Questa evoluzione di Quality Attention sottolinea l’impegno di IAS nel fornire agli inserzionisti una copertura ampliata su ulteriori canali e formati. Oltre al supporto per ambienti diversificati, il modello di Quality Attention ha aumentato l’accuratezza della correlazione tra l’Attention score e i risultati. Il modello di Attention di IAS è progettato per prevedere se un’impression ha maggiori probabilità di generare un risultato di business, inclusi awareness, consideration e conversion.
Secondo eMarketer, si prevede che le app raggiungano una quota dominante dell’82% dei 200 miliardi di dollari previsti quest’anno per la spesa pubblicitaria su mobile. Gli inserzionisti hanno ora accesso a un prodotto di misurazione dell’ Attention che porterà risultati migliori nelle loro campagne mobile in-app e proteggerà i loro investimenti crescenti nel mobile. Nel recente report di IAS, ‘Taking Action on Attention: Volume II‘, confrontando i risultati aziendali tra Attention score bassi e alti, le impression con punteggi di attenzione più elevati hanno registrato tassi di successo (ad esempio, conversioni) che erano il doppio rispetto a quelli con Attention score bassi.
“È fondamentale, per gli inserzionisti, che la misurazione dell’ Attention generi risultati e migliori le performance delle campagne”, ha affermato in una nota Khurrum Malik, CMO di Integral Ad Science. “Le recenti evoluzioni della nostra offerta Quality Attention, progettata specificamente per questo scopo, sono destinate a fornire agli inserzionisti segnali più dettagliati e una copertura ampliata sui canali e formati più rilevanti per loro”.
Quality Attention fornisce agli inserzionisti globali:
- Copertura e metriche ampliate. Misurazione negli ambienti mobile in-app e nuove metriche, che includono il numero di annunci che sono stati messi in pausa, ripresi, saltati e avviati in un video, oltre alle variazioni di volume e relative sotto-metriche.
- Un modello avanzato di machine learning. Una visione unica delle performance di attention delle campagne, impostate sulla base di un pool di dati composto da miliardi di impression e milioni di eventi di conversion.
- Performance e risultati comprovati per il brand. Fino al 130% di aumento dei tassi di conversion quando si confrontano impression ad alta attenzione con impression a bassa attenzione, con Attention score maggiori che rilevano una brand consideration superiore del 91% e un’intenzione di acquisto superiore del 166%.
- Unificazione della media quality con l’attenzione umana. IAS è la prima azienda a combinare uno dei più grandi set di dati biometrici al mondo sull’attenzione dei consumatori con le metriche di media quality per fornire, agli inserzionisti globali, il quadro più accurato dell’attention.
Con Quality Attention, gli inserzionisti possono catturare un’attenzione maggiore per migliorare le performance delle campagne e ottenere risultati concreti. Quality Attention utilizza tecnologie avanzate di machine learning, dati azionabili provenienti dalla tecnologia di eye-tracking di Lumen Research e una varietà di segnali ottenuti come parte della tecnologia principale di IAS, inclusi viewability, ad situation e user interaction e li combina in un unico attention score.
“Gli ultimi miglioramenti all’offerta di Quality Attention di IAS rappresentano un passo avanti nella creazione di un quadro più accurato dell’attention per gli inserzionisti”, ha dichiarato Mike Follett, Ceo di Lumen Research. “Siamo entusiasti di aver combinato i nostri dati all’avanguardia di eye-tracking con il modello di attention di IAS e ora gli inserzionisti hanno accesso a informazioni ancora più dettagliate nell’ambiente delle app”.
Lo scorso gennaio 2024, IAS ha annunciato la disponibilità generale del suo prodotto di misurazione Quality Attention™, il primo a unire la media quality e l’eye tracking con il machine learning. L’offerta fornisce metriche trasparenti per aiutare gli inserzionisti globali ad aumentare il ritorno sugli investimenti, promuovere la brand consideration e incrementare le conversioni.
