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¿Cómo optimizar las campañas de retargeting con Deep Learning?

Deep learning

En la actualidad, el objetivo de todas las campañas digitales es aumentar la tasa de clicks sin incrementar considerablemente el presupuesto. La tasa de clics, o la proporción de clics en un banner respecto al número total de impresiones, es una de las métricas más comunes para evaluar una campaña publicitaria exitosa. Si la tecnología puede predecir los comportamientos de los usuarios basados ​​en sus actividades anteriores y recomendar mejores ofertas, las marcas pueden aumentar la tasa de clics y llegar a sus clientes potenciales con mayores posibilidades de finalizar la conversión. Y todo ello debería producirse sin incrementar considerablemente el presupuesto.

El Deep learning – el subcampo más prometedor de la investigación sobre la inteligencia artificial- posibilita una mejor predicción de posibles clics en los anuncios, aspecto fundamental para mejorar el ROI de las campañas de publicidad digital.

Mediante el uso de la tecnología de Deep Learning, los modelos de procesamiento inspirados en las neuronas de nuestros cerebros, hace posible obtener una interpretación más fiable de los perfiles de potenciales clientes, y todo ello sin ninguna intervención del ser humano.

Pues, en una serie de campañas realizadas por RTB House, empresa global que ofrece tecnología de retargeting de última generación, se evidenció que, gracias a un enfoque innovador, los algoritmos empleados para mejorar la tasa de conversión son capaces de aumentar el rendimiento general de las actividades de retargeting hasta un 29%. Además, las recomendaciones basadas en el Deep learning aumentan la eficiencia de la selección de productos en un 41%, en comparación con las campañas que no utilizaban los mismos métodos. Optimizar la tecnología de recomendación permite predecir los clics de los usuarios en los anuncios con mayor precisión, aumentando el número total de clics en un 16,5% dentro de las mismas condiciones presupuestarias.

En este contexto, Bartłomiej Romański, Director de Tecnología de RTB House, enfatiza que los cambios en los algoritmos de la empresa hacen que su tecnología de retargeting sea apoyada por una avanzada implementación del Deep Learning en todos los niveles del proceso publicitario. “Hemos estado trabajando en estas innovaciones durante un año y medio, extendiendo gradualmente actualizaciones a nuestra solución. Nos ha llevado al punto en el que podemos decir que, el 100% de nuestros algoritmos, están basados ​​en componentes de Deep Learning, permitiendo a nuestros clientes alcanzar una nueva tasa de eficiencia en sus campañas online. Tomando nota de otras industrias, como los viajes, donde se tiene en cuenta una larga lista de métricas y los patrones de compra de los usuarios son dinámicos y difíciles de predecir, los algoritmos impulsados ​​por el Deep Learning pueden reaccionar mejor a las necesidades del usuario. Es una gran mejora con respecto a otros métodos típicamente utilizados en el retargeting “, resume Romański.

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