Платформа для эффективного размещения видеорекламы в интернете
от Plazkart
Plazkart — это премиум OLV-сеть, которая разработана на базе искусственного интеллекта. Собственная DMP позволяет собирать кастомные аудиторные сегменты для клиентов, а машинное обучение системы умеет создавать персональные алгоритмы продвижения видеорекламы. Благодаря таким возможностям Plazkart вывел OLV продвижение на уровень Brandformance.
Plazkart решает следующие проблемы при размещении OLV:
Верификация рекламных кампаний независимым аудитором TIBURON. Охват в людях и точность попадания в ЦА. TRAFFIC
Поддержка верификаторов: Sizmek, MOAT, IAS, Double Verify, Adloox
Статистика распределения показов по доменам и урлам с точностью до времени выхода в личном кабинете.
Автоматическое формирование субтитров с помощью AI. Нейросеть ПЛАЦКАРТ распознает не только текст, но и цветовой код.
Поиск ЦА по принципу SITE CENTRIC БЕЗ ПОМОЩИ COOKIES. AI предиктор ПЛАЦКАРТ принимает решение о показе рекламного сообщения на странице по параметрам:
Аффинити индекс ЦА;
Морфологический анализ контента;
In-image анализ контента;
Эмоциональный анализ контента.
Технология ПЛАЦКАРТ позволяет добиваться высокой точности таргетингов и выполнения KPI без использования Cookies.
Запустите рекламу или закажите ведение рекламной кампании в Plazkart
Указанные цены являются приблизительными, а итоговая стоимость зависит от объема услуг, сформированных для Вас в рамках индивидуального предложения
Таблица условий доступна зарегистрированным пользователям, оставьте заявку и получите полный доступ
Есть ли динамический ремаркетинг?
На данный момент такое не делаем, как только такая возможность появится, сразу вас оповестим.
Какие рекламные форматы доступны для закупки?
Видео формат.
Какой объем доступного инвентаря? (соц-дем)
Какие есть модели закупки трафика? (CPM, CPC)
Вы работаете по селф/фулл сервису?
Оба варианта+mix.
Есть ли Динамические креативы?
Да, есть. Технология динамических креативов поддерживает формирование товарной витрины из xml в зависимости от классификации целевой аудитории. Платформа формирует готовый креатив на лету, и предоставляет полную отчётность по вовлеченности.
В чем уникальность и сильные стороны площадки?
По каким причинам кампания не может запуститься?
Если нет договора, нужно ГП письмо/ если нет материалов к старту или письма с бронью.
Какие есть модели оптимизации кампаний?
По медийным показателям/ пост клик показателям и качественным(видимость/фрод/)
Используем разные инструменты оптимизации: группирование таргетов, изменение и наполнение аудиторных сегментов, используемых в РК, на основе искусственного интеллекта пересобираются критерии и методы формирования в сегменты. Также, руководствуясь изменениями показателей post clik, распределяем объемы на более релевантный трафик по показателям эффективности.
Есть ли интеграция со сторонними трекерами, и если есть то с какими?
Работает с любыми верификаторами.
А тут есть планировщик или прогнозатор?
По медийным показателям, таким как: показы/клики/ctr/vtr/ досмотры/охват – то, что мы указываем в МП, означает гарантию выполнения, так как эти показатели достигаются в автоматическом режиме в нашей системе.
По пост клик показателям/фрод/видимость и тд, конечно мы всегда стремимся их выполнять под бенчи клиента, но прогнозатора у нас на этот счет нет, так как у всех клиентов разные настройки зачета различных показателей, посадочные/сайты, которые нам не известны, тут достаточно сложно делать прогнозы.
Какие есть способы отслеживания фактических конверсий (добавление в корзину, покупка, лид)?
Как правило, отслеживание конверсий происходит на стороне клиента, а нам уже передают эту информацию в ежедневных отчетах пост клика или других верификаторов для оптимизации.
Есть ли возможность использовать сегменты из DMP?
Кастомные аудиторные сегменты формируются в нашей собственной DMP на основе поведения пользователя в сети, по поисковым запросам ( на основе клик стрим анализа), а также на основе категорий посещаемых сайтов и их отдельных страниц, учитывается их тематика.
При помощи машинного обучения формируется графа поведения пользователя, анализируется вес каждого посещения, алгоритмически выстраивается принадлежность пользователя к какому-либо сегменту и предиктивно анализируется его дальнейшее поведение. Сегмент дополняется гео данными, историей других посещений и также дополнительно обогащаем DMP Plazkart датой Тибурона.
Возможности Plazkart