{"id":18786,"date":"2023-07-05T14:10:30","date_gmt":"2023-07-05T14:10:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/?p=18786"},"modified":"2023-11-30T19:26:16","modified_gmt":"2023-11-30T19:26:16","slug":"optimizing-advertising-performance-with-advanced-machine-learning-and-vector-database-technology","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/blog\/optimizing-advertising-performance-with-advanced-machine-learning-and-vector-database-technology\/","title":{"rendered":"Optimiser les performances publicitaires gr\u00e2ce au machine learning avanc\u00e9 et aux bases de donn\u00e9es vectorielles"},"content":{"rendered":"<p>Les marketeurs sont aujourd\u2019hui soumis \u00e0 une pression in\u00e9dite. Ces derniers doivent en effet composer avec un paysage publicitaire en constante \u00e9volution et toujours plus co\u00fbteux, le durcissement des r\u00e9glementations et l\u2019incertitude macro\u00e9conomique, autant de facteurs qui accroissent progressivement leur d\u00e9pendance aux activit\u00e9s de marketing digital \u00e0 la performance. Dans un contexte o\u00f9 chaque achat est soigneusement pes\u00e9 par le consommateur, les tactiques avanc\u00e9es du haut du funnel jouent un r\u00f4le crucial dans les transactions effectu\u00e9es et les revenus engrang\u00e9s.<\/p>\n<p>Chez Criteo, la technologie et l\u2019innovation sont au c\u0153ur de nos actions. C\u2019\u00e9tait vrai \u00e0 nos d\u00e9buts, lorsque nous avons lanc\u00e9 notre service de recommandation de films, et c\u2019est encore vrai aujourd\u2019hui, plus de quinze\u00a0ans plus tard. L\u2019IA est inscrite dans notre ADN. C\u2019est pourquoi nous nous effor\u00e7ons au quotidien d\u2019am\u00e9liorer nos solutions bas\u00e9es sur l\u2019IA et de g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats qualitatifs pour les campagnes publicitaires de nos clients. Aujourd\u2019hui, nous avons le plaisir de vous pr\u00e9senter DeepKNN, la toute derni\u00e8re am\u00e9lioration de notre <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/technology\/ai-engine\/\">moteur de recommandations<\/a>.<strong>\u00a0DeepKNN est la base de donn\u00e9es vectorielle avanc\u00e9e de Criteo, dont les capacit\u00e9s de deep\u00a0learning alimentent d\u00e9j\u00e0 des aspects importants de nos gammes de produits.<\/strong><\/p>\n<p>Notre approche se veut concr\u00e8te\u00a0: au moment du lancement b\u00eata de DeepKNN au sein de notre syst\u00e8me de recommandation, nous avons pu observer une nette augmentation de tous les indicateurs d\u2019engagement. Si les performances varient en fonction des clients, nous favorisons aussi bien la hausse des taux de clics que du revenu attribu\u00e9, qui d\u00e9passe souvent les 10\u00a0%\u00a0! En un mot, notre IA avanc\u00e9e g\u00e9n\u00e8re de meilleures performances \u00e0 grande \u00e9chelle pour les marketeurs.<\/p>\n<p>Comment est-ce que DeepKNN g\u00e9n\u00e8re de meilleures performances\u00a0? Dans la section suivante, nous expliquerons bri\u00e8vement le fonctionnement de DeepKNN et son r\u00f4le dans l\u2019am\u00e9lioration des performances de campagne.<\/p>\n<h2>Qu\u2019est-ce que DeepKNN\u00a0?<\/h2>\n<p>DeepKNN est la forme abr\u00e9g\u00e9e de \u00ab\u00a0Deep Learning Representation for K-Nearest Neighbors Search\u00a0\u00bb DeepKNN allie les capacit\u00e9s de pointe d\u2019une base de donn\u00e9es vectorielle et de la technologie de deep\u00a0learning. Ce framework alimente actuellement la plupart des campagnes publicitaires de Criteo. Il fournit de meilleures recommandations de produits aux consommateurs et des indicateurs d\u2019engagement am\u00e9lior\u00e9s aux annonceurs.<br \/>\nDeepKNN est l\u2019alliance de deux\u00a0technologies puissantes\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Un r\u00e9seau neuronal profond\u00a0<\/strong>qui traite l\u2019ensemble des informations sur les produits et l\u2019activit\u00e9 des consommateurs (comme le montre le pipeline de traitement repr\u00e9sent\u00e9 en Figure 1).