{"id":20440,"date":"2023-07-05T14:41:31","date_gmt":"2023-07-05T14:41:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.criteo.com\/de\/?p=20440"},"modified":"2023-11-30T19:25:52","modified_gmt":"2023-11-30T19:25:52","slug":"optimizing-advertising-performance-with-advanced-machine-learning-and-vector-database-technology","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/optimizing-advertising-performance-with-advanced-machine-learning-and-vector-database-technology\/","title":{"rendered":"Optimierung der Werbe-Performance mit modernstem Machine Learning und Vektordatenbank-Technologie"},"content":{"rendered":"<p>Aktuell stehen Marketer unter einem noch nie dagewesenen Druck. Eine sich stetig wandelnde und immer kostenintensivere Werbelandschaft, neue Vorschriften und die allgemeine volkswirtschaftliche Unsicherheit machen sie zunehmend abh\u00e4ngig von Performance-orientiertem digitalem Marketing. Da Konsumenten weiterhin jede Kaufentscheidung gr\u00fcndlich abw\u00e4gen, spielen leistungsstarke Lower Funnel-Strategien eine entscheidende Rolle f\u00fcr Conversions und Umsatz.<\/p>\n<p>Bei Criteo stehen Technologie und Innovation im Mittelpunkt unserer Arbeit. Das war schon in unseren Anfangstagen als Filmempfehlungsdienst so \u2013 vor mehr als 15 Jahren. KI (K\u00fcnstliche Intelligenz) ist Teil unserer DNA, und wir arbeiten jeden Tag daran, unsere KI-gest\u00fctzten L\u00f6sungen zu verbessern und unseren Kunden Werbekampagnen zu erm\u00f6glichen, die mess- und verwertbare Ergebnisse liefern. Daher freuen wir uns, euch heute DeepKNN vorzustellen, unsere neueste Erg\u00e4nzung zu Criteos <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/technology\/ai-engine\/\">Recommendation Engine<\/a> f\u00fcr das Retargeting.<strong> DeepKNN ist Criteos leistungsstarke Vektordatenbank und Deep Learning Engine, die bereits den zentralen Motor wichtiger Bereiche unserer Produktlinie darstellt.<\/strong><\/p>\n<p>Und das sind nicht nur Buzzwords: Bereits w\u00e4hrend des Beta-Tests von DeepKNN in unserem Retargeting-Empfehlungssystem konnten wir bei allen Engagement-Metriken signifikante Steigerungen beobachten. Auch wenn die Performance-Steigerungen von Kunde zu Kunde variieren, erzielen wir Verbesserungen sowohl bei den Klickraten als auch bei den attribuierten Umsatzsteigerungen, die oft mehr als zehn Prozent betragen! Einfach ausgedr\u00fcckt: Unsere leistungsstarke KI bietet Marketern eine bessere Performance \u2013 und zwar in gro\u00dfem Ma\u00dfstab.<\/p>\n<p>Wie gelingt es DeepKNN, die Performance signifikant zu steigern? Im n\u00e4chsten Abschnitt erl\u00e4utern wir euch, was DeepKNN eigentlich ist und wie es uns hilft, die Kampagnen-Performance zu optimieren.<\/p>\n<h2>Was ist DeepKNN?<\/h2>\n<p>DeepKNN steht f\u00fcr \u201eDeep Learning Representation for K-Nearest Neighbors Search\u201c \u2013 Deep Learning-Darstellung f\u00fcr die Suche der n\u00e4chsten Nachbarn von K. Diese Technologie kombiniert eine hochmoderne Vektordatenbank mit Deep Learning-Technologie. Dieses Framework bildet den Motor der meisten Werbekampagnen von Criteo, versorgt die Konsumenten mit besseren Produktempfehlungen und verbessert die Kundenbindungskennzahlen f\u00fcr die Advertiser.<br \/>\nDeepKNN kombiniert dabei zwei leistungsstarke Technologien:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Ein tiefes neurales Netzwerk, das<\/strong> alle unsere Produkt- und Konsumentenaktivit\u00e4ts-Informationen in eine Reihe von Vektoren verarbeitet (wie in der unten in Abbildung 1 dargestellten Verarbeitungspipeline gezeigt).<\/li>\n<li><strong>Eine Vektordatenbank (VectorDB)<\/strong>, welche die Produkt- und Konsumentenvektoren speichert und es uns erm\u00f6glicht, in Echtzeit die \u00e4hnlichsten Produkte und Konsumenten zu einer Anfrage zu finden (wie in dem unten in den Abbildungen 2a und 2b dargestellten Abrufprozess gezeigt).<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-20452\" src=\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/Figure-1-DE-min.png\" alt=\"\" width=\"1101\" height=\"530\" srcset=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/Figure-1-DE-min.png 1101w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/Figure-1-DE-min-300x144.png 300w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/Figure-1-DE-min-1024x493.png 1024w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/Figure-1-DE-min-768x370.png 768w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/Figure-1-DE-min-630x303.png 630w\" sizes=\"auto, (max-width: 1101px) 100vw, 1101px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><sup><b>Der Prozess der Indizierung von Produkten in einer VectorDB:<\/b> Schritt 1) Einlesen aller verf\u00fcgbaren unstrukturierten Produktinformationen (Bilder, Text, Nutzeraktivit\u00e4ten). Schritt 2) Umwandlung in vektorielle Repr\u00e4sentationen mittels Deep Learning. Schritt 3) Speicherung in der VectorDB.