Fünf neue Deep-Learning-Modelle von MediaGo verbessern die Konversionsraten im gesamten Funnel

SAN FRANCISCO, 2. Dezember 2024 /PRNewswire/ -- MediaGo, die auf Deep Learning basierende intelligente Werbeplattform, hat heute ein umfassendes Upgrade seiner Deep Learning-Modelle angekündigt. Mit diesem Upgrade können die Modelle nun die Qualität des Traffics genau bewerten, intelligentes Bieten für Anzeigenplatzierungen ermöglichen und in jeder Phase des Marketing-Funnels genaue Vorhersagen treffen, die Werbetreibenden helfen, ihren Return on Investment (ROI) zu maximieren.

Mithilfe eines tiefen neuronalen Netzwerks (DNN) mit über einer Milliarde Parametern kann MediaGo mehr als 7 Millionen Anzeigenanfragen pro Sekunde verarbeiten und so die Werbewirkung bewerten und intelligente Gebotsstrategien in Echtzeit formulieren.

In den letzten Jahren wurde die Werbeindustrie von langjährigen Problemen geplagt, wie z. B. hohem Volumen und geringer Qualität des Traffics und Schwierigkeiten beim Abschluss von Konversionen. Um diese allgemeinen Herausforderungen der Branche zu bewältigen, hat MediaGo Deep-Learning-Modelle speziell trainiert und fünf Hauptmodelle eingeführt, die die gesamte Marketingumwandlungskette abdecken:

Traffic Value Assessor: Dieses Modell kann den Wert des Traffics genau einschätzen. Es ermöglicht Werbetreibenden, die Gefahr von ungültigem Traffic (IVT) zu vermeiden und die IVT-Quote auf weniger als 10 % des Branchendurchschnitts zu senken. Das Modell ist auch in der Lage, den Wert des Datenverkehrs genau zu bewerten und minderwertigen Verkehr mit schlechten Ergebnissen zu eliminieren, sodass nur für den Verkehr mit dem höchsten Wert geboten wird, was die Effektivität des Medienkaufs verbessert.

Modelle zur Vorhersage von Aufmerksamkeit, Interesse und Absicht: Gemeinsam nutzen diese drei Modelle Mediendaten und historische globale Marketingdaten, um in jeder Phase der Marketingreise Echtzeit-Prognosen zu erstellen, angefangen bei der Gewinnung der Aufmerksamkeit der Benutzer über das Wecken des Interesses der Benutzer bis hin zum Abschluss der Konversion. Das Modell zur Vorhersage der Aufmerksamkeit liefert hochpräzise Schätzungen der Belichtungseffizienz von Anzeigenplatzierungen und erhöht die sichtbare Belichtungsrate um durchschnittlich 20 %. Durch die genaue Beurteilung des Nutzerinteresses und der Konversionsabsicht helfen die Modelle den Werbetreibenden, die Nutzer zu erreichen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit klicken und konvertieren, die Klickrate (CTR) um durchschnittlich 15 % und die Konversionsrate (CVR) um durchschnittlich 40 % zu erhöhen.

Erweiterte Bietstrategie (SmartBid): SmartBid, das intelligente Gebotsprodukt von MediaGo, passt die Gebote automatisch an die Marktdynamik und die Anzeigenleistung an und bietet zwei Modi – Target Cost Per Action (TCPA) und Max Conversion – um die verschiedenen Ziele der Werbetreibenden zu erfüllen. Die Daten zeigen, dass Werbekampagnen, die SmartBid verwenden, eine durchschnittliche 35%ige Steigerung des ROAS (Return on Advertising) erzielen.

„MediaGo ist bestrebt, den ROI der Werbetreibenden mit Hilfe von Deep-Learning-Technologie zu maximieren", sagte Peter Jinfeng Pan, Leiter von MediaGo. „Wir glauben, dass MediaGo durch die kontinuierliche Erforschung der Möglichkeiten von Deep-Learning-Modellen nicht nur Werbetreibenden dabei helfen kann, ihre Effektivität zu steigern, sondern auch neue Vorteile für unsere Partner und die gesamte Marketing-Branche zu erschließen."

Foto – https://mma.prnewswire.com/media/2569720/5_Deep_Learning_Models.jpg