{"id":9393,"date":"2017-04-19T12:17:33","date_gmt":"2017-04-19T10:17:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/?p=9393"},"modified":"2017-04-19T12:17:33","modified_gmt":"2017-04-19T10:17:33","slug":"rtb-house-inteligenta-artificiala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/rtb-house-inteligenta-artificiala","title":{"rendered":"RTB House: Inteligen\u021ba artificial\u0103 ofer\u0103 consumatorilor\u00a0recomand\u0103ri potrivite"},"content":{"rendered":"
<\/div><\/div><\/div>

\"RTB<\/a>Conform unui nou studiu Adlucent<\/a>, consumatorii doresc o experien\u021b\u0103 personalizat\u0103 de advertising \u0219i 71% din responden\u021bi prefer\u0103 reclamele configurate conform intereselor \u0219i obiceiurilor de cump\u0103rare<\/strong>. Studiul mai arat\u0103 c\u0103 oamenii sunt de aproape dou\u0103 ori mai interesa\u021bi s\u0103 dea click pe un brand necunoscut, dac\u0103 reclama e conform preferin\u021belor lor.<\/p>\n

Marketingul online a intrat \u00een ultimii ani \u00eentr-o nou\u0103 er\u0103. Inteligen\u021ba artificial\u0103 schimb\u0103 advertisingul digital \u0219i le ofer\u0103 consumatorilor recomand\u0103ri axate pe preferin\u021bele lor. Totodat\u0103, algoritmii deep learning<\/em>, cea mai avansat\u0103 ni\u0219\u0103 de cercetare a inteligen\u021bei artificiale, sunt startul unui val de inova\u021bii \u00een domeniul publicit\u0103\u021bii online.<\/p>\n

Tehnologiile deep learning<\/em> sunt deja folosite de Google \u00een diverse proiecte, cum ar fi Translate \u0219i DeepMind sau Assistant, de Tesla Motors \u00een ma\u0219inile sale \u0219i de platforme de divertisment ca Netflix. Acum RTB House, furnizor global de tehnologii de retargetare, analizeaz\u0103 direc\u021bia \u00een care se va dezvolta domeniul acesta at\u00e2t din punct de vedere al companiei, c\u00e2t \u0219i al consumatorului.<\/p>\n

Algoritmii care determin\u0103 ce \u00ee\u021bi dore\u0219ti<\/h3>\n

Utilizatorul de internet s-a \u00eent\u00e2lnit deja, chiar dac\u0103 nu con\u0219tient, cu algoritmii deep learning<\/em> care \u00eembun\u0103t\u0103\u021besc experien\u021ba de utilizare din alte platforme, cum ar fi cele de divertisment. De exemplu, recomand\u0103rile de pe Netflix sunt furnizate pe baza a ceea ce \u00eenva\u021b\u0103 platforma despre utilizator. Similar, Amazon folose\u0219te inteligen\u021ba artificial\u0103 pentru consumatorii s\u0103i. Poate defini astfel, cu o precizie foarte mare, tr\u0103s\u0103turile de shopping<\/em> ale clientului \u0219i \u00eei poate furniza sugestii de brand, gam\u0103 de pre\u021b, produse care i s-ar potrivi.<\/p>\n

Cu un acces crescut la informa\u021bie \u0219i cu o competi\u021bie acerb\u0103, niciodat\u0103 nu a fost mai important pentru oamenii de marketing s\u0103 furnizeze recomand\u0103ri concrete pentru nevoi concrete ca acum. De exemplu, c\u0103utarea unui cadou \u00een ultimul moment este una dintre situa\u021biile c\u00e2nd personalizarea foarte precis\u0103 va face o diferen\u021b\u0103 \u0219i modelele deep learning<\/em> \u201e\u00eenva\u021b\u0103\u201c c\u00e2nd utilizatorul caut\u0103 ceva ni\u0219at. Fie c\u0103 e o schimbare brusc\u0103 \u00een comportament, fie c\u0103 e un impuls urgent, un model tipic poate s\u0103 nu sesizeze aceste date, \u00eens\u0103 inteligen\u021ba artificial\u0103 poate face conexiunile necesare<\/strong>.<\/p>\n

RTB House mizeaz\u0103 pe aceasta abordare \u0219i preconizeaz\u0103 o cre\u0219tere cu aproximativ 40% a eficien\u021bei campaniilor de marketing online. Totodat\u0103, cre\u0219te gradul de mul\u021bumire a clientului, care g\u0103se\u0219te \u00eentr-un timp scurt ceea ce caut\u0103 \u0219i prime\u0219te r\u0103spunsuri la nevoile sale.<\/p>\n

Despre RTB House<\/h5>\n

RTB House este o companie global\u0103 care ofer\u0103 solu\u021bii de publicitate prin retargetare personalizat\u0103, utiliz\u00e2nd tehnologii de ultim\u0103 genera\u021bie pentru branduri de top din \u00eentreaga lume. Prin intermediul propriului motor de licitare a spa\u021biului publicitar, sus\u021binut de algoritmi deep learning, RTB House ajut\u0103 companiile s\u0103-\u0219i multiplice v\u00e2nz\u0103rile pentru a-\u0219i atinge obiectivele pe termen scurt, mediu \u0219i lung.<\/em><\/p>\n

RTB House a fost fondat\u0103 \u00een 2012 \u0219i a derulat peste 1.000 de campanii \u00een peste 40 de pie\u021be din Europa, Orientul Mijlociu, Africa, Asia, Pacific \u0219i America Latin\u0103. Echipa cuprinde peste 200 de profesioni\u0219ti \u0219i este \u00een continu\u0103 cre\u0219tere.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

<\/div><\/div><\/div>

Conform unui nou studiu Adlucent, consumatorii doresc o experien\u021b\u0103 personalizat\u0103 de advertising \u0219i 71% din responden\u021bi prefer\u0103 reclamele configurate conform intereselor \u0219i obiceiurilor de cump\u0103rare. Studiul mai arat\u0103 c\u0103 oamenii sunt de aproape dou\u0103 ori mai interesa\u021bi s\u0103 dea click pe un brand necunoscut, dac\u0103 reclama e conform preferin\u021belor lor. Marketingul online a intrat \u00een ultimii ani \u00eentr-o nou\u0103 er\u0103. Inteligen\u021ba artificial\u0103 schimb\u0103 advertisingul digital \u0219i le ofer\u0103 consumatorilor recomand\u0103ri axate pe preferin\u021bele lor. Totodat\u0103, algoritmii deep learning, cea mai avansat\u0103 ni\u0219\u0103 de cercetare a inteligen\u021bei artificiale, sunt startul unui val de inova\u021bii \u00een domeniul publicit\u0103\u021bii online.<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[602,678],"class_list":["post-9393","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-comert-electronic","tag-inteligenta-artificiala","tag-rtb-house"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9393","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9393"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9393\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9395,"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9393\/revisions\/9395"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9393"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9393"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gpec.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9393"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}