<\/sup><\/p>\n<h2>Die Macht vektorieller Darstellungen<\/h2>\n<p>Warum ist es sinnvoll, Vektoren mit all unseren Produkten und Konsumenten zu assoziieren? Vektoren helfen uns, die f\u00fcr ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung am besten geeigneten Konsumenten zu finden. Indem wir Konsumenten und Produkte als Vektoren darstellen, k\u00f6nnen wir unsere Vorstellungen von Konsument-zu-Produkt-Affinit\u00e4ten wie die Entfernung zwischen verschiedenen Punkten betrachten und einbeziehen. Wie auf der rechten Seite von Abbildung 2a dargestellt, enth\u00e4lt der vektorielle Raum eine Reihe von Konsumenten und Produkten, die in verschiedenen Positionen auf einer zweidimensionalen Ebene angeordnet sind. Wir stellen fest, dass wir durch die einfache Platzierung der Produkte in einem zweidimensionalen Raum implizite Cluster \u00e4hnlicher Produkte definieren k\u00f6nnen, wie etwa Schuhe, Mode, Technologie oder Reisen. Sobald die Konsumenten und Produkte im Raum platziert sind, k\u00f6nnen wir mit unserer Vektordatenbank sehr schnell die n\u00e4chsten Nachbarn bzw. den n\u00e4chstgelegenen Konsumentenvektor f\u00fcr einen bestimmten Konsumenten oder ein bestimmtes Produkt finden. Dieser Ansatz ist das Herzst\u00fcck unserer Empfehlungs- und Zielgruppenprodukte.<\/p>\n<h2>Wie wirkt sich DeepKNN auf die Kampagnen von Marketern aus?<\/h2>\n<p>DeepKNN unterst\u00fctzt Advertiser auf verschiedene Weise dabei, ihre Kampagnen zu optimieren:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Personalisierte Empfehlungen<\/strong>: DeepKNN kann Konsumenten auf der Grundlage ihres bisherigen Verhaltens und ihrer Vorlieben personalisierte Empfehlungen geben. Dies ist ein Weg zu h\u00f6heren Conversion-Raten sowie zu einer besseren Gesamtperformance der Kampagne. (Siehe Abbildung 2b).<\/li>\n<li><strong>Optimierte Zielgruppen<\/strong>: DeepKNN kann helfen, Muster und \u00c4hnlichkeiten im Konsumentenverhalten zu erkennen, die vielleicht nicht sofort ersichtlich sind. Indem wir Konsumenten mit \u00e4hnlichem Verhalten in Clustern zusammenfassen, k\u00f6nnen wir unsere Werbung effektiver auf diese ausrichten. Das f\u00fchrt im Gegenzug zu mehr Engagement und h\u00f6heren Conversion-Raten. (Siehe Abbildung 2a).<\/li>\n<li><strong>Schnellerer Datenabruf<\/strong>: Mit DeepKNN k\u00f6nnen wir schnell gro\u00dfe Datens\u00e4tze durchsuchen, um die relevantesten Ergebnisse zu finden. Dies ist f\u00fcr die Echtzeit-Entscheidungsfindung im Performance Marketing unerl\u00e4sslich, denn hier z\u00e4hlt jede Millisekunde.<\/li>\n<li><strong>Verbesserte Ad Creatives<\/strong>: Durch die Analyse des Inhalts unserer Ads mit DeepKNN k\u00f6nnen wir Muster und \u00c4hnlichkeiten erkennen, die bei unserer Zielgruppe Anklang finden. Dies hilft uns dabei, effektivere Creatives zu generieren, die wiederum zu besseren Ergebnissen f\u00fchren.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-20484\" src=\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2a-min.png\" alt=\"\" width=\"1100\" height=\"530\" srcset=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2a-min.png 1100w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2a-min-300x145.png 300w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2a-min-1024x493.png 1024w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2a-min-768x370.png 768w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2a-min-630x304.png 630w\" sizes=\"auto, (max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/><b><\/b><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><sup><b>Zielgruppenaufbau durch Suche in einer VectorDB<\/b>: Ausgehend von einem Produkt suchen wir seinen Vektor in der VectorDB, rufen die n\u00e4chstgelegenen Konsumentenvektoren ab und geben sie als Teil der relevanten Zielgruppe zur\u00fcck.