Aman Sareen, CEO al Aarki – Seria de interviuri

Aman Sareen este CEO al Aarki, o companie de inteligență artificială care oferă soluții publicitare care generează creștere a veniturilor pentru dezvoltatorii de aplicații mobile. Aarki permite brandurilor să se angajeze eficient cu publicul într-o lume cu prioritate pentru confidențialitate, utilizând miliarde de semnale de licitare contextuală, îmbinate cu algoritmi de învățare automată și modele comportamentale proprii. Lucrând cu sute de agenți de publicitate la nivel global și gestionând peste 5M de solicitări de publicitate mobile pe secundă de la peste 10B de dispozitive, Aarki este o companie privată, cu sediul central în San Francisco, CA, și are birouri în întreaga lume, în regiunile EMEA și APAC.

Puteți să ne spuneți despre drumul dvs. de la co-fondarea ZypMedia la conducerea Aarki? Care sunt experiențele cheie care au modelat abordarea dvs. față de inteligența artificială și AdTech?

Călătoria mea în domeniul conducerii AdTech a început odată cu co-fondarea ZypMedia în 2013, unde am proiectat o platformă de cerere de partea ofertantului, specializată pentru publicitatea locală. Aceasta nu a fost doar o platformă oarecare; am construit-o de la zero pentru a gestiona campanii de volum mare și cu buget redus, cu o eficiență fără precedent. Gândiți-vă la ea ca la precursorul țintirii hiper-localizate, conduse de inteligență artificială, pe care o vedem astăzi.

Ca CEO, am condus ZypMedia spre venituri de 20 de milioane de dolari din SaaS și am procesat 200 de milioane de dolari în tranzacții media anual. Această experiență a fost un test de foc pentru a înțelege amploarea datelor pe care platformele publicitare moderne trebuie să le gestioneze — o provocare special creată pentru soluții bazate pe inteligență artificială.

Perioada mea la LG Ad Solutions, după achiziționarea ZypMedia de către Sinclair, a fost o imersiune în lumea producătorilor de dispozitive și a modului în care controlul datelor de vizualizare poate modela viitorul publicității TV conectate (CTV). Am utilizat multă inteligență artificială și învățare automată în construirea afacerii LG Ads, unde datele colectate de la dispozitive au fost folosite pentru a genera segmente de țintire, blocuri de inventar și software de planificare.

Ca CEO al Aarki, începând cu 2023, sunt în fruntea revoluției publicității mobile. Pot spune că drumul meu mi-a insuflat o apreciere profundă pentru puterea transformatoare a inteligenței artificiale în AdTech. Progresul de la programatică de bază la modelarea predictivă dinamică și optimizarea creativă a fost pur și simplu remarcabil.

Am ajuns să văd inteligența artificială nu doar ca un instrument, ci ca coloana vertebrală a AdTech-ului de generație următoare. Este cheia pentru rezolvarea celor mai presante provocări ale industriei; de la țintirea conformă cu confidențialitatea într-o lume fără ID de dispozitiv la crearea unor experiențe publicitare personalizate și autentice la scară. Sunt ferm convins că inteligența artificială nu numai că va rezolva punctele slabe cu care se confruntă agenții de publicitate, dar va și revoluționa modul în care sunt operate platformele precum Aarki. Lecțiile din drumul meu — importanța scalabilității, luării deciziilor bazate pe date și inovării continue — sunt mai relevante decât oricând în această eră condusă de inteligență artificială.

Puteți să explicați cum funcționează infrastructura de învățare automată multi-nivel a Aarki? Care sunt avantajele specifice pe care le oferă față de soluțiile AdTech tradiționale?

Experiențele mele mi-au învățat că viitorul AdTech constă în armonizarea datelor mari, a învățării automate și a creativității umane. La Aarki, explorăm modurile în care inteligența artificială poate îmbunătăți fiecare aspect al ecosistemului publicității mobile; de la optimizarea licitațiilor și detectarea fraudei la predicția performanței creative și strategiile de achiziție de utilizatori.

