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Machine Learning verringert Kosten beim Mediaeinkauf

24. Oktober 2018 (jvr)
Adobe Stock

Auch die Mobile Werbeplattform Smaato hat den Themenkomplex Machine Learning für sich entdeckt. Die chinesische Firma mit Hamburger Wurzeln setzt seit etwa einem Jahr Maschine Learning zur Effizienzsteigerung für den programmatischen Mediaeinkauf ein, indem auf der Sell-Side weniger relevantes Inventar automatisiert aussortiert wird bevor dieses die Plattform des Demand-Partners erreichen kann.

Smaato nennt die auf Maschine Learning basierende Lösung 'Automated Traffic Curation (ATC)'. Diese soll die Kosten für Demand-Side-Plattformen (DSPs) erheblich senken können. Smaato spricht in bei ATC von einer 'Bidding-Effizienzsteigerung für Demand-Side-Plattformen um bis zu 72%'. Das Produkt ist für sämtliche der über 260 von Smaato angebotenen DSPs verfügbar und eignet sich besonders gut für Käufer mit hohem Kaufvolumen. Diese sparen Zeit und Kosten, die durch das Sortieren und Verarbeiten entstehen, um dem Traffic mit der höchsten Wertschöpfung für Werbetreibende zu identifizieren.

„Unsere automatisierte Mediaeinkauf-Platform verarbeiten für jedes Gebot eine enorme Menge an verfügbarem Inventar, was die Auswahl der Werbeplätze mit dem höchsten Ertragspotenzial erschwert“, sagt Freddy Friedman, Chief Product Officer von Smaato. „Unsere ATC-Lösung filtert irrelevantes Inventar automatisch heraus, bevor es die DSP‘s erreicht, so dass diese die qualitativ hochwertigsten Optionen nutzen können, statt sie aus Kostengründen zu verpassen.“