Optimisation et machine learning

district m a développé une série de modèles complémentaires de machine learning qui regroupent à la fois les données de livraison de votre campagne et les données de leur ad exchange pour identifier et hiérarchiser pour vous le ciblage le plus performant en fonction de votre objectif de campagne.

Le Performance

Choisissez parmi 4 KPI principaux (CTR, visibilité, CPM, conversions) et laissez-nous construire et alimenter le modèle d’optimisation pour vous. Le Performance FLO crée des modèles optimisés calculant des multiplicateurs d’enchères qui sont appliqués à un ou plusieurs paramètres de ciblage en fonction des données de performance de la campagne.

Le Delivery

Priorisez ce qui fonctionne!

Étroitement lié au Performance FLO, le Delivery FLO crée des modèles optimisés priorisant un ou plusieurs paramètres de ciblage en fonction des données de livraison de la campagne.

Le Pacing

Payer le bon prix pour l’inventaire et livrer une campagne dans son intégralité, deux objectifs clés des acheteurs.

Le Pacing FLO garantit la livraison complète du budget du line item tout en conservant l’eCPM le plus bas possible en appliquant une modification constante de la valeur de l’enchère en fonction de la livraison et du taux de gain.

Le Distribution

La campagne d’affichage typique comporte généralement plusieurs tactiques de ciblage.

La fonction du Distribution FLO suggère une réattribution dynamique du budget entre les éléments de ciblage d’une campagne en fonction des performances et du rythme, en plus de revoir constamment votre budget quotidien.

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