La acest stadiu, infrastructura noastră de învățare automată multi-nivel este proiectată pentru a aborda mai multe aspecte critice ale publicității mobile, de la prevenirea fraudei la predicția valorii utilizatorilor. Iată cum funcționează și de ce este avantajoasă:

• Detectarea fraudei și controlul calității inventarului: Acesta este proiectat pentru a proteja performanța și bugetele clienților noștri. Abordarea noastră multi-stratificată combină algoritmi proprii cu date de la terți pentru a rămâne înaintea tacticilor de fraudă în evoluție. Asigurăm că bugetele campaniilor sunt investite în inventar de înaltă calitate, autentic, prin evaluarea constantă a comportamentului utilizatorilor și menținerea unei baze de date actualizate a fraudei.
• Modelele de rețea neurală profundă (DNN): Infrastructura noastră de bază utilizează modele DNN multi-etapă pentru a prevedea valoarea fiecărei impresii sau a fiecărui utilizator. Această abordare granulară permite fiecărui model să învețe caracteristicile cele mai importante pentru evenimente de conversie specifice, permițând strategii de țintire și licitare mai precise în comparație cu modelele universale.
• Optimizatorul de licitație multi-obiectiv (MOBO): În contrast cu simpla umbrire a licitațiilor utilizate de majoritatea platformelor de cerere, MOBO noastru ia în considerare multiple factori dincolo de preț. Utilizează variabile dinamice, cum ar fi atributele campaniei și ale inventarului, valoarea predictată a utilizatorului și segmentarea CPM pentru a optimiza licitațiile. Această metodă sofisticată maximizează ROI-ul, echilibrând eficiența cu explorarea pentru a găsi licitațiile optime care câștigă, ating obiectivele KPI și utilizează pe deplin bugetele campaniilor.

Aceste componente oferă avantaje semnificative față de soluțiile AdTech tradiționale:

• Detectare superioară a fraudei
• Predicții mai precise și un ROI mai bun prin DNN-uri multi-etapă
• Țintire creativă hiper-granulară cu prețuri de licitație multi-obiectiv
• Scalabilitate pentru a gestiona volume uriașe de date
• Țintire cu prioritate pentru confidențialitate cu cohorți contextuale

Abordarea noastră condusă de inteligență artificială permite o precizie, eficiență și adaptabilitate fără precedent în campaniile de publicitate mobilă. Prin utilizarea învățării profunde și a tehnicilor avansate de optimizare, Aarki oferă performanțe superioare, menținând în același timp un puternic accent pe prevenirea fraudei și confidențialitate.

Cum funcționează Optimizatorul de licitație dinamic multi-obiectiv și ce impact are asupra maximizării ROI-ului pentru clienții dvs.?

Optimizatorul de licitație dinamic multi-obiectiv este un sistem sofisticat care merge dincolo de algoritmii simpli de umbrire a licitațiilor. În contrast cu algoritmii de umbrire a licitațiilor care se concentrează doar pe stabilirea prețului sub licitația câștigătoare predictată, optimizatorul nostru ia în considerare multiple obiective simultan. Acesta include nu numai prețul, ci și metricile de performanță a campaniei, calitatea inventarului și utilizarea bugetului.

Optimizatorul ia în considerare o gamă de variabile dinamice, inclusiv atributele campaniei și ale inventarului, valoarea predictată a utilizatorului și segmentarea CPM. Aceste variabile conduc procesul de optimizare în jurul obiectivelor KPI specifice clienților, în primul rând ROI. Acest lucru ne permite să personalizăm strategia noastră de licitație în funcție de obiectivele unice ale fiecărui client.

Una dintre puterile cheie ale optimizatorului nostru este capacitatea sa de a echilibra eficient achiziționarea de utilizatori de înaltă valoare și explorarea de noi segmente de utilizatori și inventar neexploatate. Această explorare ne ajută să descoperim oportunități valoroase pe care sistemele mai rigide le-ar putea pierde.

