inPowered AI
inPowered AI, outil intelligent axé sur l’amélioration de l’efficacité de l’IA
Étiquettes :Amélioration de l’efficacité de l’IAQu’est-ce que l’inPowered AI ?
inPowered AI est une plateforme de décision en IA destinée aux marques, aux agences publicitaires et aux fournisseurs de médias. Elle déploie des modèles d’apprentissage automatique personnalisés du côté de la bourse publicitaire pour prédire, à chaque mise aux enchères d’une impression publicitaire, la probabilité qu’elle permette d’obtenir des résultats commerciaux spécifiques.
La plateforme organise les opportunités de diffusion à fort potentiel prédictif en transactions sur marché privé, et fournit un ID d’affaire PMP permettant à l’acheteur de l’activer dans les DSP existants. Ce n’est ni un générateur de textes publicitaires destiné aux utilisateurs individuels, ni simplement un outil de promotion de contenu ancien.
Une phrase pour présenter
inPowered AI filtre les stocks de CTV, de vidéos et d’annonces dynamiques à l’aide de modèles en temps réel du côté de la bourse, puis encapsule des résultats commerciaux tels que la notoriété de la marque, les recherches, les visites en magasin, la valeur client et l’attention en PMP AI pouvant être activés directement dans un DSP.
Comment fonctionne la décision de l’IA vendeuse ?
Les DSP traditionnels contrôlent principalement du côté de l’acheteur le public cible, les enchères, la fréquence et le budget, tandis que l’inPowered AI effectue un filtrage avant que l’offre n’entre dans la compétition d’enchères de l’acheteur. Il peut accéder à un contexte plus proche de l’exposition de la publicité, aux enchères, à l’offre et aux signaux d’attention.
| Étapes | Traitement de la plateforme | Sortie | Que doit faire l’acheteur |
|---|---|---|---|
| Définir le résultat | Définir les objectifs de marque, de recherche, de visite en magasin, de valeur ou d’interaction | Indicateurs d’entraînement et modalités de retour | Fournir des KPI et des plans de mesure |
| Génération de modèles | Résultats de combinaison, contexte, enchères et signaux d’attention | Modèle de prédiction de niveau exposition | Vérifier l’autorisation des données et la fenêtre temporelle |
| Déploiement du vendeur | Exécuter le modèle sur une exchange ou du côté de l’offre | Affichage en temps réel des notes | Pas besoin de remplacer le DSP existant |
| Curatelle PMP | Ne sélectionner que les stocks ayant une valeur de prédiction élevée | ID de deal indépendant | Ajouter et activer dans le DSP |
| Apprentissage par rétroaction | Envoyer les nouveaux données de résultats au modèle | Évaluation mise à jour en continu | Maintenir la mesure et le retour des données |
Fonction principale
Évaluation en temps réel de niveau exposition
Le modèle analyse le contexte, les enchères, les appareils, la géographie, l’attention et les signaux de résultats au niveau de la diffusion publicitaire, afin de déterminer si cette opportunité a plus de chances d’atteindre l’objectif. La décision est prise du côté de la plateforme d’échange, ce qui convient aux enchères en temps réel à grande échelle.
Modèles d’IA personnalisés
Chaque PMP peut être entraîné en fonction des KPI et des données spécifiques du client, plutôt que d’utiliser un modèle universel pour traiter tous les annonceurs. La qualité des données d’entraînement, les retards de labellisation et les définitions métier ont un impact direct sur les résultats.
Activation du ID de deal PMP
Les stocks sélectionnés par le modèle sont transmis à l’acheteur via un ID d’affaire PMP unique, permettant aux annonceurs d’y accéder directement depuis leurs DSP habituels. La plupart des solutions ne nécessitent pas de mise en place d’une intégration technique supplémentaire pour l’acheteur.
Apprentissage de modèles continu
Les plans de renforcement de la marque sont généralement mis à jour chaque semaine à l’aide de nouvelles données de recherche, et les stratégies de recherche, de visite en magasin, d’attention et d’interaction peuvent être adaptées à un rythme continu ou quotidien. Le cycle réel de mise à jour dépend de la vitesse à laquelle les données de résultats sont disponibles.
Médias multi-format
La plateforme s’adresse aux CTV, à la vidéo en ligne et à la publicité display, et permet de filtrer les stocks selon les résultats dans différents formats médiatiques. Les exchanges spécifiques, les régions, les appareils et la couverture des offres doivent être confirmés en fonction de l’événement.
