{"id":17882,"date":"2023-12-05T18:08:54","date_gmt":"2023-12-05T18:08:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.criteo.com\/br\/?p=17882"},"modified":"2023-12-06T16:29:46","modified_gmt":"2023-12-06T16:29:46","slug":"optimizing-advertising-performance-with-advanced-machine-learning-and-vector-database-technology","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/br\/blog\/optimizing-advertising-performance-with-advanced-machine-learning-and-vector-database-technology\/","title":{"rendered":"Performance publicit\u00e1ria otimizada com tecnologia avan\u00e7ada de banco de dados vetorial e machine learning"},"content":{"rendered":"<p>Nos \u00faltimos tempos, os profissionais de marketing t\u00eam sofrido uma press\u00e3o sem precedentes. Mudan\u00e7as constantes e custos elevados no cen\u00e1rio publicit\u00e1rio, al\u00e9m de novas regula\u00e7\u00f5es e da incerteza macroen\u00f4mica geral, tornam-os cada vez mais dependentes de atividades de marketing digital com base na performance. Como os consumidores continuam a considerar fortemente cada compra, t\u00e1ticas de fundo de funil de alta performance desempenham um papel crucial para fechar transa\u00e7\u00f5es e obter receita.<\/p>\n<p>Na Criteo, tecnologia e inova\u00e7\u00e3o est\u00e3o no centro do que fazemos, desde os prim\u00f3rdios, quando, h\u00e1 mais de 15 anos, oper\u00e1vamos um servi\u00e7o de recomenda\u00e7\u00e3o de filmes. A IA (Intelig\u00eancia Artificial) \u00e9 parte de nosso DNA e, a cada dia, nos empenhamos para melhorar nossas solu\u00e7\u00f5es e gerar resultados significativos para as campanhas publicit\u00e1rias de nossos clientes. Assim, estamos animados para apresentar o DeepKNN, a mais recente adi\u00e7\u00e3o \u00e0 <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/br\/technology\/ai-engine\/\">engine de recomenda\u00e7\u00e3o de retargeting<\/a> da Criteo.<strong> O\u00a0DeepKNN \u00e9 a tecnologia de banco de dados de vetores e deep learning de ponta da Criteo, que j\u00e1 impulsiona partes importantes de nossa linha de produtos.<\/strong><\/p>\n<p>O impacto dessa abordagem \u00e9 n\u00edtido. Durante nossa vers\u00e3o beta do DeepKNN em nosso sistema de recomenda\u00e7\u00e3o de retargeting, observamos aumentos significativos em todas as m\u00e9tricas de engajamento. Embora a performance varie de acordo com o cliente, estamos promovendo melhorias nas taxas de cliques e aumentos na receita atribu\u00edda, que geralmente ultrapassam 10%! Em poucas palavras, nossa IA de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o oferece uma melhor performance para os profissionais de marketing, em escala.<\/p>\n<p>Como o DeepKNN melhora significativamente a performance? Na pr\u00f3xima se\u00e7\u00e3o, daremos uma r\u00e1pida explica\u00e7\u00e3o sobre o que o DeepKNN representa e como nos ajuda a alavancar a performance da campanha.<\/p>\n<h2>O que \u00e9 DeepKNN?<\/h2>\n<p>DeepKNN significa \u201cDeep Learning Representation for K-Nearest Neighbors Search\u201d, ou seja, &#8220;Representa\u00e7\u00e3o de Aprendizado Profundo para K-Vizinhos Mais Pr\u00f3ximos&#8221;. O DeepKNN combina o que h\u00e1 de mais avan\u00e7ado em tecnologia de banco de dados de vetores e deep learning. Essa estrutura j\u00e1 est\u00e1 por tr\u00e1s da maioria das campanhas publicit\u00e1rias da Criteo: para os consumidores, oferece melhores recomenda\u00e7\u00f5es de produtos; para os anunciantes, otimiza as m\u00e9tricas de engajamento do consumidor.<br \/>\nO DeepKNN representa a combina\u00e7\u00e3o de duas tecnologias poderosas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Uma rede neural profunda<\/strong>, que processa todas as nossas informa\u00e7\u00f5es de produtos e atividades do consumidor em um conjunto de vetores (como mostrado no pipeline de processamento na Figura 1 abaixo).<\/li>\n<li><strong>Um banco de dados de vetores (VectorDB)<\/strong>, que armazena os vetores de produto e consumidor e nos permite encontrar os produtos e consumidores mais\u00a0compat\u00edveis com\u00a0uma consulta (como mostrado no processo de recupera\u00e7\u00e3o nas Figuras 2a e 2b abaixo) em tempo real.