1. Le big-data et la réclame en ligne
Nicolas Grislain ng@alephd.com
Vincent Lepage vl@alephd.com
Le RTB data-révolutionne la
pub en ligne
Évolution des techniques publicité individualisée en
temps réel : Real-Time Bidding
RTB = enchères au second prix en ~100ms
100ms
mais rencontre entre offre et demande très asymétrique
AlephD aide les éditeurs à
tirer le meilleur du RTB
Peu important dans une enchère concurrentielle, le prix de
réserve (floor) est crucial en RTB
Le gagnant est
Le gagnant est
prêt à payer et il
prêt à payer mais
paye
paye peu
Technologie
2 modes d'analyse statistique
traitement temps-réel pour réagir aux dernières
informations : traitement simple, stockage en mémoire
traitement de fond sur ensemble des données bons
prédicteurs : traitement différé, stockage distribué
De nombreux défis
statistiques
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'échelle
Aujourd'hui :
~100 Mimpressions/mois ~100 impressions/sec
100 Go/mois, ~5 min d'estimation
Voir la présentation HTML5 sur
www.alephd.com/datatuesday2012