REGRESI LOGISTIK
Kecerdasan Buatan membantu kampanye iklan seluler Anda
Kami memanfaatkan, meningkatkan, dan bekerja dengan algoritme yang didasarkan dan dibangun berdasarkan prinsip-prinsip Regresi Logistik. Teknik ini diterima dan diyakini sebagai struktur kode saat ini - yang paling kuat - untuk algoritme periklanan tampilan terprogram. Teknik ini dianggap sebagai bentuk pembelajaran mesin (atau; Kecerdasan Buatan).
Regresi Logistik
Bagaimana cara kerjanya?
Sebuah algoritma - yang bekerja untuk meningkatkan kampanye iklan terprogram (seluler) - berdasarkan regresi logistik, menggunakan pembelajaran kampanye dari masa lalu untuk meningkatkan efektivitasnya. Algoritme ini belajar saat kampanye ditayangkan dan mengoptimalkan secara mandiri. Lokasi, perangkat, penerbit, waktu, sistem operasi, data demografis, ukuran iklan: ini hanyalah beberapa variabel yang dapat dioptimalkan secara mandiri. Yang cukup menarik, dan sangat sering, konfigurasi penargetan yang tidak terduga menentukan konversi yang sebenarnya. Oleh karena itu, algoritma machine learning/regresi logistik sangat diperlukan. Karena ada begitu banyak variabel yang harus dioptimalkan, algoritma berbasis regresi logistik adalah suatu keharusan untuk pengoptimalan yang tepat.
Terutama dalam hal periklanan seluler terprogram. Kami percaya bahwa algoritma yang didasarkan pada prinsip-prinsip Regresi Logistik adalah algoritma yang paling mumpuni yang digunakan untuk iklan display terprogram, saat ini.
Lihat artikel tentang regresi logistik - dari anggota tim Targetoo - di The Drum.
