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当测量公司DoubleVerify (DV)宣布计划获得科技创业Scibids AI-focused广告周一以1.25亿美元的价格,其股价下跌。
也许是投资者只是交易的价格。
但拥有人工智能技术是一个逻辑的举动为DV继续超越测量到媒体活动和运动的优化。
Scibids动态调整报价每印象根据广告商的kpi,可视性或期望的CPM等范围。告知其决策,通过api Scibids把信息从需求方平台,包括第一手的数据和媒体成本,以及从DV关注数据。
“这只需要我们的数据,并将它移动到一个完全不同的粒度级别和适用性为我们的客户,”DV首席执行官马克Zagorski告诉AdExchanger。爱游戏体育骗子
例如,DV可以使用Scibids科技创建更多的精制段媒体活动,识别高度关注库存,优化运动不依赖第三方饼干等占变量域位置,设备和地理位置。
Scibids分析说:“成千上万的可能值,Remi Lemonnier Scibids创始人之一。
顺其自然
尽管DV超过一半的收入来自编程,它以前实现数据的媒介素养段“静态”的方式,根据Zagorski。
决策也是二进制:品牌安全或不安全的品牌、欺诈或不欺诈。
但由于Scibids分析每个客户的数据和调整决策在浏览量的基础上,它可以更加流畅prebid运动优化方法。
运行测试后公司从Zagorski称为“夫妻店”更大的球员去年人工智能算法优化空间,DV选择Scibids作为其合作伙伴,共同推出一个工具叫DV算法相结合的优化器注意指标和AI-powered广告决策。
那是在6月。该工具产生了如此强烈的结果,DV决定买Scibids不到两个月后。
毫升的核心
因为DV本质上是一个“巨大的决策引擎,”Zagorski说——它的主要业务是分析和分类根据品牌大量的内容安全、适用性和欺诈的标准——它已经有一个大型数据科学组和长期投资于机器学习模型。
尽管拥有先进的算法和“培训是现在越来越多地转移到机器,“人们总是过程的一部分,Zagorski说。
语义科学家和本体评估模型训练的语言,以确保它不是“排除对特定类型的内容或有偏见的,”他说。这些人类语言专家也使用他们的微妙理解语言的指导模型。
Scibids,与此同时,使用预测和生成人工智能通知数据从客户和“多年来,成千上万的改进”Lemonnier说。公司开发了自己的模型而不是依靠公开的因为Lemonnier有利于构建定制解决具体问题,而不是修改现有技术来适应一个不同的目的。
DV和Scibids融合的计划是他们的团队从Scibids DV可以学习的技能。“这不是扯开,干扰到我们的业务,裁员”交易,Zagorski说。
Scibids约70名员工,包括人工智能科学家、工程师和数据将加入DV的超过900人的团队,使合并后的公司的员工总数近1000人。
