Regresión Logistica

Inteligencia Artificial ayudando a su campaña de publicidad móvil

Utilizamos, mejoramos y trabajamos con algoritmos basados n principios de Regresión logística. La técnica es vastamente aceptada como la estructura de código actual más poderosa para los algoritmos de publicidad de visualización programática. La técnica se considera una forma de aprendizaje automático (o machine learning).

¿Cómo funciona?

Un algoritmo que trabaja para mejorar una campaña de publicidad móvil basado en la regresión logística, utiliza datos de campaña pasadas para predecir cuáles serán las características necesarias para ganar la siguiente impresión. Más importante aún, aprende mientras la campaña está funcionando y se optimiza de manera autónoma. Ubicación, dispositivo, publisher, hora, sistema operativo, datos demográficos, tamaño del anuncio: estas son solo algunas de las variables que pueden optimizarse de manera autónoma. Muy interesante, y muy a menudo, las configuraciones de segmentación inesperadas determinan una conversión real. De ahí la necesidad de algoritmos de aprendizaje automático. Debido a que hay tantas variables para optimizar, los algoritmos basados n la regresión logística son una necesidad para una optimización adecuada. Especialmente cuando se trata de publicidad móvil programática. Creemos que los algoritmos basados n los principios de Regresión logística son los algoritmos más capaces que se usan actualmente para la publicidad de pantallas programáticas.

Trabajamos en estrecha colaboración con los líderes de la industria en este campo y somos conscientes de los avances y las mejoras que se realizan. Nuestro compromiso con nuestros clientes es que hagamos todo lo que esté a nuestro alcance para garantizar que las mejores y más recientes versiones de algoritmos basados n regresión logística se utilicen para sus campañas.

Vea un artículo sobre la regresión logística, de un miembro del equipo de Targetoo, en The Drum.

Consulte una visión en profundidad y un enfoque de Regresión logística.

Descargue nuestro último libro blanco sobre regresión logística.