L'intelligence artificielle (IA) est le moteur de la transformation du secteur publicitaire en un secteur de la technologie publicitaire. Cela explique pourquoi l'essor des machines achetant et vendant des espaces publicitaires en temps réel est plus efficace que la gestion humaine des opérations publicitaires. Les humains sont incapables de gérer l'immense quantité de données fournies par les médias programmatiques pour un traitement et une segmentation complexes.
Le terme « IA » évoque souvent la science-fiction et ses robots conscients qui prennent le contrôle du monde. En réalité, l'IA s'impose rapidement comme un terme courant dans le vocabulaire des grandes entreprises technologiques. Jusqu'à présent, la réflexion était principalement assurée par les humains, tandis que les machines se chargeaient des tâches mécaniques. Aujourd'hui, ce sont les machines qui réfléchissent le plus. Il ne s'agit pas d'une prédiction futuriste, mais d'un constat basé sur les faits actuels. Prenons l'exemple de la vague imminente de véhicules autonomes ou des algorithmes intelligents capables de prédire les produits que nous désirerons, avant même que nous en prenions conscience.
Le développement d'algorithmes d'IA doit être au cœur de toute entreprise de technologies publicitaires souhaitant proposer les meilleures solutions aux éditeurs, aux marques et aux agences. En optimisant l'exploitation des données et le ciblage, les algorithmes intelligents permettent aux annonceurs et aux éditeurs d'accroître considérablement l'efficacité de leurs campagnes. Ces algorithmes apprennent en permanence et sont capables de modifier ou de personnaliser leurs actions grâce à leur « expérience » acquise. En fonction du contexte, les algorithmes intelligents agissent (ou prennent des décisions) pour maximiser un objectif défini.
Différents types d'algorithmes de classification et de régression se combinent pour répondre à des questions complexes, même sans disposer de toutes les données. L'une des méthodes d'intelligence artificielle les plus couramment utilisées repose sur les réseaux de neurones. Ces derniers apprennent à reconnaître des schémas et à les associer en créant et en modifiant les connexions entre les nœuds. L'intérêt pour la publicité mobile réside dans le fait que pratiquement n'importe quel schéma peut être représenté par le réseau. De plus, le réseau peut effectuer ces correspondances de manière mathématiquement raisonnée, même si les données d'entrée sont incomplètes, bruitées ou imparfaites.
Les gens se fient généralement à l'expérience et à l'intuition, ce qui n'est évidemment pas très utile pour le secteur de la publicité numérique, qui est généralement caractérisé par l'évolution des besoins du public, par opposition à la diffusion des meilleures publicités en fonction du retour sur investissement et des revenus les plus élevés pour les éditeurs.
L'IA peut résoudre de nombreux défis auxquels sont confrontés les développeurs et les marques, notamment :
– Découvrir le prix que les régies publicitaires sont prêtes à payer pour une impression
– Promotion intégrée à l'application : déterminer la probabilité qu'une impression se transforme en installation réelle de l'application.
– Identifier les moments optimaux de la journée pour diffuser une publicité auprès des consommateurs cibles
– Déterminer la probabilité qu'un utilisateur interagisse avec une publicité si celle-ci perturbe sa lecture sur un site d'actualités.
– Calculer la probabilité qu'un utilisateur possédant des applications similaires sur son téléphone soit motivé à interagir avec certains produits
Jusqu'à présent, il était impossible de répondre à ces questions autrement qu'a posteriori. Or, supposer que les prédictions futures seront similaires aux événements passés est une erreur. Grâce à des algorithmes intelligents, les annonceurs disposent désormais d'informations prédictives précieuses sur un ensemble d'attributs qui reflètent les intérêts et les besoins des utilisateurs.
Ces données peuvent inclure l'historique des dernières publicités ayant influencé un utilisateur, la manière dont il a interagi avec elles, le contexte de cet impact, l'historique des pages web consultées, la liste des applications installées sur ses appareils mobiles et la liste des articles achetés. Toutes ces informations influencent le processus de décision de l'algorithme d'IA. Ainsi, l'un des principaux défis auxquels sont confrontées les entreprises de technologies publicitaires lorsqu'elles tentent d'intégrer l'IA à leur technologie principale (outre la constitution d'une équipe de professionnels compétents) consiste à sélectionner et à ajouter régulièrement de nouvelles variables afin de créer de nouveaux modèles et d'entraîner correctement les algorithmes pour obtenir les meilleurs résultats.
L'intégration de l'intelligence artificielle est positive à tous les niveaux. Toutes les difficultés liées à la gestion de campagnes, comme l'attribution des espaces publicitaires et des créations, la définition des prix, l'analyse et le reporting, prennent une nouvelle dimension en termes d'efficacité et de performance. Ces avancées sont rendues possibles grâce aux machines. L'avenir leur appartient ; choisir le bon partenaire est donc crucial pour le succès de vos campagnes, permettant à votre marque de prendre de meilleures décisions et d'optimiser vos revenus publicitaires.
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by Sonja Kroll
la source: ExchangeWire
