Szukaj
Newsletter
Zenith wykorzystuje uczenie maszynowe w planowaniu mediów
Agencja mediowa Zenith (należąca do Publicis Media) wykorzystała do realizacji kampanii internetowej tzw. machine learning (uczenie maszynowe). Ma to znacząco zwiększyć efektywność działań reklamodawców i zmienić sposób, w jaki agencje i ich klienci będą optymalizować działania w mediach internetowych.
W ciągu ostatnich sześciu miesięcy globalny zespół złożony ze specjalistów z zakresu data science i strategów z Zenith pracował nad projektem zaawansowanej automatyzacji kampanii internetowej używając własnej technologii machine learning (uczenia maszynowego) i stworzonych na potrzeby projektu algorytmów. Celem zespołu było zbadanie możliwości wykorzystania machine learning do efektywnego przetwarzania dużych ilości danych i do zautomatyzowania najbardziej złożonych i czasochłonnych elementów kampanii internetowej.
Zbierając dane z bieżących kampanii firmy Aviva, zespół połączył dane z kampanii na poziomie cookie z systemu platformy DSP (demand-side platform) z odpowiednimi danymi klienta dotyczącymi sprzedaży. Stosując stworzony przez Zenith algorytm machine learning, zespół mógł precyzyjnie przypisać konwersje do konkretnych interakcji.
Następnie Zenith automatycznie zoptymalizował internetowe kampanie Avivy, wprowadzając dane będące efektem pracy algorytmu z powrotem do systemu DSP. W ten sposób domknął pętlę automatyzacji - gromadzenie danych, atrybucja i zmiany w mediaplanie dotyczące wszystkich internetowych touchpointów odbywają się teraz automatycznie.
W kolejnym kroku, Zenith dodaje do algorytmu własne dane o czynnikach wpływających na popyt, by zwiększyć efektywność automatycznych zmian w media planie. Dzięki temu zautomatyzowana optymalizacja uwzględnia także dane dotyczące np. wpływu ceny na sprzedaż czy odbioru kreacji wykorzystanych w kampanii
Pełna automatyzacja planowania kampanii internetowej jest realizowana z użyciem technologii przetwarzania danych w chmurze obliczeniowej. W całym procesie klient zachowuje pełną własność swoich danych.
Zastosowanie machine learning i automatyzacji przyniosło Avivie korzyści w postaci polepszenia wskaźników CPA (Cost Per Action - action to w tym przypadku wypełnienie formularza w celu skalkulowania wysokości składki ubezpieczenia samochodu) o 6 proc. dla działań search i o 10 proc. w przypadku kampanii display.
Projekt będzie wdrażany na wszystkich rynkach, na których działa Zenith.
Była korespondentka TVP w europejskiej stacji 
Nowe stacje Canal+ Polska także w telewizji. KRRiT się zgadza 
Wydawcy łączą siły w sprawie Legimi. Apel do ministerstwa 
KRRiT może zablokować likwidację kanałów TVP 
Były dziennikarz TVP Info w telewizji wPolsce24 
Dołącz do dyskusji: Zenith wykorzystuje uczenie maszynowe w planowaniu mediów