Entraînement avec des données first-party
La valeur client et les solutions d’application peuvent utiliser des signaux de conversion, de valeur ou de revenus first-party des annonceurs pour entraîner des modèles. La transmission des données doit éviter d’inclure des informations d’identité personnelle dans les balises publicitaires ou les pixels de suivi.
Rapports en ligne et analyse des activités
Les clients peuvent consulter des rapports en ligne, qui présentent des indicateurs d’activité tels que les visualisations, les clics, les interactions, le temps passé et les conversions. Les données des rapports sont principalement destinées à un usage interne par les clients ; leur partage avec des services d’analyse externes nécessite des restrictions contractuelles.
En collaboration avec les partenaires de mesure
Différents scénarios de résultats intègrent des données de mesure professionnelles, permettant au modèle d’optimiser non seulement le CPM ou le taux de visibilité. Les données de partenariat divulguées par la plateforme comprennent Kantar, Cint, EDO, Innovid, PlaceIQ et Adelaide.
Résultats métier pris en charge
| Solution | Objectif d’optimisation | Données principales | Utilisateurs courants |
|---|---|---|---|
| Brand Lift | Rappel publicitaire, cognition, préférences, considérations et intention d’achat | Enquêtes sur les marques, contexte, attention et signaux d’enchère | Publicitaires de marques et agences |
| Search Lift | Comportement de recherche de marques, de produits ou de catégories | EDO : recherche pour améliorer les données et afficher les signaux | Les marques qui accordent de l’importance aux intentions actives des consommateurs |
| Store Visits | Vérification de la présence en magasin, augmentation du flux client et visites supplémentaires | Mesure de position et signaux de niveau d'affichage | Commerce de détail, restauration, automobile, biens de consommation et télécommunications |
| App Value | Installation de haute qualité, achats dans l’application, abonnements, ROAS et LTV | Installation, conversion en application, revenus et signaux d’appareil | Applications de jeux, financières, de santé, de vente au détail et de divertissement |
| Customer Value | Utilisateurs à un LTV élevé, ROAS et réachat | Journal de transformation, score de valeur et données primaires | Abonnements, vente au détail et marques DTC |
| Attention | Temps d’écran, défilement, interaction et attention efficace | Signaux d’attention et d’approvisionnement d’Adelaide | Marques, vidéos et médias de qualité |
| Engagement | CTR, visionnage vidéo et taux de complétion | Clic, lecture, saut, sortie et signal de format | Présentation des effets, vidéos et événements CTV |
| Efficient Reach | Plus de contacts indépendants, un CPM plus bas et moins de gaspillage en fréquence | Prix minimum, CPM de transaction, site, géographie, appareil et attention | Accès large et activités de contrôle de fréquence |
Amélioration de la marque
Le modèle d’amélioration de la marque combine les résultats des enquêtes, le contexte, l’attention et les signaux d’enchère pour prédire quels affichages sont susceptibles d’améliorer la mémorisation de la publicité, sa reconnaissance, son examen et l’intention d’achat. Des mesures telles que celles de Kantar et Cint peuvent fournir des étiquettes de résultats pour l’entraînement et la validation.
- Idéal pour les marques qui ne souhaitent pas se fier uniquement aux clics et aux conversions pour évaluer le haut du funil ;
- Il est possible de relier directement les KPI de recherche de marque à l’achat de médias ;
- Le modèle gère en temps réel les stocks du côté vendeur et génère un ID de transaction ;
- Les nouvelles données améliorées peuvent être intégrées au processus de réentraînement hebdomadaire ;
- L’échantillon de recherche, la significativité et la conception du groupe témoin doivent faire l’objet d’une évaluation indépendante.
Amélioration de la recherche
Le plan d’amélioration de la recherche utilise la recherche EDO sur les données de participation pour prédire la probabilité que les consommateurs effectuent des recherches sur une marque, un produit ou une catégorie après avoir vu une publicité. Il convient aux activités qui considèrent les recherches actives comme des signaux d’intérêt pour la marque et d’intention d’achat.
La recherche de marques concurrentes et la recherche par catégorie nécessitent une fenêtre d’attribution claire, afin d’éviter d’attribuer l’intégralité des tendances naturelles ou des influences provenant d’autres médias au PMP. Les retours du modèle doivent être analysés conjointement avec le regroupement des campagnes et la période de référence.
