¿Cuál es la aplicación del aprendizaje automático en las ofertas en tiempo real si usted es del lado del SSP?

Hay muchos problemas para que un SSP aplique el aprendizaje automático. Entre otros:

Establezca precios mínimos apropiados en un esfuerzo por maximizar sus ganancias en función del historial de ofertas.
Decida si desea enviar la impresión actual a un intercambio de anuncios (que intercambia) o usar un anuncio interno para satisfacer sus contratos con anunciantes premium o sus DSP.
En caso de que la impresión se vaya a subastar, debe decidir qué tipo de información divulgar a los licitantes en función de cómo podrían utilizarla tanto a corto como a largo plazo.
Decidir cómo aprovechar al máximo los datos de sus clientes (relaciones con DMP y otros terceros)
Proporcionar informes / análisis / inteligencia de negocios a sus clientes.

Algunos de estos problemas también se enfrentan por otros lados de la oferta, como los propios editores.

Hay varios lugares donde se puede utilizar el aprendizaje automático. Algunos de ellos son como debajo –

Detección de fraudes: para detectar diversos tipos de fraudes, como los basados en patrones, la manipulación, etc.
Enrutamiento de tráfico: para decidir qué inventario se está desempeñando para una demanda y garantizar que dicho tráfico vaya a esa demanda. Considere también la tasa de relleno y los ingresos en tales optimizaciones
Optimización del piso de ofertas: para cambiar dinámicamente los pisos en función de los patrones de ofertas históricas y las tasas de llenado para un mejor rendimiento
Análisis: proporcione análisis a los clientes para obtener un mejor rendimiento o ROI.

Saludos

Kritter, un proveedor de soluciones empresariales de tecnología publicitaria, [correo electrónico protegido]

Rohan Rai

Muchas tareas usan servidores para aprender de los datos históricos para hacer predicciones sobre datos futuros, tales como: