RTB House: tutto quello che devi sapere

Ideale per: rivenditori con traffico significativo sul sito che desiderano un retargeting potenziato dal deep learning (e un programma full-funnel oltre a questo) per convertire i visitatori che gli altri canali hanno già pagato per acquisire.

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FAQ

Domande frequenti

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RTB House è una piattaforma globale lato domanda che si è fatta un nome nel retargeting display e ora gestisce campagne programmatiche full-funnel, con oltre mille specialisti in tutto il mondo. La sua firma tecnica: decisioni di offerta e personalizzazione fatte interamente dal deep learning, assemblando annunci di prodotti personalizzati dal tuo catalogo e mostrandoli sul web aperto.

I tag sul tuo sito registrano ciò che i visitatori visualizzano, aggiungono al carrello e acquistano. Il motore quindi offre per le impressioni pubblicitarie sui siti degli editori e assembla un banner personalizzato dal tuo feed prodotto: i prodotti esatti che un visitatore ha navigato, ai prezzi attuali, collegandosi alle tue pagine prodotto. Oltre al retargeting, le campagne full-funnel estendono le stesse meccaniche a nuovi clienti che il modello prevede convertiranno.

Le campagne sono valutate CPC o CPM a seconda dell'obiettivo, con strategie di offerta personalizzate che si dirigono verso gli obiettivi CPA o ROAS che imposti con il loro team; non c'è un listino prezzi pubblico. Il consiglio di misurazione onesta: valuta il canale sul ricavo incrementale, non solo sul ricavo attribuito, poiché i tassi di conversione tardi nel funnel lusingano qualsiasi retargeter.

Due scommesse. Primo, il deep learning come intero motore di offerta piuttosto che una caratteristica. Secondo, ingegneria senza cookie: RTB House è stata tra i tester più attivi del Privacy Sandbox di Google sin dal suo annuncio, eseguendo retargeting senza cookie su scala di milioni di annunci in 50 paesi, e ha costruito integrazioni pubblicitarie con dati di prima parte e API Topics per un web dove i cookie di terze parti sono una scelta dell'utente.

Rivenditori con traffico significativo sul sito (l'algoritmo apprende dal volume comportamentale) e cataloghi variati dove la personalizzazione a livello di prodotto supera i banner generici: moda, bellezza, elettronica, casa e acquisti ponderati ricercati per giorni. L'adattamento più debole: siti a traffico ridotto che affamano un motore di apprendimento e inserzionisti non disposti a testare l'incrementalità.

Lengow prepara il feed da cui vengono assemblati gli annunci personalizzati: mappatura degli attributi e delle categorie, coerenza degli identificatori con il catalogo di origine, campi di prezzo di vendita e promozione, feed per mercato per campagne multi-paese e segmenti basati sul margine che decidono quali prodotti meritano un re-engagement a pagamento. Gli aggiornamenti programmati e le automazioni (come la disabilitazione dei prodotti esauriti) mantengono pulito il pool di retargeting, e il monitoraggio del feed individua gli errori prima che lo riducano silenziosamente.

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