<\/li>\n<li><strong>Une base de donn\u00e9es vectorielle (VectorDB)\u00a0<\/strong>qui stocke les vecteurs des produits et consommateurs et nous permet de trouver en temps r\u00e9el les produits les plus semblables aux requ\u00eates des internautes (comme le montre le processus de r\u00e9cup\u00e9ration repr\u00e9sent\u00e9 en Figures\u00a02a et 2b).<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-18795 size-full\" src=\"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Deppknn-Blog-Diagram-1-2-FR-min-e1688567443269.png\" alt=\"\" width=\"1201\" height=\"540\" srcset=\"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Deppknn-Blog-Diagram-1-2-FR-min-e1688567443269.png 1201w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Deppknn-Blog-Diagram-1-2-FR-min-e1688567443269-300x135.png 300w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Deppknn-Blog-Diagram-1-2-FR-min-e1688567443269-1024x460.png 1024w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Deppknn-Blog-Diagram-1-2-FR-min-e1688567443269-768x345.png 768w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Deppknn-Blog-Diagram-1-2-FR-min-e1688567443269-630x283.png 630w\" sizes=\"auto, (max-width: 1201px) 100vw, 1201px\" \/><sup><b>Le processus d\u2019indexage des produits dans VectorDB :<\/b>\u00a0\u00c9tape\u00a01) Assimiler toutes les informations disponibles (images, texte, activit\u00e9 des utilisateurs). \u00c9tape 2) Transformer ces informations en repr\u00e9sentations vectorielles gr\u00e2ce au deep\u00a0learning. \u00c9tape\u00a03) Stocker ces informations dans VectorDB.<\/sup><\/p>\n<h2>La puissance des repr\u00e9sentations vectorielles<\/h2>\n<p>En quoi est-il utile d\u2019associer des vecteurs \u00e0 tous nos produits et consommateurs\u00a0? C\u2019est parce que les vecteurs nous permettent de trouver la meilleure correspondance entre un consommateur et un produit ou service donn\u00e9. Gr\u00e2ce \u00e0 la repr\u00e9sentation vectorielle des consommateurs et produits, nous pouvons int\u00e9grer et visualiser notre compr\u00e9hension des affinit\u00e9s entre consommateurs et produits sous forme de distance entre chaque point. Comme illustr\u00e9 \u00e0 droite en Figure 2a, l\u2019espace vectoriel contient un ensemble de consommateurs et de produits plac\u00e9s \u00e0 divers endroits sur un plan 2D. Nous constatons alors que le simple fait de les placer dans un espace\u00a02D nous permet de d\u00e9finir des clusters implicites de produits similaires, par exemple pour les chaussures, la mode, la technologie et les voyages. Une fois les consommateurs et produits plac\u00e9s dans l&rsquo;espace, notre base de donn\u00e9es vectorielle affiche rapidement les associations les plus proches (ou vecteurs de consommateurs) pour chaque consommateur ou produit donn\u00e9. C\u2019est sur cette approche que reposent nos produits de recommandation et de gestion des audiences.<\/p>\n<h2>Quel est l\u2019impact de DeepKNN sur les campagnes des marketeurs\u00a0?<\/h2>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 DeepKNN, les annonceurs peuvent am\u00e9liorer leurs campagnes de plusieurs fa\u00e7ons\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Recommandations personnalis\u00e9es<\/strong>: DeepKNN fournit des recommandations personnalis\u00e9es aux clients en fonction de leur comportement et de leurs pr\u00e9f\u00e9rences, ce qui donne lieu \u00e0 des taux de conversion plus \u00e9lev\u00e9s et de meilleures performances de campagne en g\u00e9n\u00e9ral. (Voir Figure\u00a02b ci-dessous).<\/li>\n<li><strong>Audiences am\u00e9lior\u00e9es<\/strong>: DeepKNN peut aider \u00e0 identifier des habitudes et similarit\u00e9s dans le comportement des consommateurs qui ne sont pas forc\u00e9ment \u00e9videntes au premier abord. Le regroupement, ou clustering, des consommateurs par comportement similaire est un bon moyen d\u2019affiner le ciblage publicitaire, et donc d\u2019accro\u00eetre l\u2019engagement et les taux de conversion. (Voir Figure\u00a02a ci-dessous).