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(Immagine: LorenzoPatoia, Getty Images/iStockphoto)
Anche se la pubblicità di dollari il continuo spostamento in senso ampio, per i media interattivi come online annunci display e “programmatic buying,” ci sono ancora decine di miliardi all’anno in pubblicità in pianura vecchio “lineare” della televisione, e un sacco di sforzi per migliorare l’utilizzo del mezzo.
Il problema è come collegare il marketing, la pubblicità “spot” che va in onda in TV, al comportamento in un modo che può davvero dimostrare il valore di quell’annuncio.
Macchina di apprendimento di varie forme, è uno strumento che rende possibile una maggiore capacità di collegare la visione della TV e del comportamento del consumatore. Che la messa a fuoco di un tre-anno-vecchio di avvio di nome EDO, che ha una doppia sede a New York e Los Angeles.
EDO, che è un po ‘ pesante-battitori dal mondo dei media, ha fatto un business di guardare la televisione feed in un gigante DVR farm e cercare di capire in che modo gli annunci di correlare — e forse causa-comportamento d’acquisto dei consumatori online. EDO Dvr hanno catturato più di 47 milioni di “passaggi” della televisione, spot pubblicitari, negli ultimi tre anni e mezzo. Il database di annunci viene confrontato con i dati disponibili al pubblico le cose che le persone fanno on-line, come la ricerca per parola chiave o per la ricerca di cose in Wikipedia, un set di dati di “trilioni” di consumo azioni, l’azienda sostiene.
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La scienza di dati corrispondenze tra la messa in onda di un annuncio e il picco nel comportamento di vari tipi che si riferisca a un prodotto o di un brand, creando una sorta di “test A/B,” visto che i punti tra diversi da parte di un brand marketer avuto la più grande spinta per il comportamento.
EDO, giovedì mattina, ha annunciato un nuovo round di finanziamento per la somma di 12 milioni di dollari da Breyer Capitale, gestito da ex Accel Partners venture capitalist Jim Breyer. (EDO avuto un precedente, seed round di finanziamento, che la società non è divulgazione.)
L’azienda è stata fondata dall’attore Edward Norton e Daniel Nadler, ex amministratore delegato di analisi di dati in azienda Kensho (poi venduto a S&P Global) e Kevin Krim, ex direttore generale della CNBC Digitale. Tra i clienti di Walt Disney, ESPN, e il Bravo rete, che vogliono ottimizzare il modo in cui essi promuovono la TV mostra con la loro aria di annunci. EDO afferma di avere clienti in una serie di altri settori come abbigliamento e automotive, anche se l’azienda non condividere i nomi di quei clienti.
Krim, che serve come CEO di EDO, e Joshua Lee, il chief technical officer, che è stato in passato con Airbnb, preso un po ‘ di tempo per parlare con ZDNet per spiegare l’azienda utilizza l’intelligenza artificiale per rendere il senso di masse di dati che stiamo osservando.
I clienti sono alla ricerca di capire quali annunci produce un effetto, per fascia oraria, per massimizzare il ritorno sugli investimenti, come lo spostamento di denaro. è come lo spostamento di dollari qua e là. A volte, questo significa che per capire ciò che funziona ancora prima di pianificare la campagna pubblicitaria, toccando modelli storici che EDO ha osservato.
“Abbiamo avuto un auto client che stava lanciando per la prima volta, berlina SUV”, spiega in Crimea. “Che il client non è in grado di esaminare la propria storia [pubblicità] per il prodotto in questione, non poteva vedere in base alla loro esperienza, che [TV via cavo] reti sono più efficaci per generare coinvolgimento.”
“Con il nostro aiuto, sono stati in grado di guardare indietro a un insieme molto specifico di campagne da parte dei concorrenti, solo per la metà del segmento lusso, e guardare sei o otto campagne storiche da parte dei concorrenti” per vedere cosa campagne sembrava prompt corrispondente comportamento da parte dei consumatori.
