RTB House
RTB Houseは、世界において数少ない、RTBモデルにおけるオンラインアドバイイングの独自の技術を、100%ディープラーニングアルゴリズムに基づき開発し、導入した企業である。
自己学習アルゴリズムは、RTB Houseのコアテクノロジーの、4つの主要な領域に導入された。
ユーザー価値の推測の精度を改善するため、顧客転換率および転換価値へ導入
バナーに表示すべきオファーをより正確に選択するため、レコメンデーションメカニズムへ導入
ユーザーがバナーをどの程度クリックするかの推測の精度を改善するため、クリック率へ導入
この技術により、同社は、リターゲティングキャンペーンの全体的性能を、同技術を使用しない場合と比べ、50%向上させることができる。
RTB Houseのディープラーニング手法に関する概念および実績は、2017年にアンカレッジで開催されたIJCNN(ニューラルネットワーク国際合同会議)、サンフランシスコで開催された第31回AAAI(アメリカ人工知能学会)、およびニューヨークで開催された第33回ICML(機械学習の国際会議)において発表された。