<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-17893 size-full\" src=\"http:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-1-min.png\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"319\" srcset=\"https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-1-min.png 800w, https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-1-min-300x120.png 300w, https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-1-min-768x306.png 768w, https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-1-min-630x251.png 630w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/p>\n<p><strong>O processo de indexar produtos em um VectorDB:<\/strong>\u00a0Etapa 1) Ingerir todas as informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis estruturadas do produto (imagens, texto, atividade do usu\u00e1rio). Etapa 2) Transform\u00e1-las em representa\u00e7\u00f5es vetoriais por meio de deep learning. Etapa 3) Armazen\u00e1-las no VectorDB.<\/p>\n<h2>O poder das representa\u00e7\u00f5es vetoriais<\/h2>\n<p>Por que \u00e9 \u00fatil associar vetores a todos os nossos produtos e consumidores? Porque os vetores nos ajudam a encontrar as melhores correspond\u00eancias de consumidores para determinado produto ou servi\u00e7o. Ao representarmos consumidores e produtos como vetores, podemos incorporar nossas no\u00e7\u00f5es de afinidades entre produtos e consumidores como dist\u00e2ncias entre pontos. Como mostrado no lado direito da figura 2a abaixo, o espa\u00e7o vetorial cont\u00e9m um grupo de consumidores e produtos colocados em v\u00e1rias posi\u00e7\u00f5es em um plano 2D. Observamos que, pelo simples fato de coloc\u00e1-los em um espa\u00e7o 2D, podemos definir grupos impl\u00edcitos de produtos semelhantes, como cal\u00e7ados, moda, tecnologia e viagens. Uma vez que consumidores e produtos s\u00e3o colocados no espa\u00e7o, nosso banco de dados de vetores nos permite procurar rapidamente pelos vizinhos mais pr\u00f3ximos, ou pelo vetor de consumidor mais pr\u00f3ximo, a qualquer consumidor ou produto. Essa \u00e9 a abordagem que orienta nossas solu\u00e7\u00f5es de audi\u00eancias e recomenda\u00e7\u00f5es de produtos.<\/p>\n<h2>Como o DeepKNN impacta as campanhas dos profissionais de marketing?<\/h2>\n<p>O DeepKNN ajuda os anunciantes a impulsionar as campanhas de v\u00e1rias formas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas<\/strong>: O DeepKNN oferece recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas aos consumidores com base em seus comportamentos e prefer\u00eancias anteriores. Isso pode elevar as taxas de convers\u00e3o e melhorar a performance geral da campanha. (Ver Figura 2b abaixo).<\/li>\n<li><strong>Melhores audi\u00eancias<\/strong>: O DeepKNN identifica padr\u00f5es e similaridades no comportamento do consumidor que podem n\u00e3o ser aparentes de imediato. Ao agruparmos consumidores com comportamentos semelhantes, podemos segmentar nossa publicidade de maneira mais eficaz, aumentando as taxas de engajamento e convers\u00e3o. (Ver Figura 2a abaixo).<\/li>\n<li><strong>Recupera\u00e7\u00e3o de dados mais r\u00e1pida<\/strong>: Com o DeepKNN, podemos pesquisar rapidamente grandes bases de dados para encontrar os resultados mais relevantes. Isso \u00e9 essencial para tomadas de decis\u00e3o em tempo real na publicidade de performance, em que cada milissegundo conta.<\/li>\n<li><strong>Criativos mais atraentes<\/strong>: Ao analisarmos o conte\u00fado dos nossos an\u00fancios usando o DeepKNN, podemos identificar padr\u00f5es e similaridades que ressoam com nossa audi\u00eancia ideal. Isso nos ajuda a criar criativos mais eficazes, que, por sua vez, produzem melhores resultados.<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-17892 size-full\" src=\"http:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-2-min.png\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"382\" srcset=\"https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-2-min.png 800w, https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-2-min-300x143.png 300w, https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-2-min-768x367.png 768w, https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-2-min-630x301.png 630w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/p>\n<p><strong>Gera\u00e7\u00e3o de audi\u00eancia usando pesquisa em um VectorDB<\/strong>: A partir de um produto, procuramos seu vetor no VectorDB, recuperamos os vetores de usu\u00e1rio mais pr\u00f3ximos e os retornamos como parte da audi\u00eancia relevante.