RÉGRESSION LOGISTIQUE
L'intelligence artificielle au service de votre campagne de publicité mobile
Nous utilisons, améliorons et travaillons avec des algorithmes basés sur les principes de la régression logistique. Cette technique est reconnue et considérée comme la structure de code la plus puissante pour les algorithmes d'affichage publicitaire programmatique. Cette technique est considérée comme une forme d'apprentissage automatique (ou d'intelligence artificielle).
Régression logistique
Comment cela fonctionne-t-il ?
Un algorithme - destiné à améliorer une campagne de publicité programmatique (mobile) - basé sur la régression logistique, utilise l'apprentissage des campagnes passées pour en améliorer l'efficacité. Il apprend pendant que la campagne est en cours et l'optimise de manière autonome. Localisation, appareil, éditeur, heure, système d'exploitation, données démographiques, taille de l'annonce: ce ne sont là que quelques-unes des variables qui peuvent être optimisées de manière autonome. Il est intéressant de noter que, très souvent, des configurations de ciblage inattendues déterminent une conversion réelle. D'où la nécessité des algorithmes d'apprentissage automatique et de régression logistique. En raison du grand nombre de variables à optimiser, les algorithmes basés sur la régression logistique sont indispensables pour une optimisation correcte.
Surtout lorsqu'il s'agit de publicité mobile programmatique. Nous pensons que les algorithmes basés sur les principes de la régression logistique sont les algorithmes les plus performants utilisés aujourd'hui pour l'affichage publicitaire programmatique.
Voir un article sur la régression logistique - d'un membre de l'équipe Targetoo - dans The Drum.
Voir une présentation et une approche approfondies de la régression logistique.
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