Perspectives IX

Adaptive timeout – Le machine learning au service du header bidding

Index Exchange a le plaisir d’offrir à ses éditeurs une nouvelle fonctionnalité : l’adaptive timeout. Aujourd’hui, tous les wrappers disponibles emploient un timeout à valeur fixe, et la plupart des éditeurs utilisent un seul et unique timeout pour l’ensemble de leur offre de header bidding, ignorant certains critères comme le type de device ou le trafic. Le potentiel d’optimisation est donc considérable. L’adaptive timeout permet à nos éditeurs de disposer d’une fonctionnalité adaptative de machine learning prenant en compte ces variables. Elle augmente le nombre de bid responses envoyées aux différents adaptateurs de header bidding pour être évaluées par les éditeurs, avec à la clé une hausse des recettes côté éditeurs et une meilleure expérience utilisateur. Les timeouts statiques présentaient un inconvénient majeur : les éditeurs devaient sacrifier l’expérience client et attendre plus longtemps pour le header bidding, ou sacrifier leurs revenus en définissant des timeouts tres courts.

Header bidding et machine learning : une nouvelle fonctionnalité est indispensable

Si les éditeurs ont recours au Wrapper d’Index Exchange, le délai moyen de timeout des différents adaptateurs de header bidding s’élève à près de 15 %. En consequence, ils passent à côté de certaines opportunités quand la réponse se fait attendre dans les environnements à latence élevée. En raison du délai supplementaire, une partie des enchères potentielles seulement est examinée, ce qui restreint considérablement le volume d’offres pour l’éditeur, y compris les enchères clés de ses partenaires commerciaux. Nous avons pris conscience que la création d’un algorithme de machine learning adaptatif prenant en compte le type de périphérique, la localisation et les conditions réseau permet d’optimiser le timeout du Wrapper.

Fonctionnement

L’adaptive timeout d’Index Exchange est un algorithme qui optimise le timeout du Wrapper de l’éditeur sur chaque page visitée par l’internaute. Cette approche optimise les recettes de l’éditeur sans qu’aucun développement ne soit nécessaire, tout en améliorant l’expérience utilisateur. L’adaptive timeout permet à l’éditeur d’accéder à un algorithme de machine learning pour ajuster la valeur de la temporisation du Wrapper en fonction de la vitesse fluctuante du trafic. Elle prend également en compte d’autres facteurs, comme le type de périphérique et la position geographique de l’internaute. Ces données permettent à l’adaptive timeout de garantir une fenetre de temps ideale aux partenaires header bidding et d’offrir une expérience de navigation optimale à l’utilisateur final.

 

« Notre partenariat à long terme avec Index Exchange est la preuve que l’entreprise s’engage de manière durable pour l’innovation et l’optimisation des revenus des éditeurs », explique Jeremy Hlavacek, Head of Revenue chez Watson Advertising. « Cette nouvelle fonctionnalité permet de s’assurer que davantage de réponses parviennent à notre ad server, mais aussi d’optimiser l’expérience utilisateur. Cela représente une opportunité majeure d’augmentation des revenus. »