AdTheorent utiliza a Digital Element para melhorar a precisão de geolocalização e de segmentação com base na localização para clientes de publicidade móvel
Panorama
Hoje em dia, smartphones e tablets representam as duas plataformas de distribuição de conteúdo mais personalizado do mundo. O tráfego na Web móvel cresceu significativamente durante o último ano. Agora, os assinantes móveis superam os usuários da Internet em cerca de três a um, o que representa uma mudança sísmica digna de nota. À medida que a adoção móvel continua a crescer e os dispositivos móveis se tornam as primeiras telas para os consumidores, os profissionais de marketing estão agressivamente atentos a oportunidades dentro do espaço de publicidade móvel. No entanto, um grande problema que os profissionais de marketing enfrentam é a necessidade de processar enormes quantidades de dados e tomar decisões acionáveis em tempo real a fim de obterem os melhores resultados em publicidade móvel.
Chris Cagle, vice-presidente executivo da AdTheorent disse: “À medida que a sociedade continua sua transição para dispositivos móveis, os profissionais de marketing têm se esforçado para alcançar o consumidor sempre conectado e em movimento de uma forma mais personalizada e precisa”. “Os profissionais de marketing finalmente começaram a perceber que sindicar versões digitais de seus anúncios impressos para o público móvel não é a resposta. O próximo obstáculo envolve o uso de Big Data para informar decisões de compra de mídia em tempo real para garantir o que anúncio certo seja oferecido para a pessoa certa, no momento certo e no local certo”.
A AdTheorent já tornou isso possível. Fundada em 2011, essa empresa sediada em Nova York está transformando a publicidade móvel através de soluções preditivas conduzidas por dados. As tecnologias de aprendizado de máquina, de rastreamento e de ligação profunda da AdTheorent se reúnem para maximizar o engajamento e a conscientização dos anunciantes.
As tecnologias da AdTheorent proporcionam aos planejadores de mídia a ferramenta mais eficaz da indústria para a segmentação inteligente de público. Para garantir que ela estava usando os dados de inteligência de IP e de localização mais precisos e confiáveis, a AdTheorent integrou a tecnologia NetAcuity® da Digital Element na sua plataforma.
Solução
Cagle disse: “Queríamos ajudar a tirar as adivinhações da publicidade móvel através do uso da ciência e do enriquecimento de compras de anúncios móveis com perspectivas de primeiros e terceiros”. “A nossa plataforma processa mais de 4 bilhões de solicitações de anúncios por dia de sites móveis e aplicativos para mostrar uma impressão de anúncio. A tecnologia de aprendizado de máquina da AdTheorent, a Real Time Learning Machine™ (RTLM), reúne milhões de pontos de dados em modelos adaptáveis e precisos para identificar os públicos ideais, proporcionando uma melhoria sem precedentes em termos de eficiência e eficácia. É obvio que o acesso a dados precisos e confiáveis é essencial para o nosso desempenho”.
A RTLM utiliza um processo único de enriquecimento de dados de alta velocidade e software avançado de segmentação preditiva para avaliar o potencial de conversão de cada impressão de publicidade móvel. A RTLM da AdTheorent não segmenta indivíduos com base no comportamento passado nem engaja-se em segmentação comportamental que ameaça à privacidade. Em vez disso, ela usa estatísticas anônimas e agregadas para predizer resultados de engajamentos futuros. A AdTheorent também mede o desempenho do anúncio móvel além das taxas de cliques (CTRs), incluindo ações secundárias, tais como retornar / responder, uso de cupons, assinaturas, downloads de aplicativos ou visualizações de vídeos.
A AdTheorent usa a solução de geolocalização hiperlocal NetAcuity Edge™ da Digital Element para determinar, de maneira não invasiva, localizações geográficas dos consumidores a um nível de CEP e código postal em todo o mundo. Além disso, a AdTheorent utiliza informações de outras ofertas de inteligência de IP da Digital Element, incluindo a operadora de celular e conjuntos de dados residenciais / empresariais.
“A abundância de conhecimento contextual vem de saber as localizações geográficas dos consumidores em tempo real”, disse Cagle. “Ser capaz de identificar com precisão uma operadora de celular na indústria também é uma grande vantagem, porque a central telefônica envia muitas informações errôneas sobre os dispositivos. Saber se estamos segmentando os consumidores em casa ou no escritório também pode ser uma grande vantagem para determinar quais os anúncios são relevantes em um momento específico”.
Sucesso
A RTLM ingere grandes quantidades de dados para melhorar suas capacidades preditivas em tempo real. Nenhum outro método de modelagem é capaz de igualar o número de variáveis, o tamanho e a velocidade recorde realizados pela RTLM da AdTheorent. A empresa consistentemente desempenha mais de três vezes a média da indústria em indicadores de desempenho.
Cagle acrescentou: “Através da nossa parceria com a Digital Element, nós agora podemos mapear localizações geográficos de forma mais precisa, ao mesmo tempo que obtemos acesso às dimensões de dados que o nosso parceiro de dados IP anterior simplesmente não conseguia fornecer”.
Abaixo está uma comparação das principais áreas entre a Digital Element e o provedor de dados IP anterior da AdTheorent:
Cobertura e densidade
- A Digital Element forneceu cerca de 3,5 vezes mais registros de dados para estado, DMA e CEP.
Precisão
- A Digital Element foi 16,5% mais precisa em nível de estado.
- A Digital Element foi 26% mais precisa em nível de DMA.
- A Digital Element foi 200% mais precisa em nível de CEP.