În practică, acest lucru înseamnă că clienții noștri pot aștepta o utilizare mai eficientă a bugetului lor de publicitate, o achiziție de utilizatori de calitate superioară și, în cele din urmă, un ROI mai bun pentru campaniile lor. De exemplu, ar putea fi justificat să plătim cu 50% mai mult pentru a licita pentru un utilizator care este de 5 ori mai valoros (ROAS). Capacitatea optimizatorului de a echilibra multiple obiective și de a se adapta în timp real ne permite să navigăm peisajul complex al publicității mobile mai eficient decât sistemele de licitație tradiționale cu un singur obiectiv.

Aarki subliniază o abordare cu prioritate pentru confidențialitate în operațiunile sale. Cum asigură platforma dvs. confidențialitatea utilizatorilor, oferind în același timp o țintire publicitară eficientă?

Sunt mândru să spun că implicarea cu prioritate pentru confidențialitate este unul dintre pilonii de bază ai platformei noastre, alături de platforma noastră de inteligență artificială. Am abordat provocările lumii fără ID de dispozitiv și am dezvoltat soluții inovatoare pentru a asigura confidențialitatea utilizatorilor, oferind în același timp o țintire publicitară eficientă. Iată cum reușim acest lucru:

• Țintire fără ID: Ne-am adaptat pe deplin la peisajul post-IDFA și suntem conformi cu SKAN 4. Platforma noastră funcționează fără a se baza pe ID-uri de dispozitiv individuale, prioritarizând confidențialitatea utilizatorilor de la bun început.
• Semnale contextuale: Utilizăm o gamă largă de puncte de date contextuale, cum ar fi tipul de dispozitiv, sistemul de operare, aplicația, genul, ora zilei și regiunea. Aceste semnale oferă informații valoroase de țintire fără a necesita date personale.
• Procesare masivă de date contextuale: Procesăm peste 5 milioane de solicitări de publicitate pe secundă de la peste 10 miliarde de dispozitive la nivel global. Fiecare solicitare are o mulțime de semnale contextuale, oferindu-ne un set de date bogat și conform cu confidențialitatea.
• Învățare automată avansată: Baza noastră de date de modele de învățare automată de 800 de miliarde de rânduri corelează aceste semnale contextuale cu date istorice de rezultate. Acest lucru ne permite să derivăm informații și modele fără a compromite confidențialitatea individuală a utilizatorilor.
• Cohorți comportamentale dinamice: Utilizând învățarea automată, creăm cohorți comportamentale foarte detaliate și dinamice pe baza datelor contextuale agregate. Aceste cohorți permit optimizări eficiente și scalare fără a se baza pe identificatori personali.
• Țintire creativă condusă de inteligență artificială: Pentru fiecare cohorță, utilizăm învățarea automată în colaborare cu echipa noastră creativă pentru a dezvolta strategii creative optime. Această abordare asigură relevanță și eficiență fără a încălca confidențialitatea individuală.
• Învățare și adaptare continuă: Modelele noastre de inteligență artificială învață și se adaptează continuu pe baza performanței campaniilor și a datelor contextuale în evoluție, asigurând că țintirea noastră rămâne eficientă pe măsură ce reglementările privind confidențialitatea și așteptările utilizatorilor evoluează.
• Transparență și control: Oferim informații clare despre practicile noastre de date și oferim utilizatorilor control asupra experiențelor lor publicitare, acolo unde este posibil, aliniindu-ne cu cele mai bune practici de confidențialitate.

Prin utilizarea acestor strategii cu prioritate pentru confidențialitate, Aarki oferă o țintire publicitară eficientă, respectând în același timp confidențialitatea utilizatorilor. Am transformat provocările erei cu prioritate pentru confidențialitate în oportunități de inovare, rezultând o platformă care este atât conformă cu confidențialitatea, cât și extrem de eficientă pentru campaniile de achiziție și re-angajare ale clienților noștri.

