RTB House prezintă un upgrade al motorului de recomandare bazat pe o combinație între algoritmi de deep learning și computer vision. Noua metodă permite predicții mult mai precise pentru posibilele nevoi de cumpărare ale consumatorilor, ceea ce duce la recomandări de produse cu până la 41% mai eficiente decât anterior.
Într-o licitație în timp real în procesul de retargetare, calculul trebuie să se întâmple în intervale foarte scurte de timp. Mecanismul de recomandare are doar milisecunde la dispoziție pentru a decide ce oferte trebuie să prezinte într-un banner. Decizia „ce afișează“ e luată pe baza a ceea ce caută un anumit utilizator, luând în considerare datele despre click-uri, informațiile despre produs, categoriile de interes, comportamentul de shopping și obiceiurile de căutare.
Din cauza limitărilor de timp, mecanismul trebuie să acționeze rapid pentru a alege o combinație potrivită din miliarde disponibile, astfel încât cumpărătorul se poate bucura de oferte cât mai relevante pentru el.
Noii algoritmi implementați de RTB House îmbunătățesc considerabil recomandările având rezultatele bazate pe un spectru mai larg de informații. Algoritmii iau în considerare nu doar corelarea cu tipare de comportament ale altor utilizatori cu profil similar, cât și ceea ce a fost prezentat anterior în bannere. Această abordare este fundamentată pe deep learning, cel mai promițător domeniu al inteligenței artificiale, care imită modul în care creierul uman lucrează la rezolvarea problemelor.
De asemenea, tehnologia computer vision permite extragerea automată, analiza și înțelegerea informațiilor dintr-o singură imagine sau dintr-o serie de imagini. Astfel, sistemul caută produse pe baza asemănărilor vizuale dintre produsele de interes și restul ofertelor de pe site. Rezultatul final este că recomandările sunt și mai precise, după cum arată traficul și click-urile înregistrate de RTB House pe campaniile derulate pentru clienții săi.
Rata de click a crescut cu până la 41% față de abordarea anterioară, mulțumită noilor seturi de algoritmi. Creșterea este observată mai ales în cazul magazinelor de modă și a celor cu categorii multiple, unde posibilitățile de a utiliza recomandări încrucișate sunt aproape nesfârșite.