<\/li>\n<li><strong>R\u00e9cup\u00e9ration des donn\u00e9es acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e<\/strong>: avec DeepKNN, nous sommes en mesure d\u2019effectuer des recherches rapides au sein de larges ensembles de donn\u00e9es afin de trouver les r\u00e9sultats les plus pertinents. Cet avantage est essentiel pour prendre des d\u00e9cisions en temps r\u00e9el dans le cadre de la publicit\u00e9 \u00e0 la performance, o\u00f9 chaque milliseconde compte.<\/li>\n<li><strong>Contenus publicitaires am\u00e9lior\u00e9s<\/strong>: l\u2019analyse du contenu de nos publicit\u00e9s avec DeepKNN nous permet d\u2019identifier des habitudes et similarit\u00e9s qui parleront \u00e0 notre audience cible. Ainsi, nous pouvons cr\u00e9er des contenus publicitaires plus efficaces, qui g\u00e9n\u00e8reront \u00e0 leur tour des r\u00e9sultats sup\u00e9rieurs.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-18797\" src=\"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-2-FR-min.png\" alt=\"\" width=\"1099\" height=\"550\" srcset=\"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-2-FR-min.png 1099w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-2-FR-min-300x150.png 300w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-2-FR-min-1024x512.png 1024w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-2-FR-min-768x384.png 768w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-2-FR-min-630x315.png 630w\" sizes=\"auto, (max-width: 1099px) 100vw, 1099px\" \/><br \/>\n<sup><b>G\u00e9n\u00e9ration d\u2019audience gr\u00e2ce \u00e0 la recherche dans VectorDB<\/b>\u00a0: \u00e0 partir d\u2019un produit dont nous recherchons le vecteur dans la base de donn\u00e9es, nous r\u00e9cup\u00e9rons les vecteurs d\u2019utilisateurs les plus proches et les int\u00e9grons \u00e0 l\u2019audience appropri\u00e9e.<\/sup><\/p>\n<h2>Am\u00e9liorer le reciblage des recommandations de produits avec DeepKNN<\/h2>\n<p>La r\u00e9ussite d\u2019une campagne de reciblage repose sur la pertinence des recommandations. L\u2019architecture de notre solution de recommandation actuelle pour le reciblage se compose de deux\u00a0phases afin d\u2019assurer la prise en charge de milliers de requ\u00eates par seconde. Au cours de la premi\u00e8re\u00a0phase, nous calculons plusieurs types de similarit\u00e9s entre les diff\u00e9rents articles ainsi que les produits populaires ou en tendance. La deuxi\u00e8me\u00a0phase consiste ensuite \u00e0 reclasser les produits les plus adapt\u00e9s en fonction des informations les plus r\u00e9centes sur les pr\u00e9f\u00e9rences du consommateur, le but \u00e9tant de g\u00e9n\u00e9rer en temps r\u00e9el les annonces les plus pertinentes.<\/p>\n<p>L\u2019int\u00e9gration de DeepKNN \u00e0 nos recommandations de produits contribue \u00e0 perfectionner le calcul des similarit\u00e9s entre des articles (populaires, rares et nouveaux, par exemple), et donc de les d\u00e9tecter plus facilement qu\u2019auparavant. R\u00e9sultat\u00a0: les recommandations correspondent davantage aux centres d\u2019int\u00e9r\u00eat des consommateurs. DeepKNN pr\u00e9sente en outre l\u2019avantage non n\u00e9gligeable de la centralisation\u00a0: le fait de placer nos produits et consommateurs au m\u00eame endroit nous permet de rechercher des millions d\u2019associations en temps r\u00e9el, et ainsi de continuellement mettre \u00e0 jour les listes des principaux produits similaires pour chaque consommateur.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-18799\" src=\"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-3-FR-min.png\" alt=\"\" width=\"1100\" height=\"531\" srcset=\"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-3-FR-min.png 1100w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-3-FR-min-300x145.png 300w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-3-FR-min-1024x494.png 1024w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-3-FR-min-768x371.png 768w, https:\/\/www.criteo.com\/fr\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2023\/07\/Figure-3-FR-min-630x304.png 630w\" sizes=\"auto, (max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><sup><strong>Recommandations avec la recherche dans VectorDB :<\/strong> \u00e0 partir d\u2019un consommateur dont nous recherchons le vecteur dans la base de donn\u00e9es, nous r\u00e9cup\u00e9rons les vecteurs des produits les plus proches et les int\u00e9grons pour formuler des recommandations.