Visite en magasin
Le modèle de visite en magasin combine les données de mesure de la localisation avec le contexte, les enchères et les signaux d’attention, afin de privilégier les affichages susceptibles de générer des visites vérifiées dans le magasin. Les données de visite peuvent être intégrées quotidiennement au cycle d’apprentissage.
- Conçu pour les marques de détail, de restauration, de l’automobile, de biens de consommation et de télécommunications disposant de points de vente physiques ;
- Il est possible d’analyser les résultats du flux de clients par magasin ou par événement ;
- La précision géographique, la fenêtre d’attribution et la ligne de base des visites en magasin naturelles influencent les conclusions ;
- Les lieux sensibles, les petits échantillons et la correspondance entre appareils nécessitent un contrôle de la vie privée ;
- Se rendre en magasin ne revient pas à conclure une vente ; il faut le combiner avec des essais de vente ou d’augmentation.
Valeur de l’installation d’une application et de l’abonnement
La solution d’application ne vise pas seulement des coûts de mise en place faibles, mais utilise les journaux d’installation, les conversions au sein de l’application et les données de revenus pour identifier les utilisateurs susceptibles de s’abonner ou de payer. Le modèle peut optimiser les achats intégrés à l’application, le ROAS et la valeur à long terme.
Les applications de jeux, de finance, de santé, de vente au détail et de divertissement nécessitent l’utilisation d’un partenaire de mesure mobile, de SKAdNetwork ou d’un autre mécanisme d’attribution. La transmission des revenus doit se faire à l’aide des identifiants et des méthodes d’agrégation autorisés.
Valeur à long terme du client
Le modèle de valeur client utilise des journaux de conversion, des scores de valeur modélisés et l’identification de signaux pour repérer les opportunités à fort LTV, d’achats répétés ou d’un ROAS élevé. Il convient aux services abonnés, au commerce de détail et aux marques DTC.
Les entreprises doivent définir à l’avance la fenêtre de valeur, les retours, les annulations, le bénéfice brut et les critères de réachat. La conversion à court terme et la valeur à long terme peuvent entrer en conflit ; il ne faut pas se fier uniquement à un indicateur de revenu immédiat pour l’entraînement.
Attention et interaction
| Plan | Indicateurs clés | Signal d’entraînement | Médias applicables |
|---|---|---|---|
| Attention | Durée d’écran, profondeur de défilement, interaction active | Adélaïde et son contexte, ventes aux enchères, signaux comportementaux | Vidéos, CTV et présentations |
| Engagement | CTR, VCR, lecture, saut et sortie | Interactions à niveau d’activité et signaux de format | Natif, affichage, vidéo et CTV |
| Efficient Reach | Accès indépendant, CPM efficace et gaspillage de fréquences | Approvisionnement, prix, sites, géographie, équipement et attention | Activités de reconnaissance et de diffusion à grande échelle |
L’attention est plus proche du contact réel que la simple visibilité, mais elle n’est pas pour autant un indicateur direct de l’amélioration de la marque ou des ventes. Le taux d’interaction est également influencé par la créativité, la place dans le média et les différences au sein du public.
Processus de mise en œuvre de l’activité
- Déterminer les résultats commerciaux à vraiment optimiser, plutôt que de choisir par défaut le CTR ou le CPM le plus bas.
- Sélectionnez le partenaire de mesure, les champs de données, la fenêtre d’attribution, la référence et le seuil de succès.
- Assurer l’intégration conforme des données first-party, des pixels, de l’attribution mobile ou des données d’enquête.
- Des modèles de niveau démonstration sont entraînés par inPowered AI et déployés du côté des exchanges pris en charge.
- Obtenir l’ID unique du PMP Deal, puis configurer le budget, le public cible et le nombre d’expositions dans le DSP existant.
- Lancer des tests à petite échelle pour surveiller les données de supply, de livraison, de prix et de résultats.
- Étendre le déploiement après comparaison ou référence, et vérifier en continu le dérive du modèle et le rendement marginal.
Processus d’activation PMP
- Créer ou sélectionner les activités et groupes publicitaires correspondants dans le DSP.
- Ajoutez le PMP Deal ID fourni par inPowered AI et confirmez que l’échange est visible.
- Conserver les stratégies de public cible, de créativité, de budget, de région et de fréquence de l’annonceur.
- Vérifier les demandes d’enchère, le taux de transaction, le CPM, la qualité de l’offre et le rythme du budget.
