Plan média prédictif
Le média plan vous offre une vision transversale de votre dispositif média en amont de la campagne. Retrouvez des prédictions de performances associées à des estimations de dépensé avec un niveau de détails ultra-granulaires consultables grâce des filtres interactifs.
Faire les bons choix média
Automatisé
Une fois vos objectifs choisis, la collecte et la représentation du plan média sont générés automatiquement.
Précis
Estimez le potentiel de votre dispositif média à venir grâce à des prédictions de performances issuent du Machine Learning.
Consolidé
L'ensemble de votre dispositif est représenté avec une ou plusieurs Ad Platforms à la fois.
Indicateurs de performances prévisionnels
Retrouvez les indicateurs que vous souhaitez quelques soient les objectifs de votre campagne.
Filtrage dynamique
Nos plans médias disposent d’un large éventail de vues permettant des analyses isolées des prédictions de votre dispositif.
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L’IA générative pour la planification média
Passer de « l’enchère à l’aveugle » à la conception de stratégies gagnantes
L’idée centrale : nous introduisons ASGAR, le premier moteur d’IA générative capable de concevoir des stratégies publicitaires complexes et multi-paramètres avant qu’un seul euro ne soit dépensé.
Le problème à plusieurs milliards
• La “boîte noire” de la phase pré-lancement : les solutions AdTech actuelles optimisent après le lancement de la campagne (au moment des enchères). Il n’existe quasiment aucune optimisation lors de la phase de planification.
• Explosion combinatoire : une campagne publicitaire classique comporte plus de 678 millions de combinaisons possibles de paramètres (Device × Géographie × Navigateur × Heure, etc.).
• Limites humaines : aucun trader média ne peut calculer simultanément les synergies entre plus de 10 variables.
• L’IA existante échoue : les outils de recommandation standards (factorisation de matrices) ne peuvent pas gérer ce niveau de complexité. L’IA générative classique (LLMs) hallucine des configurations invalides et reste sous-optimale car elle n’est pas réellement pilotée par les données.
La solution : ASGAR
Un moteur génératif de stratégies. Contrairement aux systèmes traditionnels qui se contentent de classer des listes existantes, ASGAR construit des stratégies optimales à partir de zéro.
• Approche orientée “combinatoire” : une stratégie publicitaire est comprise comme un ensemble de caractéristiques interagissant entre elles. ASGAR sait, par exemple, que les résultats en Mobile sont différents en Vidéo et en Image.
• Guidé par un Oracle : le système est entraîné et challengé par un estimateur de performance (un Oracle figé), garantissant que chaque stratégie générée est mathématiquement prédite comme performante.
• Optimisation sans dépense média : la stratégie est optimisée virtuellement, réduisant fortement le gaspillage budgétaire lié à la “phase d’apprentissage” qui affecte toute l’industrie.
Le fossé technologique (pourquoi nous gagnons)
Une architecture robuste, flexible et propriétaire
• Compréhension profonde des interactions : contrairement aux Bandits Multi Bras qui traitent les variables séparément, nos mécanismes d’attention cartographient les synergies cachées entre toutes les variables de campagnes.
• Le filet de sécurité “Aligner” : un composant neuronal propriétaire qui détecte les zones de sensibilité. Il empêche de petites variations subtiles qui pourraient faire chuter brutalement la performance — résolvant le problème des “quasi-erreurs” des IA classiques.
• Vector quantization (VQ) : met fin à l’effet “chambre d’écho”. Là où les autres IA répètent toujours les mêmes réponses sûres, la VQ force la diversité et la créativité, révélant des poches d’inventaire inexploitées.
Flexibilité business & contrôle utilisateur
Une IA copilote, pas une boîte noire
• Suggestions pilotées par des tokens : les clients peuvent exprimer des préférences souples (ex. : “favoriser les utilisateurs iOS”). L’IA les prend en compte, mais conserve l’autonomie de les ignorer si les données prouvent que c’est une mauvaise idée.
• Sélecteur de risque : bascule en un clic entre un mode conservateur (ROI stable et éprouvé) et un mode exploratoire (fort risque, fort potentiel), sans réentraîner le modèle.
Pérenité & scalabilité native
Prêt pour l’ère des LLM
• Architecture native LLM : construite sur des Transformers (comme GPT-4). Des LLM standards peuvent être branchés en front-end pour permettre aux clients de “discuter” avec leurs plans média, tandis qu’ASGAR gère l’optimisation mathématique.
• Extensibilité infinie : l’architecture est indépendante des types d’entrées. Tendances temps réel, saisonnalité ou données concurrentielles peuvent être intégrées instantanément comme nouveaux contextes.
Le fossé technologique
Pourquoi les méthodes historiques échouent à grande échelle ? La complexité de la publicité moderne fait s’effondrer les solutions existantes. ASGAR, au contraire, en tire parti.
