Découvrez comment une nouvelle solution de AdTheorent utilise l'apprentissage automatique pour optimiser l'achat d'inventaire programmatique et protéger la confidentialité des données.
Imaginez un monde où la publicité en ligne est optimisée pour atteindre les bonnes personnes au bon moment, sans compromettre la vie privée des utilisateurs. Ce rêve est en train de devenir réalité grâce à une nouvelle solution lancée par AdTheorent, qui utilise l'apprentissage automatique pour évaluer l'inventaire programmatique en fonction de la probabilité qu'une impression génère un résultat souhaité. Cette approche révolutionnaire pourrait changer la donne pour les annonceurs et les agences de publicité.
Au lieu de cibler des listes d'identifiants individuels avec des cookies ou des fichiers CRM, AdTheorent analyse un ensemble de données initiales, généralement fourni par la marque, pour en apprendre autant que possible sur l'audience cible de celle-ci. Ensuite, un modèle prédictif est construit pour rechercher l'inventaire où les acheteurs d'annonces sont les plus susceptibles de trouver des personnes ayant ces attributs. Cela permet d'élargir l'audience cible sans exposer les données personnelles ni cibler les individus, offrant ainsi une solution respectueuse de la vie privée.
L'utilisation de l'apprentissage automatique permet également à AdTheorent d'évaluer les audiences et l'inventaire en temps quasi réel, améliorant ainsi la fraîcheur des données. Cette approche est particulièrement utile pour s'adapter aux comportements d'achat en constante évolution, comme l'a montré la pandémie de COVID-19. En fin de compte, cette solution innovante pourrait aider les annonceurs à atteindre plus efficacement les consommateurs prêts à effectuer un achat, tout en protégeant la confidentialité de leurs données.