- Vérifier que les données des résultats sont renvoyées comme convenu et intégrées à l’apprentissage du modèle.
- Évitez de modifier en même temps de manière significative l’idée créative, le public cible et le montant de l’offre, afin d’expliquer les variations de performance.
- Décider de poursuivre, d’ajuster ou d’arrêter en fonction des résultats commerciaux et non seulement du volume livré.
Coopération des données et signaux d’entrée
| Partenaire ou type de données | Signal représentatif | À quel objectif ? | Précautions à prendre |
|---|---|---|---|
| Kantar et Cint | Enquêtes sur les marques et amélioration | Cognition, préférences et intention d’achat | Vérifier l’échantillon et la significativité |
| EDO | Recherche de participation et amélioration de la recherche | Comportement de recherche de marques et de catégories | Définir la fenêtre d’attribution correcte |
| PlaceIQ | Emplacement et prise de mesures en magasin | Visites en magasin et augmentation du flux de clients | Vérifier la confidentialité de la localisation et la précision |
| Adelaide | Signal d’attention | Stock à haute attention | Ne peut pas remplacer les résultats commerciaux finaux |
| Innovid | Publicité et données de mesure | Vidéos, CTV et résultats des événements | Confirmer la plage des données par activité |
| Données first-party | Transformation, revenus, valeur et comportement des clients | ROAS, LTV et réachat | Interdiction d’importer des PII dans les pixels |
| Vente aux enchères et approvisionnement | Prix minimum, CPM de transaction, site, équipement et géographie | Accès efficace et qualité des stocks | La structure de l’offre évolue avec les changements du marché |
Relation entre la bourse et le DSP
Les modèles d’inPowered AI fonctionnent sur les exchanges ou du côté de l’offre, tandis que le PMP Deal ID est ensuite introduit par les annonceurs dans le DSP de leur choix. L’écosystème ouvertement disponible comprend Index Exchange, OpenX, Magnite, PubMatic et Nexxen.
| niveau | Responsabilité principale | Le rôle de l’IA inPowered | Les annonceurs doivent encore assurer le contrôle |
|---|---|---|---|
| Bourses et côté offre | Collecte et vente d’espaces publicitaires | Déployer des modèles et gérer des stocks à forte valeur prédictive | Vérifier l’approvisionnement, la région et les coûts |
| Transaction PMP | Emballer le stock sélectionné sous un Deal ID | Créer des transactions de curation IA en fonction des résultats | Ajouter des transactions et surveiller les livraisons |
| DSP côté acheteur | Public cible, enchère, budget et fréquence | En tant que couche intelligente complémentaire du vendeur | Créativité, public cible et contrôle des événements |
| Mesure et attribution | Enregistrer les résultats commerciaux | Entraîner et optimiser le modèle à l’aide de retours d’information | Assurer le calibre, la comparaison et la qualité des données |
À qui s’adresse-t-il ?
- Marques et agences qui gèrent les budgets pour la CTV, la vidéo et la publicité display ;
- Équipes qui visent à optimiser la marque et à améliorer sa notoriété plutôt que de se concentrer uniquement sur le nombre de clics dans le haut du funil ;
- Les marques de retail et de restauration qui possèdent des magasins physiques et accordent de l’importance à la vérification du flux de clients ;
- Équipes de marketing d’applications mobiles axées sur les revenus, les abonnements et le LTV après l’installation ;
- Les entreprises qui souhaitent entraîner des modèles médiatiques à l’aide de conversions en première personne ou de données de valeur ;
- Partenaires médias et bourses souhaitant présenter un approvisionnement de haute qualité comme des résultats pour PMP.
Quand cela ne convient pas vraiment ?
- Seulement des marketeurs individuels qui écrivent automatiquement des textes publicitaires ou génèrent des images ;
- Petits annonceurs sans DSP programmé, PMP ni compétences en mesures ;
- Utilisateurs ayant besoin d’une inscription sans assistance, de prix publics et d’achats immédiats par carte de crédit ;
- Équipes incapables de renvoyer de manière continue des données de résultats ou d’établir des indicateurs KPI stables ;
- Espérer que le modèle remplacera directement les organisations chargées de la sécurité de la marque, du public cible et de la censure créative ;
- Achat de plateformes nécessitant le téléchargement de modèles, la consultation du code d’entraînement ou un déploiement privé personnalisé.
