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Le big-data et la réclame en ligne
Nicolas Grislain [email protected]
Vincent Lepage [email protected]
Le RTB data-révolutionne lapub en ligneÉvolution des techniques ⇒ publicité individualisée enpublicité individualisée en
temps réel :temps réel : Real-Time Bidding
RTB = enchères au second prixsecond prix en ~100ms100ms
mais rencontre entre offre et demande très asymétriqueasymétrique
AlephD aide les éditeurs àtirer le meilleur du RTBPeu important dans une enchère concurrentielle, le prix de
réserve (floor) est crucial en RTB
Le gagnant estprêt à payer et ilpaye
Le gagnant estprêt à payer mais
paye peu
Technologie2 modes d'analyse statistique
traitement temps-réeltemps-réel pour réagir aux dernières
informations : traitement simple, stockage en mémoire
traitement de fondfond sur ensemble des données ⇒ bons
prédicteurs : traitement différé, stockage distribué
De nombreux défisstatistiques
calcul distribué : paradigme map-reduce
données cachées : floor informatif vs floor optimal
Des résultats prometteurs
stratégie triviale, floor statique : +4%
stratégie temps-réel : +30%arbre de décision (modèles logistiques, régularisation, en
test)
distribution de gains la plus vraisemblable
Passage à l'échelleAujourd'hui :
~100 Mimpressions/mois ~100 impressions/sec
⇒ 100 Go/mois, ~5 min d'estimation
Voir la présentation HTML5 surwww.alephd.com/datatuesday2012