<\/sup><\/p>\n<h2>Verbesserte Retargeting-Produktempfehlungen mit DeepKNN<\/h2>\n<p>Optimale Produktempfehlungen sind der Schl\u00fcssel zum Erfolg einer Retargeting-Kampagne. Unsere bestehende, leistungsstarke Produktempfehlungsl\u00f6sung f\u00fcr das Retargeting verwendet eine zweistufige Architektur, um sicherzustellen, dass wir in jeder Sekunde viele tausend Anfragen verarbeiten k\u00f6nnen. W\u00e4hrend wir in der ersten Phase mehrere Typen von \u00c4hnlichkeiten zwischen verschiedenen Artikeln sowie beliebten und trendenden Produkten berechnen, erstellen wir in der zweiten Phase auf der Grundlage der neuesten Informationen zu den Konsumentenpr\u00e4ferenzen eine neue Rangfolge der am besten geeigneten Produkte. So k\u00f6nnen wir die relevantesten Banner generieren \u2013 und zwar in Echtzeit.<\/p>\n<p>Durch die Integration von DeepKNN in unsere Produktempfehlungen k\u00f6nnen wir nun \u00c4hnlichkeiten zwischen verschiedenen Artikeln noch pr\u00e4ziser und ausgefeilter berechnen: Parallelen zwischen beliebten, seltenen und neuen Artikeln, die zuvor nur schwer zu entdecken waren, lassen sich nun leicht identifizieren. Das Ergebnis sind Produktempfehlungen, die noch besser auf die Interessen des jeweiligen Konsumenten abgestimmt sind. Ein weiterer gro\u00dfer Vorteil von DeepKNN ist, dass wir durch die Platzierung aller unserer Produkte und Konsumenten im gleichen Raum Hunderte von Millionen von \u201eKonsument-Produkt-Paarungen\u201c in Echtzeit durchsuchen und so die Listen der \u00e4hnlichsten Produkte f\u00fcr jeden Konsumenten stetig aktualisieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-20485\" src=\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2b-min.png\" alt=\"\" width=\"1100\" height=\"530\" srcset=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2b-min.png 1100w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2b-min-300x145.png 300w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2b-min-1024x493.png 1024w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2b-min-768x370.png 768w, https:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/07\/DE-2b-min-630x304.png 630w\" sizes=\"auto, (max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/><br \/>\n<sup><b>Empfehlung durch Search in einer VectorDB<\/b>: Ausgehend von einem Konsumenten suchen wir seinen Vektor in der VectorDB, rufen die n\u00e4chstgelegenen Produktvektoren ab und geben sie zur Empfehlung zur\u00fcck.<\/sup><\/p>\n<h2>Performance-Prognose mit Vektordatenbanken und Deep Learning<\/h2>\n<p>Seit dem Aufkommen des programmatischen Zugriffs auf KI-Funktionen wie OpenAIs ChatGPT oder Einbettungs-APIs (die jedes beliebige Dokument in einen Vektor umwandeln k\u00f6nnen), erkennen immer mehr Unternehmen die Leistungsf\u00e4higkeit von Deep Learning und Vektorsuche. Wir glauben, dass dieser Trend die Bedeutung von Vektordatenbanken im modernen digitalen Marketing unterstreicht, da Advertiser so die riesigen Datenmengen, die ihnen zur Verf\u00fcgung stehen, effektiver nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Durch den Einsatz von Deep Learning-Algorithmen und effizienten \u00c4hnlichkeitssuch- und Clustertechniken helfen Vektordatenbanken wie DeepKNN den Advertisern, Cluster von Konsumenten mit \u00e4hnlichen Einkaufspr\u00e4ferenzen zu identifizieren. Dies wiederum hat eine effektivere Zielgruppenansprache, relevantere Empfehlungen sowie verbesserte Creatives zur Folge \u2013 und das alles mit einem Suchsystem, das schneller und skalierbarer ist als herk\u00f6mmliche Serving-Architekturen.<\/p>\n<p>Wir sind stolz darauf, an der Spitze dieses Trends zu stehen, und wir glauben, dass unsere neue Online Decision Engine f\u00fcr das Performance Marketing einen bedeutenden Schritt nach vorne darstellt. Durch den Einsatz von Deep Learning und Vektorsuchtechniken k\u00f6nnen wir unseren Kunden ein leistungsstarkes neues Tool zur Maximierung der Effektivit\u00e4t ihrer Kampagnen anbieten. Wir sind gespannt, wie unsere Kunden DeepKNN nutzen werden, um bessere Ergebnisse und einen h\u00f6heren ROI zu erzielen. Entsprechend freudig blicken wir daher auch auf unsere weiteren zuk\u00fcnftigen Innovationen in diesem Bereich.<\/p>\n<p>Ihr wollt mehr dar\u00fcber erfahren, wie DEEPKNN und Machine Learning die Performance eurer Kampagnen verbessern k\u00f6nnen? <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/talk-to-an-expert\/\">Dann sprecht jetzt mit einem unserer Experten.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aktuell stehen Marketer unter einem noch nie dagewesenen Druck. 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