Wir beschreiben einen Algorithmus, um Endnutzer basierend auf ihrem Geschlecht in einer echten Big-Data-Umgebung zu identifizieren und anzusprechen. Wir nutzen täglich eine große Anzahl von Datenpunkten, die von Hunderten Millionen Geräten und Tausenden von Anwendungen stammen. Wir verwenden diese Daten, um eine Metrik abzuleiten, die sich auf die Wahrscheinlichkeit bezieht, dass jedes einzelne Gerät einer weiblichen oder männlichen Person gehört. Obwohl solche Ansätze nicht neu sind, ist die Implementierung in einer Echtzeit-Big-Data-Umgebung eine Herausforderung und erfordert kontinuierliche Investitionen in datenwissenschaftliches Know-how und Hardware-Setup. Folglich endet dieses Whitepaper mit der Forderung nach einer neutralen Validierungslösung, um diese Investitionen von AdTech-Unternehmen und damit höhere TKP-Preise für die Branche zu rechtfertigen.

Basierend auf Adellos Erfahrung bei der Betreuung von über 500 Kunden weltweit seit 2008 dient dieses Whitepaper dazu, praktische Ratschläge zur Einrichtung einer mobilen programmatischen Kampagne zu geben, um die bestmöglichen Ergebnisse und Leistungen zu erzielen.

Adello ist eine Medienkaufplattform, die einzigartig in ihrer Fähigkeit ist, die Leistungsfähigkeit der maschinellen Lerntechnologie zu nutzen, um dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit und am richtigen Ort mobile Werbung zu liefern. Der herkömmliche Ansatz des programmatischen Medieneinkaufs anhand von Zielgruppensegmenten ist begrenzt, da die Impressionen großer Gruppen von Einzelpersonen gebündelt, ausgewählt und dann basierend auf der durchschnittlichen Leistung jedes Segments bepreist werden. Adello liefert Ergebnisse durch einen zweistufigen Prozess, der eine Optimierung auf der Ebene der einzelnen Impressionen ermöglicht.