“La cosa bella è che siamo in grado di contestualizzare i dati per l’intero settore, i settori di lusso e non di lusso, SUV o non SUV,” dice Krim. “I clienti sono in grado di ottenere un senatore guardando i loro dati, ma è solo guardando i dati al suo interno.” La produzione di tali differenziali in ad impatto può essere il denaro risparmiato, Krim, spiega. “Abbiamo avuto un auto maker lancio di una cucina completamente ridisegnato versione del modello di punta di loro, e sono stati per un lungo fine settimana di questa estate l’esecuzione di sei diversi ‘creativi.’ Abbiamo potuto mostrare loro che tra la parte superiore e su quella inferiore, l’esecuzione di punti c’era un 50% di differenza nell’impatto, i primi annunci sono 50 per cento più probabilità di impegnarsi in una persona di basso esecutori.”
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Come risultato, hanno avuto la possibilità di raddoppiare il proprio stanziamento di bilancio per i top performer, e magari tagliare l’assegnazione al fondo. Che la scelta dovrebbe generare l’equivalente di 240 ulteriori prime time punti. Se il costo medio è di $50.000 per posto, stai parlando di un extra di $12 milioni nel efficace spendere.”
EDO squadra.
EDO, che ha iniziato la vita come il “Big Dati Oracle,” combina ore di TV “visualizzazione” con masse di dati pubblicamente disponibili relative a “imbuto”: Il percorso in linea che i telespettatori girare per cose come la ricerca. L’azienda è vago su come si va su come raccogliere i dati salvare dire che non implica nessuna disposizioni speciali con Google o altre società che operano in internet. I dati del consumatore è dati aggregati e anonimi, quindi non una sola persona è ricercata come si comportano. Si tratta di un campionamento statistico di comportamento.
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Il punto, CTO di Lee dice, è che non sono le fonti di dati che fanno la differenza: Guardare la TV “lineari” e scraping dei dati può essere fatto da altri. È la scienza di dati, le modalità con cui i dati vengono analizzati che conta. La data science team EDO impiega un numero di machine learning, partendo dalla tecnica di regressione lineare semplice “tecniche avanzate”, che coinvolge Google TensorFlow e Foreste Casuali, dice Lee. “Abbiamo la filosofia di non complicare le cose se non ci sono,” dice Lee.
Ma la domanda chiave, naturalmente, è se l’azienda è in realtà scoprire semplicemente correlazione — la gente sembra di ricerca per auto, al tempo stesso, che un annuncio auto in onda — o un qualche tipo di causalità che è significativo.
Lee insiste sul fatto che il secondo.
“Crediamo fortemente che ci sia una relazione causale” nei dati, dice Lee. “Non abbiamo la capacità di fare attribuzione individuale, è vero, perché i dati aggregati, ma il modo di pensare di esso è che si veda una linea di base stabilito per una data categoria di prodotto granulare.”
“Vediamo un dato stimolo, l’unico stimolo in un certo periodo di tempo è uno spot TV in onda-e noi vogliamo vedere chiaro una partenza dalla linea di fondo a quel tempo, e ricordare che abbiamo visto abbastanza, su 47 milioni di annunci messe in onda.”
Krim, spiega la società sta prendendo una pagina di risposta diretta di pubblicità.
“Risposta diretta di persone sarebbe un spot in TV, e che hanno una scheda dettagliata di volta in onda,” Krim spiega. “Dovrebbero guardare i loro vari, cosa avrebbero canali di chiamata, come la posta elettronica o il sito Web di visite, e misurare i cambiamenti di base.”
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“Abbiamo voluto essenzialmente di portare l’acutezza di risposta diretta per i marketers. Il problema con i marketers hanno distribuito imbuto [online locali dove la gente cerca e tali] in cui essi don ‘ t proprio a tutti i dati.
“Siamo in grado di accedere al gateway comportamenti che portano la gente in basso, le canalizzazioni per l’acquisto dei risultati che stiamo raccogliendo i primi considerazione di shopping comportamenti che diventano nuovi auto acquista o modifiche di beni di consumo confezionati preferenze — qualcosa di simile, mi fermo la prossima volta al Taco Bell e chiedere un Doritos al gusto di shell per il mio taco.”
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