Aman Sareen, CEO of Aarki – Interview Series

Aman Sareen jest dyrektorem generalnym Aarki, firmy AI, która dostarcza rozwiązania reklamowe, które napędzają wzrost przychodu dla deweloperów aplikacji mobilnych. Aarki pozwala markom na skuteczne zaangażowanie odbiorców w świecie priorytetu prywatności, wykorzystując miliardy sygnałów licytacji kontekstowych w połączeniu z własnymi modelami uczenia maszynowego i behawioralnymi. Pracując z setkami reklamodawców na całym świecie i zarządzając ponad 5 milionami żądań reklam mobilnych na sekundę z ponad 10 miliardów urządzeń, Aarki jest prywatną firmą z siedzibą w San Francisco, CA, z biurami w całych Stanach Zjednoczonych, EMEA i APAC.

Czy mógłbyś podzielić się trochę na temat swojej drogi od współzałożyciela ZypMedia do kierowania Aarki? Jakie kluczowe doświadczenia ukształtowały Twoje podejście do AI i AdTech?

Moja odyseja przywództwa w adtech rozpoczęła się od współzałożenia ZypMedia w 2013 roku, gdzie zaprojektowaliśmy przełomową platformę po stronie popytu dostosowaną do reklamy lokalnej. To nie była tylko kolejna platforma DSP; zbudowaliśmy ją od podstaw, aby obsłużyć kampanie o wysokiej objętości i niskich kosztach z niezwykłą wydajnością. Można to uznać za prekursora hiper-lokalizowanego, AI-napędzanego targetowania, które widzimy dzisiaj.

Jako CEO, skierowałem ZypMedia do 20 milionów dolarów przychodu z oprogramowania jako usługi i przetworzyłem 200 milionów dolarów transakcji medialnych rocznie. To doświadczenie było kuźnią dla zrozumienia ogromnej skali danych, które nowoczesne platformy reklamowe muszą obsłużyć — wyzwanie stworzone specjalnie dla rozwiązań AI.

Mój okres w LG Ad Solutions, po przejęciu ZypMedia przez Sinclair, był głębokim nurkiem w świat producentów urządzeń i w jaki sposób kontrola danych widowni może ukształtować przyszłość reklamy Connected TV (CTV). Wykorzystaliśmy wiele AI / uczenia maszynowego w budowaniu biznesu LG Ads, gdzie dane zebrane z urządzeń były wykorzystywane do generowania segmentów targetowania, bloków inwentarza i oprogramowania do planowania.

Jako CEO Aarki od 2023 roku, jestem na czele rewolucji reklamy mobilnej. Mogę powiedzieć, że moja droga wpoiła we mnie głębokie uznanie dla przekształcającej siły AI w adtech. Postęp od podstawowej programatyki do AI-napędzanego modelowania predykcyjnego i dynamicznej optymalizacji kreatywnej był niczym niezwykłym.

Uznałem AI nie tylko za narzędzie, ale jako kręgosłup następnej generacji adtech. Jest to klucz do rozwiązania najpilniejszych wyzwań branży; od celowania zgodnego z prywatnością w świecie po-ID urządzenia do tworzenia prawdziwych i spersonalizowanych doświadczeń reklamowych w skali. Uważam, że AI nie tylko rozwiąże bóle głowy reklamodawców, ale także zrewolucjonizuje, w jaki sposób operacje są prowadzone na platformach takich jak Aarki. Lekcje z mojej podróży — znaczenie skalowalności, podejmowania decyzji opartych na danych i ciągłej innowacji — są bardziej istotne niż kiedykolwiek w tej erze AI-pierwszej.

Czy mógłbyś wyjaśnić, jak działa wielopoziomowa infrastruktura maszynowego uczenia się Aarki? Jakie konkretnie korzyści oferuje w porównaniu z tradycyjnymi rozwiązaniami adtech?

Moje doświadczenia nauczyły mnie, że przyszłość adtech leży w harmonizowaniu dużych danych, uczenia maszynowego i ludzkiej kreatywności. W Aarki badamy, w jaki sposób AI może poprawić każdy aspekt ekosystemu reklamy mobilnej; od optymalizacji ofert i wykrywania oszustw do predykcji wydajności kreatywnej i strategii pozyskiwania użytkowników.

W tym stadium wielopoziomowa infrastruktura maszynowego uczenia się Aarki jest zaprojektowana, aby rozwiązać kilka krytycznych aspektów reklamy mobilnej, od zapobiegania oszustwom do predykcji wartości użytkownika. Oto, jak to działa i dlaczego jest korzystne:

• Wykrywanie oszustw i kontrola jakości inwentarza: Zostało to zaprojektowane, aby chronić wydajność i budżety naszych klientów. Nasz wielowarstwowy podejście łączy algorytmy własne z danymi stron trzecich, aby pozostać przed ewoluującymi taktykami oszustw. Upewniamy się, że budżety kampanii są inwestowane w prawdziwy, wysokiej jakości inwentarz, stale oceniając zachowania użytkowników i utrzymując bieżącą bazę danych oszustw.
• Modele DNN: Nasza infrastruktura korzysta z modeli wielostopniowych DNN, aby przewidzieć wartość każdej impresji lub użytkownika. To szczegółowe podejście pozwala każdemu modelowi nauczyć się funkcji najbardziej istotnych dla określonych zdarzeń konwersji, umożliwiając bardziej precyzyjne targetowanie i strategie licytacji w porównaniu z modelami typu “one-size-fits-all”.
• Multi-objective Bid Optimizer ™ (MOBO): W przeciwieństwie do prostych cieniowania ofert używanych przez większość DSP, nasz MOBO uwzględnia wiele czynników poza ceną. Używa zmiennych dynamicznych, takich jak atrybuty kampanii i inwentarza, przewidywana wartość użytkownika i segmentacja CPM, aby zoptymalizować oferty. To zaawansowane metoda maksymalizuje ROI, równoważąc wiele celów, znajdując optymalne oferty, które wygrywają, spełniają cele KPI i prawidłowo tempują, aby w pełni wykorzystać budżety kampanii.

Te składniki oferują znaczne korzyści w porównaniu z tradycyjnymi rozwiązaniami AdTech:

• Wyższe wykrywanie oszustw
• Bardziej dokładne predykcje i lepszy ROI za pomocą wielostopniowych DNN
• Graniczne targetowanie kreatywne z wieloobiektową ceną ofert
• Skalowalność do obsługi ogromnych ilości danych
• Targetowanie z pierwszeństwem prywatności z kontekstowymi kohortami

Nasze podejście oparte na AI pozwala na niezwykłą dokładność, wydajność i adaptacyjność w kampaniach reklamowych mobilnych. Wykorzystując głębokie uczenie się i zaawansowane techniki optymalizacji, Aarki dostarcza lepszą wydajność, utrzymując silny nacisk na prywatność i zapobieganie oszustwom.

… (reszta treści)