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Google mise sur le machine learning pour ses campagnes « Smart Display ».

Google vient tout juste de déployer une solution de Machine Learning appliqué au display appelé « Smart Display ».

« Smart Display » : telle est baptisée la nouvelle solution de machine learning adaptée aux campagnes Google AdWords, tout juste annoncée sur le blog Inside AdWords ! Le produit est maintenant généralement accessible à tous les annonceurs disposant d’annonces natives, d’image ou textuelles sur le Réseau Display de Google (GDN).

Les campagnes display intelligentes sont accessibles via Google AdWords et atteignent maintenant plus de 3 millions de sites Web et d’applications sur le Réseau Display de Google (GDN).

Les testeurs bêta comme la plateforme de recherche d’hôtels trivago ont vu des conversions augmenter en moyenne de 20% dans l’ensemble,  par rapport aux campagnes d’affichage standard cotées au même CPA (coût par conversion).

Dans ses campagnes display intelligentes, qui ont augmenté les conversions de 36%, trivago a renseigné le ciblage créatif de différentes démos, fixé ses objectifs de prix, de budget et d’enchères, et la campagne Smart Display a automatiquement généré 25 000 annonces personnalisées répondant aux besoins de différentes cibles de consommation.

Source : Inside AdWords - Les campagnes Smart Display créent automatiquement plus de 25 000 versions de l'annonce de trivago

Source : Inside AdWords – Les campagnes Smart Display créent automatiquement plus de 25 000 versions de l’annonce de trivago

Google affirme que le display intelligent utilise le machine learning pour améliorer la prise de décision sur les annonces. Bien que cette capacité ne soit pas nouvelle, Google affirme qu’elle se différencie à une autre échelle.

Et pour cause,  il s’agit là de « personnaliser les publicités en fonction de ce qu’un utilisateur a déjà fait et de les livrer en temps réel », déclare Brad Bender vice-président de la gestion de produit pour Google. « Nous mettons à jour les audiences AdWords en temps réel alors, lorsqu’un consommateur clique sur « mute » ou muet sur une annonce, par exemple, nous apprenons ce qu’ils n’aiment pas et alimentons ainsi notre machine learning. »

Au sein du GDN, des millions de signaux composent chaque décision de ciblage et d’offre, le machine learning  est par conséquent aujourd’hui essentiel pour que Google puisse le contester.

Bien que Google ait exploité le machine learning à grande échelle pour certains produits comme Automated Insights, cela restait limité aux analyses Google Analytics. 

« Nous avons appris des annonceurs qu’ils voulaient trier via des options de ciblage multiples, créer plusieurs versions de leur publicité ou faire des calculs complexes de manière simplifiée afin de déterminer quelle opportunité tirer profit », a déclaré M. Bender. « Au fil du temps, nous avons développé un certain nombre d’outils pour faciliter cette tâche, comme l’auto-adaptation créative pour s’adapter à toutes les tailles d’écran ou appliquée au machine learning afin d’automatiser les enchères. »

Mais l’objectif de Google est de réunir ces ressources multimédias et créatives dans un seul workflow tout en augmentant son utilisation du machine learning dans les publicités. « Le machine learning et et l’intelligence artificielle sont vraiment au cœur de ce que nous faisons chez Google, vous le constatez déjà dans les analytics, Google Assistant, Maps ; c’est certainement pertinent pour les publicités aussi », conclut Bender.

 

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