Regresión Logistica

L'intelligenza artificiale aiuta le campagne pubblicitarie mobili

Utilizziamo, miglioriamo e lavoriamo con algoritmi basati sui principi della Regresión Logística. La tecnica è ampiamente accettata come la struttura di codice attuale più potente per gli algoritmi di pubblicità di visualizzazione programmatica. La tecnica è considerata una forma di apprendimento automatico (o machine learning).

Come funziona?

Un algoritmo che lavora per migliorare una campagna pubblicitaria basata sulla regresión logística, utilizza i dati delle campagne passate per prevedere quali sono le caratteristiche necessarie per ottenere la prossima impression. Inoltre, cosa ancora più importante, si impara mentre la campagna sta funzionando e si ottimizza in modo autonomo. Ubicazione, dispositivo, editore, ora, sistema operativo, dati demografici, formato dell'annuncio: sono solo alcune delle variabili che possono essere ottimizzate in modo autonomo. Molto interessante, e molto spesso, è che le configurazioni di segmentazione non desiderate determinano una vera e propria conversione. Da qui la necessità di algoritmi di apprendimento automatico. A causa delle numerose variabili da ottimizzare, gli algoritmi basati sulla regressione logica sono necessari per un'ottimizzazione adeguata. Soprattutto quando si tratta di pubblicità programmatica mobile. Riteniamo che gli algoritmi basati sui principi della regressione logica siano gli algoritmi più capaci che si utilizzano attualmente per la pubblicità delle pagine programmatiche.

Lavoriamo in stretta collaborazione con i leader del settore e siamo consapevoli dei progressi e dei miglioramenti che vengono realizzati. Il nostro compromesso con i clienti è quello di fare tutto ciò che è a nostra disposizione per garantire che le migliori e più recenti versioni di algoritmi basati sulla regressione logica vengano utilizzate per le loro campagne.

Leggi un articolo sulla regressione logistica, di un membro dell'equipaggio di Targetoo, su The Drum.

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