Puteți să explicați conceptul de Țintire creativă condusă de inteligență artificială și cum se integrează cu strategia dvs. creativă?

Țintirea creativă condusă de inteligență artificială este metodologia noastră pentru optimizarea creativelor publicitare pe baza cohoarțelor comportamentale pe care le identificăm prin modelele noastre de învățare automată. Acest proces implică mai multe etape:

• Analiză de cohorță: Modelele noastre de învățare automată analizează cantități uriașe de date contextuale pentru a crea cohorți comportamentale detaliate.
• Insights creative: Pentru fiecare cohorță, utilizăm învățarea automată pentru a identifica elementele creative care sunt probabil să rezonze cel mai bine. Acesta poate include scheme de culori, formate de publicitate, stiluri de mesajare sau teme vizuale.
• Colaborare: Echipa noastră de știință a datelor colaborează cu echipa noastră creativă, împărtășind aceste insight-uri derivate din învățarea automată.
• Dezvoltare creativă: Pe baza acestor insight-uri, echipa noastră creativă dezvoltă creativitate publicitară personalizată pentru fiecare cohorță. Acesta poate implica ajustarea imaginilor, copiilor, apelurilor la acțiune sau structurii generale a publicității.
• Asamblare dinamică: Utilizăm optimizarea creativă dinamică pentru a asambla creativitatea publicitară în timp real, potrivind cele mai eficiente elemente pentru fiecare cohorță.
• Optimizare continuă: Pe măsură ce colectăm date de performanță, modelele noastre de învățare automată refinesc continuu înțelegerea lor a ceea ce funcționează pentru fiecare cohorță, creând un buclă de feedback pentru îmbunătățirea creativă continuă.
• Scalabilitate și eficiență: Această abordare ne permite să creăm creativitate publicitară extrem de țintită la scară, fără a necesita segmentare manuală sau ghicire.

Rezultatul este o sinergie între știința datelor și creativitate. De asemenea, una dintre pilonii noștri de bază, Cadru creativ unificat, asigură că modelele noastre de inteligență artificială oferă insight-uri bazate pe date despre ceea ce funcționează pentru diferitele segmente de public. În același timp, echipa noastră creativă aduce aceste insight-uri la viață în proiecte publicitare convingătoare. Această abordare ne permite să livrăm publicitate mai relevantă și mai captivantă pentru fiecare cohorță, îmbunătățind în același timp performanța campaniilor și experiența utilizatorului.

Care este rolul echipei dvs. creative în dezvoltarea de campanii publicitare și cum colaborează cu modelele de inteligență artificială pentru a optimiza performanța publicității?

Echipa noastră creativă joacă un rol integrat în dezvoltarea de campanii publicitare eficiente la Aarki. Ei lucrează în strânsă colaborare cu modelele noastre de inteligență artificială pentru a optimiza performanța publicității. Echipa interpretează insight-urile de la modelele noastre de învățare automată despre ceea ce rezonă cu diferitele cohorți comportamentale. Ei proiectează apoi creativitate publicitară personalizată, ajustând elemente precum imagini, mesaje, formate și structuri pentru a se potrivi cu aceste insight-uri.

Pe măsură ce campaniile rulează, echipa analizează datele de performanță alături de inteligența artificială, refinzându-și constant abordarea. Acest proces iterativ permite o optimizare rapidă a elementelor creative.

Sinergia dintre creativitatea umană și insight-urile conduse de inteligență artificială ne permite să producem publicitate extrem de țintită și captivantă la scară, conducând la performanțe superioare pentru campaniile clienților noștri.

Cum detectează și preveni infrastructura de inteligență artificială a Aarki frauda publicitară? Puteți să oferiți exemple de tipurile de fraudă pe care sistemul dvs. le identifică?

