LOGISTISCHE REGRESSION
Künstliche Intelligenz hilft Ihrer mobilen Werbekampagne
Wir nutzen, verbessern und arbeiten mit Algorithmen, die auf den Prinzipien der logistischen Regression basieren und aufbauen. Diese Technik ist anerkannt und gilt als die derzeit leistungsfähigste Codestruktur für programmatische Display-Werbealgorithmen. Die Technik wird als eine Form des maschinellen Lernens (oder: der künstlichen Intelligenz) betrachtet.
Logistische Regression
Wie funktioniert das?
Ein Algorithmus zur Verbesserung einer programmatischen (mobilen) Werbekampagne, der auf logistischer Regression basiert, nutzt das Lernen der Kampagne aus der Vergangenheit, um ihre Wirksamkeit zu verbessern. Er lernt, während die Kampagne live ist, und optimiert selbstständig. Standort, Gerät, Publisher, Zeit, Betriebssystem, demografische Daten, Anzeigengröße: dies sind nur einige der Variablen, die autonom optimiert werden können. Interessanterweise sind es oft unerwartete Targeting-Konfigurationen, die zu einer tatsächlichen Konversion führen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit von Algorithmen für maschinelles Lernen/logistische Regression. Da es so viele Variablen gibt, die optimiert werden müssen, sind auf logistischer Regression basierende Algorithmen eine Notwendigkeit für die richtige Optimierung.
Vor allem, wenn es um programmatische mobile Werbung geht. Wir sind der Meinung, dass Algorithmen, die auf den Prinzipien der logistischen Regression basieren, die leistungsfähigsten Algorithmen sind, die heute für programmatische Display-Werbung verwendet werden.
Hier finden Sie eine ausführliche Darstellung und Vorgehensweise der logistischen Regression.
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