<\/sup><\/p>\n<h2>Avenir des performances avec les bases de donn\u00e9es vectorielles et les capacit\u00e9s de deep\u00a0learning<\/h2>\n<p>\u00c0 l\u2019heure o\u00f9 se d\u00e9mocratise l\u2019acc\u00e8s programmatique aux capacit\u00e9s d\u2019IA telles que ChatGPT et les incorporations de l\u2019API par OpenAI (capables de transformer n\u2019importe quel document en vecteur), les entreprises sont de plus en plus nombreuses \u00e0 d\u00e9couvrir la puissance du deep\u00a0learning et de la recherche vectorielle. \u00c0 nos yeux, cette tendance atteste de l\u2019importance des bases de donn\u00e9es vectorielles dans le digital marketing moderne, car elles aident les annonceurs \u00e0 exploiter plus efficacement les innombrables donn\u00e9es disponibles.<\/p>\n<p>Le recours \u00e0 des algorithmes de deep\u00a0learning, \u00e0 la recherche avanc\u00e9e de similarit\u00e9s et aux techniques de clustering sont autant d\u2019atouts offerts par des bases de donn\u00e9es vectorielles telles que DeepKNN, qui aident les annonceurs \u00e0 identifier les clusters de shoppers dont les pr\u00e9f\u00e9rences se rejoignent. En retour, ils ont acc\u00e8s \u00e0 un ciblage d\u2019audience plus efficace, des recommandations plus pertinentes et de meilleurs contenus publicitaires, le tout gr\u00e2ce \u00e0 un syst\u00e8me de recherche bien plus rapide et \u00e9volutif que les architectures traditionnelles.<\/p>\n<p>Nous sommes fiers d\u2019avoir su nous positionner en pionniers de cette tendance, et nous avons la conviction que notre nouveau moteur d\u00e9cisionnel en ligne est un grand pas pour la publicit\u00e9 \u00e0 la performance. Nos capacit\u00e9s de deep\u00a0learning et techniques de recherche vectorielle sont mises au service de nos clients pour leur offrir un nouvel outil puissant d\u2019optimisation de leurs campagnes. Nous sommes impatients de voir l\u2019utilisation que nos clients feront de DeepKNN afin de g\u00e9n\u00e9rer de meilleurs r\u00e9sultats et un ROI sup\u00e9rieur, et nous nous r\u00e9jouissons de pouvoir continuer \u00e0 innover dans ce domaine au cours des ann\u00e9es \u00e0 venir.<\/p>\n<p>Pour d\u00e9couvrir comment DEEPKNN et le machine\u00a0learning peuvent am\u00e9liorer les performances de vos campagnes,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/talk-to-an-expert\/\">contactez un expert.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les marketeurs sont aujourd\u2019hui soumis \u00e0 une pression in\u00e9dite. Ces derniers doivent en effet composer avec un paysage publicitaire en constante \u00e9volution et toujours plus co\u00fbteux, le durcissement des r\u00e9glementations et l\u2019incertitude macro\u00e9conomique, autant de facteurs qui accroissent progressivement leur d\u00e9pendance aux activit\u00e9s de marketing digital \u00e0 la performance. 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DeepKNN est la base de donn\u00e9es vectorielle avanc\u00e9e de Criteo, dont les capacit\u00e9s de deep learning alimentent d\u00e9j\u00e0 des aspects importants de nos gammes de produits.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/blog\/optimizing-advertising-performance-with-advanced-machine-learning-and-vector-database-technology\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Optimiser les performances publicitaires gr\u00e2ce au machine learning avanc\u00e9 et aux bases de donn\u00e9es vectorielles | FR - Criteo.com\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Aujourd\u2019hui, nous avons le plaisir de vous pr\u00e9senter DeepKNN, la toute derni\u00e8re am\u00e9lioration de notre moteur de recommandations. 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