Avantages du produit
- Le modèle prend des décisions en temps réel au niveau de la bourse, à des fins de présentation, proches des signaux de supply ;
- Intégrer les DSP existants via le Deal ID pour réduire les travaux d’intégration et de modification du côté de l’acheteur ;
- Les objectifs d’optimisation couvrent la marque, la recherche, le passage en magasin, la valeur, l’attention et l’atteinte du public ;
- Il est possible d’entraîner avec des partenaires de mesure professionnels et des résultats provenant directement des annonceurs ;
- La CTV, les vidéos et les publicités dynamiques peuvent utiliser la même méthode basée sur les résultats ;
- Un retour continu permet au modèle de s’adapter en fonction des performances des nouvelles activités.
- La curation vendeur et les publics DSP, la créativité, la fréquence et les enchères peuvent être superposés.
Restrictions d'utilisation
- Il n’y a pas de prix uniforme public, les frais dépendent des médias, du PMP et des dispositions de mesure ;
- L’efficacité du modèle dépend de la qualité des étiquettes des résultats, de la taille de l’échantillon et de la vitesse de retour des retours ;
- Les cas de coopération réussie ne garantissent pas que tous les produits, régions et événements pourront être reproduits ;
- L’IA vendeuse ne peut optimiser que l’offre accessible, elle ne peut pas remplacer toute la stratégie médiatique ;
- Les données first-party, la localisation et l’attribution du comportement de navigation entraînent des exigences en matière de confidentialité et d’autorisation ;
- Le reconditionnement continu peut modifier la structure des stocks, il est donc nécessaire de surveiller les déviations et les bénéfices marginaux.
- La sécurité de la marque, la fraude, la qualité créative et les expérimentations incrémentales doivent rester gérées de manière indépendante.
Prix et facturation
Les informations sur les prix ont été vérifiées le 23 août 2026 ; les montants réels, les taxes, les taux de change et les remises peuvent varier. Les données finales seront celles affichées sur la page de paiement.
inPowered AI ne dispose d’aucun tarif de abonnement standard ni de prix fixe pour le PMP ; son utilisation s’obtient principalement en demandant une démonstration ou en établissant une collaboration commerciale. Les frais sont liés à l’acquisition de médias, aux exchanges, aux partenaires de données, aux services de mesure et aux solutions de résultats spécifiques.
| Postes de dépense | Prix actuel | Mode de facturation | Contenu inclus | Adéquat pour les utilisateurs |
|---|---|---|---|---|
| AI PMP médias | sur mesure | Par transactions et contrats médiatiques | Modèle de gestion des stocks et ID de l’offre | Marque et distributeur |
| Données de mesure | sur mesure | Selon la coopération en recherche ou en données | Résultats par marque, recherche, emplacement ou attention | Activités nécessitant une mesure en boucle fermée |
| Modèle de première partie | sur mesure | Selon le champ d’activité ou de coopération | Accès aux données, entraînement des modèles et retour d’information | Les entreprises qui disposent de données de transformation et de valeur |
| Plateforme et rapports | Selon le contrat | Inclus ou convenu séparément | Rapports en ligne et analyse des activités | Équipe de gestion des événements |
| Démonstration et conception de solutions | Tarif non divulgué | Réservation | Évaluation de la faisabilité des besoins et des données | Clients en cours de sélection |
L’ancienne activité de promotion de contenu utilisait un modèle CPE facturé en fonction des interactions toutes les 15 secondes, mais le produit principal actuel est désormais basé sur l’IA vendeuse et les décisions PMP. Les chiffres CPE historiques ne peuvent pas être considérés comme un prix uniforme actuel.
Confidentialité et utilisation des données
La politique de confidentialité a été mise à jour le 28 mars 2025 et couvre les comptes du site, les coordonnées de contact, les appareils, les adresses IP, les visites de page, les cookies et les utilisations commerciales. La plateforme traite également des signaux de visualisation, de clics, d’interactions, de temps passé et de conversions dans l’analyse des activités.