<\/p>\n<h2>Recomenda\u00e7\u00f5es de produtos para retargeting mais precisas com DeepKNN<\/h2>\n<p>Recomendar os produtos certos \u00e9 fundamental para o sucesso de qualquer campanha de retargeting. Nossa solu\u00e7\u00e3o existente de recomenda\u00e7\u00e3o de produtos para retargeting utiliza uma arquitetura de dois est\u00e1gios para garantir que possamos escalar para milhares de solicita\u00e7\u00f5es por segundo. No primeiro est\u00e1gio, calculamos v\u00e1rios tipos de similaridades entre diferentes itens junto com produtos populares e tend\u00eancias; no segundo est\u00e1gio, reclassificamos os produtos mais adequados, com base nas informa\u00e7\u00f5es mais recentes de prefer\u00eancias do consumidor, a fim de gerar os banners mais relevantes em tempo real.<\/p>\n<p>A integra\u00e7\u00e3o do DeepKNN em nossas recomenda\u00e7\u00f5es de produtos nos permite calcular as similaridades de diferentes itens de um modo mais sofisticado: as similaridades entre itens populares, raros e novos, que antes eram mais dif\u00edceis de descobrir, podem ser detectadas mais facilmente. O resultado s\u00e3o recomenda\u00e7\u00f5es de produtos ainda mais alinhadas aos interesses dos consumidores. Outra grande vantagem do DeepKNN \u00e9 que, ao colocar todos os nossos produtos e consumidores no mesmo espa\u00e7o, podemos pesquisar centenas de milh\u00f5es de \u201cpares item\/consumidor\u201d em tempo real e, assim, atualizar constantemente as listas dos principais produtos semelhantes para cada consumidor.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-17891 size-full\" src=\"http:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-3-min.png\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"373\" srcset=\"https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-3-min.png 800w, https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-3-min-300x140.png 300w, https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-3-min-768x358.png 768w, https:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/12\/BR-optimizing-vector-db-3-min-630x294.png 630w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/p>\n<p><strong>Recomenda\u00e7\u00e3o usando pesquisa em um VectorDB<\/strong>: A partir de um consumidor, procuramos seu vetor no VectorDB e recuperamos os vetores de produto mais pr\u00f3ximos e os retornamos para recomenda\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h2>Vis\u00e3o geral da performance com bancos de dados vetoriais e deep learning<\/h2>\n<p>Com o advento do acesso program\u00e1tico aos recursos de IA, como o ChatGPT da OpenAI e as APIs de incorpora\u00e7\u00e3o (que podem transformar qualquer documento em um vetor), cada vez mais empresas est\u00e3o percebendo o poder do deep learning e da pesquisa vetorial. Essa tend\u00eancia real\u00e7a a import\u00e2ncia dos bancos de dados vetoriais no marketing digital moderno, pois os anunciantes j\u00e1 est\u00e3o come\u00e7ando a potencializar o enorme volume de dados dispon\u00edvel de maneira mais eficaz.<\/p>\n<p>Usando algoritmos de deep learning e t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de pesquisa e agrupamento por similaridades, os bancos de dados vetoriais, como o DeepKNN, est\u00e3o ajudando os anunciantes a identificar grupos de consumidores com prefer\u00eancias de compra semelhantes. Isso, por sua vez, pode levar a uma segmenta\u00e7\u00e3o de audi\u00eancia mais precisa, a recomenda\u00e7\u00f5es mais relevantes e a criativos mais atraentes, tudo feito por um sistema de pesquisa mais r\u00e1pido e mais escal\u00e1vel do que as tradicionais arquiteturas orientadas a servi\u00e7os.<\/p>\n<p>Temos orgulho de estar na vanguarda dessa tend\u00eancia e acreditamos que nossa nova solu\u00e7\u00e3o de tomada de decis\u00e3o online representa um avan\u00e7o significativo na publicidade de performance. Aproveitando o poder do deep learning e das t\u00e9cnicas de pesquisa vetorial, oferecemos aos nossos clientes uma nova ferramenta para maximizar a efic\u00e1cia de suas campanhas. Estamos ansiosos para ver como nossos clientes utilizar\u00e3o o DeepKNN para alavancar os resultados e o ROI, e esperamos continuar a inovar nesse espa\u00e7o nos pr\u00f3ximos anos.<\/p>\n<p>Para saber mais sobre como o DEEPKNN e o uso de machine learning podem alavancar suas campanhas,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/br\/talk-to-an-expert\/\">converse com um especialista.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nos \u00faltimos tempos, os profissionais de marketing t\u00eam sofrido uma press\u00e3o sem precedentes. Mudan\u00e7as constantes e custos elevados no cen\u00e1rio publicit\u00e1rio, al\u00e9m de novas regula\u00e7\u00f5es e da incerteza macroen\u00f4mica geral, tornam-os cada vez mais dependentes de atividades de marketing digital com base na performance. 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