11.12.2007 – Eine Privatfirma hat zusammen mit Wissenschaftlern des Max-Planck-Instituts den Vorhersagealgorithmus für Behavioral-Targeting verbessert. Besonders bei Kampagnen für schnell drehende Konsumgüter sei das relevant.
Eine Privatfirma hat zusammen mit Wissenschaftlern des Max-Planck-Instituts den Vorhersagealgorithmus für Behavioral-Targeting verbessert. Besonders bei Kampagnen für schnell drehende Konsumgüter sei das relevant.
Signifikante Verbesserungen in den Prognoseleistungen will das Unternehmen zusammen mit Forschern des Saarbrücker Max-Planck-Instituts für Informatik nun beim Predictive-Behavioral-Targeting erzielt haben. So sollen neue Technologien Nutzerprofile und die Affinitäten von Personen zu Produkten sehr viel besser und effizienter vorhersagen können, als das noch vor ein oder zwei Jahren möglich war. Im Kern wurde der Prognose-Algorithmus verbessert, wodurch sich die Streuverluste in ersten Tests nahezu um die Hälfte reduziert hätten.
Außerdem gehe das neue System flexibler und intelligenter mit Content um. So sollen Webseiten nun automatisch vom System erfasst und auf relevante Merkmale untersucht werden. Damit entfalle die manuelle Klassifikation der Inhalte, wodurch sich auch die Lieferung der Profile deutlich schneller ausfalle. Man war überrascht, so Stephan Noller von nugg.ad, wie wie stark die konkreten Verbesserungen bei den ersten Kunden ausgefallen seien. Das sei insbesondere bei Kampagnen für schnell drehende Konsumgüter relevant, da dort generell nur mit Prognosemodellen gearbeitet werden könne.
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