लाभ उठाकर श्रेष्ठ गोपनीयता-पहले जुड़ाव रणनीतियों को विकसित करेंगे। वास्तव में, “लक्ष्यीकरण” की अवधारणा इतनी क्रांतिकारी होगी कि हमें इन एआई-संचालित, पूर्वानुमान दृष्टिकोणों का वर्णन करने के लिए नई शब्दावली की आवश्यकता होगी।
• वास्तविक समय में रचनात्मक अनुकूलन के लिए जनरेटिव एआई: हम ऐसे एआई को देखेंगे जो न केवल अनुकूलित कर सकते हैं बल्कि विज्ञापन रचनाएं बना सकते हैं और उन्हें वास्तविक समय में बदल सकते हैं। यह विज्ञापन डिज़ाइन और व्यक्तिगतीकरण के दृष्टिकोण से क्रांति ला देगा।
• संपूर्ण पूर्वानुमान मॉडल: हमारे गहरे तंत्रिका नेटवर्क को उत्पाद अंतर्दृष्टि के लिए हमारे मल्टी-ऑब्जेक्टिव बिड ऑप्टिमाइज़र (एमओबीओ) के साथ मूल्य निर्धारण के लिए जोड़कर, हम उपयोगकर्ता अधिग्रहण और पुनः जुड़ाव दोनों के लिए अत्यधिक प्रभावी मॉडल विकसित करेंगे। ये मॉडल दीर्घकालिक उपयोगकर्ता मूल्य की अविश्वसनीय रूप से सटीक भविष्यवाणी प्रदान करेंगे, जो स्मार्टर, अधिक रणनीतिक अभियान प्रबंधन की अनुमति देगा।

इन उन्नतियां अधिक प्रभावी, कुशल और उपयोगकर्ता-मित्र मोबाइल विज्ञापन अनुभवों की ओर ले जाएंगी।

धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो और जानना चाहते हैं उन्हें आर्की पर जाना चाहिए।