| Données ou éléments | Instructions de traitement | Points d’attention pour l’utilisateur |
|---|---|---|
| Coordonnées | Nom, adresse e-mail, téléphone et adresse | Utilisé pour les comptes, les contacts et les demandes |
| Utilisation des données | Identifiants IP, navigateur, page, heure et appareil | Utilisé pour l’exécution, l’analyse et le diagnostic |
| Cookies et pixels | Nécessité, préférences, performances et techniques de rémarketing | Possible de choisir la gestion par navigateur et région |
| Analyse des activités | Affichage, clics, interaction, temps passé et conversion | Les pixels ne doivent pas importer de PII tels que des noms ou des adresses e-mail. |
| Données first-party | Fournir des services uniquement conformément au contrat | Le annonceur conserve la propriété et est responsable de la légalité. |
| Conserver | Selon les services, les obligations légales et les besoins en cas de litige | Pas de nombre de jours fixe et uniforme |
| transfrontalier | Peut être traité en dehors de la région de l’utilisateur | Il est nécessaire de vérifier les garanties de transmission des données d’entreprise. |
| Supprimer | Vous pouvez en faire la demande sur votre compte ou en contactant l’équipe. | Des obligations légales peuvent exiger le maintien de certaines informations. |
Concernant les modèles d’IA de tiers
La politique de confidentialité contient des indications sur le fait que les données des utilisateurs ne sont pas partagées avec des outils tiers, y compris des modèles d’IA, tout en autorisant les prestataires de services, les sociétés affiliées, les partenaires et les fournisseurs de rémarketing à traiter des informations personnelles dans des contextes spécifiques. Les entreprises doivent définir la chaîne de traitement des données des campagnes publicitaires et des modèles au moyen d’accords de traitement des données précis.
Restrictions sur les informations d’identité personnelle
Les conditions de service interdisent aux clients d’importer des informations d’identité personnelle via des balises publicitaires, des pixels ou la distribution de contenu, ainsi que de combiner des données d’activité avec des PII afin de réidentifier des personnes. La ciblage par des identifiants permanents pour les produits destinés aux enfants et les utilisateurs de moins de 13 ans est également restreint.
Contrats et droits sur les données
| objet | Droits ou restrictions | Impact réel |
|---|---|---|
| Données des clients | Propriété du client | inPowered ne peut fournir des services qu’en vertu d’un accord. |
| Plateforme et données inPowered | Propriété d’inPowered | Les clients ne peuvent l’utiliser que dans les services autorisés. |
| Données d’activité et commerciales | Les deux parties utilisent selon l’usage convenu. | Les clients ne doivent pas identifier à nouveau des personnes ni divulguer les performances de l’approvisionnement. |
| Rapport en ligne | À usage exclusif interne aux clients | Les analystes externes doivent être soumis à des contrats et supprimer les copies. |
| Outils de cible | Utilisé uniquement pour la gestion des activités de plateforme | Il est interdit d’extraire, de reconstituer ou de revendre les données de base. |
| Indicateurs de facturation | Calculé par inPowered | Les différences doivent être signalées dans un délai de 30 jours suivant la facture. |
API, SDK et statut open source
inPowered AI propose une intégration d’entreprise pour les exchanges publicitaires, les DSP et les partenaires de données, mais ne met pas à disposition de références API pour développeurs, de paquets SDK ou de dépôts principaux officiels sur GitHub. La plateforme et les modèles relèvent de technologies commerciales propriétaires.
| Projet technique | État actuel | Explication |
|---|---|---|
| PMP Deal ID | Soutien | Activer l’inventaire curé par le vendeur dans le DSP |
| Intégration des données de mesure | Soutien | Configurer par marque, recherche, emplacement, attention ou partenaire d’attribution |
| Données first-party | Soutien | Utilisé pour l’entraînement conformément au contrat et aux exigences de confidentialité |
| API publique | Non divulgué | Pas de documentation pour les développeurs autoformés |
| SDK public | Non divulgué | Aucun paquet de langue à confirmer |
| GitHub officiel | Entrepôt principal non confirmé | Ne pas utiliser des projets du même nom pour juger du logiciel libre |
| Statut open source | Non | Les modèles et plateformes sont des services commerciaux propriétaires. |
Conseils pour évaluer l’efficacité
- Définir pour chaque activité un résultat principal unique et des indicateurs secondaires limités ;
- Établir un groupe témoin, une période de référence ou des essais d’augmentation, afin d’éviter de ne se concentrer que sur les différences avant et après ;
- Fixer la fenêtre d’attribution, le fuseau horaire, ainsi que les règles de retour et d’annulation ;
- Surveiller en même temps le CPM, le taux de conversion, l’atteinte du public, la fréquence et la composition de l’offre ;
- Séparer par créativité, équipement, région et stock pour identifier les facteurs de confusion ;
- Enregistrer la date de mise à jour du modèle et la version du Deal ID pour garantir que les résultats soient reproductibles ;
- Évaluer en fonction des profits, de la valeur à long terme ou de l’amélioration de la marque, et non pas seulement en se basant sur les scores de prédiction du modèle.