Așa cum am menționat anterior, Aarki utilizează o abordare multi-stratificată pentru a combate frauda publicitară. Ne apropiem de prevenirea fraudei ca de un filtru pre-licitație cu analize post-licitație ale datelor care vin prin sistemele noastre. În timp ce am descris deja strategia noastră generală, pot oferi exemple specifice de tipurile de fraudă pe care sistemul nostru le identifică:

• Inundarea cu clicuri: Detectarea ratelor anormal de ridicate de clicuri de la surse specifice.
• Ferme de instalări: Identificarea modelelor de instalări multiple de la aceeași adresă IP sau dispozitiv.
• Timpul de la clic la instalare (CTIT) anormal: Identificarea timpilor anormali de la clic la instalare ca semn pentru activitatea bot-urilor.
• Rate de retenție scăzută: Identificarea utilizatorilor de la editori care prezintă în mod repetat rate scăzute de retenție după instalare.

Inteligența noastră artificială evoluează continuu pentru a recunoaște noi tactici de fraudă, protejând bugetele clienților noștri.

Cum se diferențiază abordarea Aarki față de alte platforme din industrie în ceea ce privește achiziția de utilizatori și re-angajarea?

Abordarea Aarki se diferențiază în mai multe moduri cheie:

• Strategie cu prioritate pentru confidențialitate: Ne-am adaptat pe deplin la țintirea fără ID și suntem conformi cu SKAN 4, făcându-ne gata pentru peisajul orientat spre confidențialitate.
• Inteligență artificială avansată și învățare automată: Infrastructura noastră de învățare automată multi-nivel procesează cantități uriașe de date contextuale, creând cohorți comportamentale sofisticate fără a se baza pe identificatori personali.
• Țintire creativă condusă de inteligență artificială: Combinăm în mod unic insight-urile de la inteligența artificială cu creativitatea umană pentru a dezvolta creativitate publicitară extrem de țintită pentru fiecare cohorță.
• Optimizator de licitație dinamic multi-obiectiv: Sistemul nostru de licitație ia în considerare multiple obiective simultan, echilibrând eficiența cu explorarea pentru a maximiza ROI-ul.
• Inteligentă contextuală: Utilizăm trilioane de semnale contextuale pentru a informa țintirea noastră, mergând dincolo de segmentarea demografică sau geografică de bază.
• Optimizare continuă: Modelele noastre de inteligență artificială învață și se adaptează continuu, asigurând că strategiile noastre evoluează odată cu comportamentul utilizatorilor și condițiile de piață în schimbare.
• Abordare unificată: Oferim o integrare fără cusur a strategiilor de achiziție de utilizatori și re-angajare, oferind o perspectivă holistică asupra călătoriei utilizatorului.
• Scalabilitate: Infrastructura noastră poate gestiona volume imense de date (peste 5 milioane de solicitări de publicitate pe secundă de la peste 10 miliarde de dispozitive), permițând o țintire extrem de granulară la scară.
• Mecanisme avansate de prevenire a fraudei: Filtrii noștri de fraudă pre-licitație, analizele post-licitație ale unor volume masive de date, combinate cu date de la terți, ne plasează în fruntea protejării banilor clienților noștri de traficul fraudulos.

Această combinație de metode cu prioritate pentru confidențialitate, inteligență artificială avansată, optimizare creativă, prevenire a fraudei și infrastructură scalabilă ne permite să livrăm campanii mai eficiente, mai eficiente și mai adaptabile.

Experiențele mele mi-au învățat că viitorul AdTech constă în armonizarea datelor mari, a învățării automate și a creativității umane. Sunt mândru de faptul că, pe lângă tehnologia noastră, avem și o echipă remarcabilă de analiști, oameni de știință și profesioniști creativi care adaugă creativitate umană tehnologiei noastre.

Puteți să împărtășiți câteva povești de succes în care platforma Aarki a îmbunătățit semnificativ ROI-ul clienților și eficacitatea campaniilor?

