- AdTech / MarketingSetor
- Equipas de publicidade e marketingCliente
- Machine LearningCategoria
- Implementação faseadaTempo até ao impacto
O desafio
- Decidir que anúncios e posicionamentos apoiar é sobretudo adivinhação até o investimento já estar feito.
- Quando o CTR chega, o orçamento já foi gasto.
Prevê que criativos e posicionamentos vão realmente ser clicados, antes de gastar neles.
Um modelo de machine learning que prevê a taxa de cliques de criativos e posicionamentos publicitários, para que o orçamento vá para aquilo que vai realmente ter desempenho em vez de ser decidido por intuição.
O que construímos
- 01Aprende com dados históricos de criativos, posicionamentos e audiências.
- 02Prevê o CTR de novos criativos e posicionamentos antes do investimento.
- 03Ordena as opções para que o orçamento vá para as mais fortes.
- 04Afina-se à medida que chegam mais dados de desempenho.
Como funciona
O que faz
Previsão de CTR
Estima a taxa de cliques antes de gastar.
Ordenação de criativos
Ordena criativos e posicionamentos pelo desempenho provável.
Orientação do orçamento
Aponta o investimento para aquilo que vai realmente ter desempenho.
Aprende ao longo do tempo
Melhora à medida que chegam novos dados de desempenho.
Quem fica no circuito
A decisão que o sistema não toma de propósito, e o que a pessoa recebe para a tomar.
Um modelo de machine learning que prevê a taxa de cliques de criativos e posicionamentos publicitários
O responsável pela compra de media
Decidepara onde vai de facto o orçamento
Vêos criativos ordenados com o CTR previsto, e o histórico com que a previsão foi aprendida
O resultado
O que fica diferente depois de estar a correr. Sem números inventados: são as mudanças para que o trabalho foi feito.
O investimento vai para os criativos com maior probabilidade de serem clicados, e não para os que apenas pareciam bons na reunião.
Orçamento dirigido aos criativos que vão ter desempenho.
Menos investimento desperdiçado em posicionamentos fracos.
Decisões fundamentadas em dados, não na intuição.
Construído com
As camadas em que isto assenta, desde o que entra até ao que liga.
- Entrada de dados
- Feature engineering
- Camada de modelos
- ML models
- Forecasting
Perguntas frequentes
As mesmas respostas de cima, escritas por extenso.
Um modelo de machine learning que prevê a taxa de cliques de criativos e posicionamentos publicitários, para que o orçamento vá para aquilo que vai realmente ter desempenho em vez de ser decidido por intuição.
Decidir que anúncios e posicionamentos apoiar é sobretudo adivinhação até o investimento já estar feito. Quando o CTR chega, o orçamento já foi gasto.
Introduzir dados históricos de criativos e de desempenho. O modelo prevê o CTR das novas opções. O orçamento segue os criativos melhor classificados.
O responsável pela compra de media decide para onde vai de facto o orçamento. Vê os criativos ordenados com o CTR previsto, e o histórico com que a previsão foi aprendida.
Entrada de dados: Feature engineering. Camada de modelos: ML models, Forecasting.
Orçamento dirigido aos criativos que vão ter desempenho. Menos investimento desperdiçado em posicionamentos fracos. Decisões fundamentadas em dados, não na intuição.
Onde isto encaixa
A prática a que pertence, como corre um projeto destes, e o que já escrevemos sobre o assunto.
- Machine learning
- AdTech
- Marketing
- Previsão
- AdTech / Marketing
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Traga-nos o problema que ninguém resolveu.
Somos uma equipa pequena de especialistas seniores. Escolhemos o modelo certo e a camada certa, e construímos o mínimo de maquinaria que resolve o problema. Tem uma chamada com um engenheiro, não um deck de vendas.