Informations de base
| Projet | Contenu |
|---|---|
| Nom de l’outil | inPowered AI |
| Type d’outil | Décision IA du vendeur, publicité programmée, curation PMP |
| Formats pris en charge | CTV, vidéos et publicités display |
| Mode d’activation | ID de l’accord PMP : entrée dans le DSP existant |
| Résultats principaux | Marque, recherche, visite en magasin, valeur de l’application, valeur client, attention, interaction et atteinte |
| Utilisateurs principaux | Marques, agents, éditeurs et partenaires d’exchange |
| Prix | Cotation sur mesure |
| Version gratuite auto-service | Aucun |
| API publique | Aucun document public |
| Open source | Non |
Questions fréquentes
inPowered AI est-il un outil de création de créations publicitaires ?
L’objectif principal n’est plus de générer du texte et des images, mais plutôt, du côté de la plateforme d’échange, de présenter les résultats des prédictions à chaque fois et de filtrer l’offre. La créativité reste gérée par le client publicitaire ou son agence.
Faut-il remplacer le DSP ?
Ce n’est généralement pas nécessaire. Une fois que le client dispose de l’ID d’accord PMP, il peut l’activer dans le DSP existant tout en continuant de contrôler le public cible, le budget, les enchères, les créations et la fréquence.
Quels formats publicitaires sont pris en charge ?
Il couvre actuellement la CTV, les vidéos en ligne et les publicités display. Les publicités display natives peuvent également être utilisées pour des objectifs interactifs ; les offres spécifiques par exchange et région doivent être confirmées selon l’événement.
Tous les combien de temps le modèle est-il mis à jour ?
Les données d’amélioration de la marque peuvent être réentraînées hebdomadairement, tandis que les retours courants pour les stratégies de visite en magasin, d’attention, d’interaction et de contact sont fournis quotidiennement ou de manière continue. La fréquence réelle est déterminée par la vitesse à laquelle les données de résultats arrivent.
Peut-on utiliser des données first-party ?
Il peut être utilisé pour les modèles de valeur client, les revenus liés aux applications et d’autres résultats personnalisés, mais des signaux de conversion ou de valeur autorisés par le contrat doivent être employés. Les pixels et balises publicitaires ne doivent pas intégrer d’informations d’identification personnelle.
Quel est le prix ?
Il n’y a pas de tarif uniforme et public ; les services de médias, de données, de mesures et de modélisation sont déterminés au travers de solutions commerciales. Les prix CPE du marketing de contenu historique ne peuvent pas représenter les AI PMP actuels des vendeurs.
inPowered AI propose-t-il une API ?
La plateforme dispose d’une bourse et d’une intégration de données, mais ne propose pas de documentation API ou SDK auto-service publique. Les possibilités d’accès technique doivent être confirmées dans le cadre d’un accord de collaboration.
La plateforme est-elle open source ?
Non. Les modèles, les décisions des exchanges et les plateformes d’activités relèvent de technologies commerciales propriétaires, sans licence pour le code source public.
La mise à niveau du cas peut-elle garantir une reproductibilité ?
Non. L’amplitude de l’amélioration dépend de la marque, de la créativité, du public cible, de l’approvisionnement, de la région, du budget, de la conception de la mesure et des références, et doit être vérifiée par des tests contrôlés.
Résumé
inPowered AI place les décisions basées sur l’IA du côté de l’offre publicitaire programmée, entraîne des modèles au niveau de la présentation à partir de résultats commerciaux réels, puis encapsule le stock filtré sous forme d’ID d’affaire PMP. Il convient aux marques et agences qui disposent déjà d’un DSP, de capacités de mesure et de grandes campagnes médiatiques.
La valeur de la plateforme réside dans le fait qu’elle complète l’optimisation du acheteur et met en relation les marques, la recherche, les points de vente, la valeur et les signaux d’attention. Lors du choix, il convient de vérifier en priorité les droits sur les données, la conception des mesures, la couverture des transactions, les coûts réels et les effets additionnels, plutôt que de se baser uniquement sur un seul cas de collaboration.
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Numéro d’enregistrement de sécurité publique du Guangxi : 45132202000164