Indexul de performanță AppsFlyer recunoaște Aarki ca lider în retargeting, clasându-ne pe locul 1 pentru jocuri în America de Nord și pe locul 3 la nivel global. De asemenea, suntem evaluați ca performer de top în toate indexurile de ROI publicitar ale Singular. Acest studiu de caz este, de asemenea, un martor al leadershipului nostru global. Nu doar pentru jocuri, dar avem studii de caz recente care demonstrează capacitatea noastră de a conduce rezultate în diverse categorii de aplicații.

Sunt mândru să subliniez parteneriatul nostru cu DHgate, o platformă de comerț electronic de top. Campaniile noastre de retargeting pentru atât Android, cât și iOS, au livrat rezultate excepționale, demonstrând capacitatea Aarki de a conduce performanță la scară.

Prin utilizarea tehnologiei noastre de rețea neurală profundă, am asamblat cu precizie segmente de utilizatori pentru a maximiza eficacitatea retargeting-ului. Acest lucru a condus la o creștere de 33% a clicurilor de utilizatori cu intenție mai ridicată și o creștere de 33% a conversiilor.

În mod deosebit, în timp ce cheltuielile DHgate cu Aarki au crescut cu 52%, am depășit constant obiectivele lor de ROAS de 450% de ziua 30, atingând un ROAS remarcabil de 784%. Acest caz exemplifică angajamentul nostru de a livra rezultate superioare pentru clienții noștri. Citiți mai multe despre aici.

Pentru o aplicație de alimente și livrare, am implementat o campanie de retargeting pentru a reactiva utilizatori și a achiziționa noi clienți în mod eficient.

Acest lucru a condus la o scădere de 75% a costului de achiziție pe utilizator și la 12,3 milioane de reactivări de utilizatori. Cheia succesului a fost utilizarea modelelor noastre de rețea neurală profundă pentru a ținti audiențele potrivite cu mesaje personalizate, menținând campania proaspătă și captivantă. Citiți despre asta aici.

Aceste studii de caz demonstrează capacitatea noastră de a conduce îmbunătățiri semnificative în metrici cheie în diverse categorii de aplicații și tipuri de campanii. Abordarea noastră cu prioritate pentru confidențialitate, capacitățile avansate de inteligență artificială, utilizarea strategică a datelor contextuale și infrastructura noastră scalabilă ne permit să livrăm rezultate remarcabile pentru clienții noștri, atât în achiziția de utilizatori, cât și în eforturile de re-angajare.

Care sunt avansările viitoare în inteligență artificială și învățare automată pe care le considerați cruciale pentru industria publicității mobile?

Privind spre viitor, anticipăm mai multe avansări cheie în inteligență artificială și învățare automată pentru publicitatea mobilă:

• Tehnici de păstrare a confidențialității îmbunătățite: Volumul masiv de date pe care îl procesăm va conduce la capacități de învățare fără precedent. Rețelele neurale profunde (DNN) vor exploata acest lucru pentru a crea strategii de implicare cu prioritate pentru confidențialitate superioare. De fapt, conceptul de “țintire” va evolua atât de dramatic, încât vom avea nevoie de terminologie nouă pentru a descrie aceste abordări predictive conduse de inteligență artificială.
• Inteligență artificială generativă pentru optimizarea creativă în timp real: Vom vedea inteligență artificială care nu numai că poate optimiza, dar și crea și modifica dinamic creativitatea publicitară în timp real. Acest lucru va revoluționa modul în care abordăm proiectarea și personalizarea publicității.
• Modele predictive holistice: Combinând rețelele noastre neurale profunde pentru insight-uri despre produse cu Optimizatorul nostru de licitație multi-obiectiv (MOBO) pentru prețuri, vom dezvolta modele extrem de eficiente și eficiente atât pentru achiziția de utilizatori, cât și pentru retargeting. Acestea vor oferi predicții incredibil de precise ale valorii pe termen lung a utilizatorilor, permițând o gestionare mai strategică a campaniilor.

Aceste avansări vor conduce probabil la experiențe publicitare mobile mai eficiente, mai eficiente și mai prietenoase cu utilizatorul.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Aarki ar trebui să viziteze Aarki.