REGRESSIONE LOGISTICA
L'intelligenza artificiale aiuta la vostra campagna pubblicitaria mobile
Utilizziamo, miglioriamo e lavoriamo con algoritmi basati e costruiti sui principi della Regressione Logistica. Questa tecnica è accettata e ritenuta l'attuale struttura di codice più potente per gli algoritmi di pubblicità display programmatica. La tecnica è considerata una forma di apprendimento automatico (o intelligenza artificiale).
Regressione logistica
Come funziona?
Un algoritmo - che lavora per migliorare una campagna pubblicitaria programmatica (mobile) - basato sulla regressione logistica, utilizza l'apprendimento della campagna dal passato per migliorarne l'efficacia. Impara mentre la campagna è in corso e ottimizza autonomamente. Posizione, dispositivo, editore, orario, sistema operativo, dati demografici, dimensione dell'annuncio: queste sono solo alcune delle variabili che possono essere ottimizzate autonomamente. È interessante notare che, molto spesso, configurazioni di targeting inaspettate determinano una conversione effettiva. Da qui la necessità di algoritmi di apprendimento automatico/regressione logistica. Poiché le variabili da ottimizzare sono molte, gli algoritmi basati sulla regressione logistica sono indispensabili per una corretta ottimizzazione.
Soprattutto quando si tratta di programmatic mobile advertising. Riteniamo che gli algoritmi basati sui principi della Regressione Logistica siano i più validi oggi in uso per la pubblicità programmatica su display.
Si veda un articolo sulla regressione logistica - di un membro del team Targetoo - in The Drum.
Vedere un'esposizione approfondita e un approccio alla Regressione logistica.
Scaricate il nostro ultimo whitepaper sulla regressione logistica.
