Programmatic advertising

Nicola Ciaramella      Tel. 0502212700

Il corso fornisce agli studenti un quadro concettuale e un repertorio di strumenti per l’ottimizzazione di campagne pubblicitarie online (su siti, app, giochi). Al termine del corso lo studente dovrebbe essere in grado di progettare e possibilmente implementare in modo sistemi realistici per l’ottimizzazione della performance di una campagna, in termini economici e di marketing. La preparazione matematica richiesta è limitata ai fondamenti del calcolo differenziale e della teoria della probabilità. Il trattamento è quantitativo e i concetti sono espressi in formule e algoritmi. Tuttavia l’enfasi è sulla comprensione intuitiva e sul significato in termini di business piuttosto che sul rigore formale. Syllabus - L’ecosistema della pubblicità online. Inserzionisti, editori, intermediari, fornitori di tecnologie, fornitori di dati. Tendenze e Programmatic Advertising. - Gestione delle campagne pubblicitarie online: progettazione, targeting, creazione, monitoraggio, ottimizzazione e reporting. - Dati sui visitatori e i loro comportamenti. Segmentazione classica, micro-segmentazione, relazioni uno a uno. Piattaforma tecnologiche per la gestione dei dati. - Il problema dell’editore. Concetti base di micro-economia e teoria delle decisioni: utilità attesa, utilità marginale, politiche di prezzo, valore dell’informazione, rischio e incertezza, costo opportunità, equilibrio e ottimalità. - Il problema dell’inserzionista. Segmentazione del mercato, profilazione del cliente. Il gioco inserzionista-editore. - Prevedere il comportamento dei visitatori e delle campagne. Metodi classici: regressione lineare, regressione logistica, analisi delle serie temporali. Metodi di fattorizzazione. Metodi markoviani. - Apprendimento e ottimizzazione. Affrontare l’incertezza. Il dilemma Exp-Exp. Multi-armed bandits. Reinforcement learning.