Fidest – Agenzia giornalistica/press agency

Quotidiano di informazione – Anno 34 n° 25

L’intelligenza artificiale incontra il mondo del digital advertising

Posted by fidest press agency su martedì, 23 novembre 2021

ML cube (www.mlcube.com), spin-off del Politecnico di Milano e startup innovativa che fornisce soluzioni all’avanguardia di intelligenza artificiale, lancia AD cube, una piattaforma per l’ottimizzazione multi-canale delle campagne di advertising online che supporta gli advertiser nella definizione del target da raggiungere, del budget da impiegare e della sua distribuzione. L’universo del digital advertising è in continua crescita ma sono ancora molti i problemi da risolvere. Ad esempio, ancora soltanto il 22% delle aziende è soddisfatto dei tassi di conversione (Fonte: Econsultancy) e il 57% dei merketer (Fonte: Forrester) non possiede gli strumenti necessari per prendere decisioni rilevanti. Grazie all’intelligenza artificiale di AD cube, gli advertiser avranno un supporto a 360° e potranno gestire un mix di campagne su più canali (Google, Facebook, Instagram, Tik Tok, ecc.) all’interno della stessa piattaforma. Il tutto si traduce in un risparmio di tempo e, soprattutto, in una maggiore efficienza. Lo confermano anche i dati delle prime applicazioni su un gruppo di 10 early adopters italiani e internazionali, che hanno visto crescere il ROI del +30% e guadagnato oltre il +40% in termini di tempo.Uno dei grandi problemi della gestione delle campagne di advertising riguarda proprio l’elevatissimo numero di task che richiede, specialmente quando le campagne sono tante. Proprio per questo AD cube si basa su algoritmi di IA, sviluppati dal team di ML cube, che ogni giorno analizzano i dati e impostano le modifiche per un risultato ottimale su ogni singola piattaforma. Basta semplicemente creare il nuovo progetto, aggiungere le proprie campagne da tutti i canali attivati e AD cube farà il resto.Il nuovo prodotto della start-up milanese è composto da tre moduli: SpendOpt, BudOpt e TargOpt. SpendOpt riguarda l’ottimizzazione del piano di spesa e risponde alla domanda: “quanto devo investire?”. Questo modulo prevede le performance delle campagne in termini di ricavi e ROI e fornisce un output in curve predittive che suggeriscono agli advertisers quanto investire per raggiungere un determinato obiettivo, eliminando il problema del trade-off Revenue/ROI. BudOpt, basato su algoritmi di Machine Learning, riguarda invece l’allocazione del budget e risponde alla domanda “come devo distribuire il budget?”. Questo modulo distribuisce giornalmente il budget tra le diverse campagne massimizzando così i rendimenti o il ROI. Il tutto permettendo sempre all’advertiser di impostare dei limiti e di personalizzare il budget. TargOpt sfrutta, invece, la potenza degli algoritmi di intelligenza artificiale per catturare i segmenti target che l’analisi dati tradizionale non riesce a raggiungere e risponde alla domanda: “qual è il giusto target?”. Il modulo processa i dati storici delle campagne già esistenti in background e restituisce un nuovo set di campagne nel momento in cui individua un segmento promettente. TargOpt può anche creare in automatico il nuovo pubblico per ogni piattaforma.

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