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Intelig√™ncia Artificial: O que torna as recomenda√ß√Ķes de deep learning t√£o precisas?

Intelig√™ncia Artificial: O que torna as recomenda√ß√Ķes de deep learning t√£o precisas?

by 24 de julho de 2019 0 comments

Por André Dylewski *

O Brasil √© um dos campe√Ķes de acesso √† internet. Segundo dados do IBGE, em 2017, o pa√≠s tinha 126,4 milh√Ķes de internautas. Ainda de acordo com o Instituto, o acesso √† web por domic√≠lio subiu 75% na compara√ß√£o com 2016. Esses n√ļmeros representam tamb√©m um avan√ßo significativo no consumo de conte√ļdo e de produtos no mundo virtual.

A empresa Hootsuite em parceria com a We Are Social indica que o brasileiro fica, em m√©dia, nove horas e 14 minutos conectado √† rede por dia. Estamos atr√°s apenas de Tail√Ęndia e Filipinas, lideres no ranking mundial de tempo gastos na internet. Neste cen√°rio, a grande pergunta que os anunciantes tentam responder hoje √©: como impactar e engajar essa audi√™ncia?

Para lidar com esse desafio, as adtechs e martechs devem seguir uma tend√™ncia mundial e investir cada vez mais em tecnologias de intelig√™ncia artificial como machine learning e deep learning, que n√£o s√≥ tornam os an√ļncios mais atrativos e relevantes, como tamb√©m os direcionam com mais precis√£o para as pessoas certas.

Segundo a consultoria IDC, essa adoção deverá crescer 43,1% em cinco anos e representará 40% de todos os gastos cognitivos e de inteligência artificial.

Essa solu√ß√£o √© essencial para o com√©rcio eletr√īnico, onde os estoques de produtos s√£o grandes e diversificados, assim como os perfis de consumidores. Uma an√°lise detalhada feita por meio de t√©cnicas como essa possibilita que as ofertas personalizadas apare√ßam com rapidez e sejam ajustadas para os usu√°rios certos.

O resultado final √© uma campanha com recomenda√ß√Ķes precisas, com mais significado e melhor experi√™ncia para o usu√°rio, e consequentemente melhores resultados para os anunciantes.

Personalização em tempo real
O perfil comportamental do usu√°rio sofre altera√ß√Ķes o tempo todo, mas as decis√Ķes sobre os an√ļncios devem ser tomadas dentro de mil√©simos de segundos. Um servi√ßo de retargeting eficiente deve ser capaz de realizar essas an√°lises em tempo real, avaliando o tipo de consumidor e ajustando o que ser√° apresentado no banner de acordo com sua prefer√™ncia.

Nesse contexto, aproveitar os benefícios do machine learning e de outras técnicas de Inteligência Artificial é o primeiro passo, mas é possível atingir ainda maior precisão com o uso de algoritmos de deep learning.

Isso porque tecnologias mais antigas de retargeting costumam construir ou reconstruir os perfis comportamentais dentro de padr√Ķes pr√©-definidos por humanos e em intervalos de tempo fixos. Isso significa que muitos produtos exibidos s√£o aqueles que o usu√°rio n√£o est√° mais interessado, ou at√© mesmo que n√£o condizem com o perfil dele.

Os algoritmos de deep learning respondem e se ajustem √†s rea√ß√Ķes dos usu√°rios de maneira din√Ęmica, permitindo que seu perfil comportamental seja constru√≠do em tempo real e n√£o sendo necess√°rio enquadr√°-lo em um perfil j√° estabelecido. Ele n√£o se baseia apenas no que a pessoa estava fazendo na loja, mas tamb√©m em como eles responderam √†s mensagens publicit√°rias.

Como resultado, ap√≥s implementar deep learning nos mecanismos de recomenda√ß√£o, os usu√°rios tendem a receber at√© 41% mais cliques do que o normal. Esse crescimento √© percebido especialmente em e-commerces de vestu√°rios e multimarcas, onde as possibilidades de recomenda√ß√Ķes por categorias cruzadas s√£o quase infinitas.

Com tais resultados, o deep learning est√° se tornando cada vez mais popular no universo da m√≠dia digital. Isso porque, claramente, o retargeting tradicional j√° n√£o √© mais suficiente. Para combater a hiperestimula√ß√£o por an√ļncios os anunciantes precisam recorrer a tecnologias mais avan√ßadas para diferenciar suas campanhas e torna-las mais eficientes.

 

* André Dylewski é country manager da RTB House no Brasil

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