IAS anuncia a primeira ferramenta de medição de atenção para apps móveis que unifica a qualidade dos meios e o rastreamento ocular
A Integral Ad Science apresentou a ampliação do seu produto de medição Quality Attention™, adicionando capacidade para ambientes de aplicações móveis. Quality Attention é o primeiro produto de medição que unifica a qualidade dos meios e o rastreamento ocular com machine learning para oferecer resultados comprovados.
Esta melhoria do Quality Attention dá continuidade ao compromisso da IAS de proporcionar aos anunciantes uma cobertura ampliada através de canais e formatos adicionais. Além de ampliar a capacidade aos ambientes móveis, o modelo Quality Attention melhorou a precisão da correlação entre as pontuações de atenção e os resultados. O modelo de atenção da IAS está desenhado para prever a probabilidade de que uma impressão se traduza num resultado, incluindo notoriedade, consideração e conversão.
Segundo o eMarketer, prevê-se que este ano as aplicações atinjam uma quota de 82% dos 200 mil milhões de dólares previstos em investimento publicitário em móveis. Os anunciantes têm agora acesso a um produto de medição da atenção que impulsionará resultados superiores nas suas campanhas de aplicações móveis e protegerá os seus crescentes investimentos em móveis. No recente relatório da IAS, Taking Action on Attention: Volume II, ao comparar os resultados entre pontuações de atenção baixas e altas, as impressões com maior atenção experimentaram taxas de sucesso (por exemplo, conversões) duas vezes superiores às de atenção baixa.
“É essencial que a medição da atenção impulsione os resultados e o desempenho das campanhas para os anunciantes”, afirma Khurrum Malik, CMO da Integral Ad Science. “Espera-se que estas últimas melhorias do nosso produto Quality Attention proporcionem aos anunciantes sinais mais precisos e uma cobertura ampliada nos canais e formatos mais importantes para eles”, acrescenta o CMO.
Quality Attention oferece aos anunciantes de todo o mundo:
Cobertura e métricas ampliadas: Medição em todos os ambientes de aplicações móveis e novas métricas que incluem o número de anúncios de vídeo que pausaram, retomaram, saltaram e iniciaram, além da alteração do volume e das submétricas da alteração do volume.
Um modelo de Machine Learning avançado: Uma visão única do desempenho da atenção das campanhas, formada a partir de um conjunto de dados composto por milhares de milhões de impressões e conversões.
Desempenho e resultados de marca comprovados: Um aumento de até 130% nas taxas de conversão ao comparar as impressões de alta atenção com as impressões de baixa atenção, com taxas de alta atenção que obtêm uma consideração de marca 91% maior e 166% mais em intenção de compra.
Unificação de Media Quality e Human Attention: A IAS é a primeira empresa a combinar um dos maiores conjuntos de dados biométricos de atenção dos utilizadores do mundo com métricas de qualidade de meios para obter a imagem mais precisa da atenção para os anunciantes de todo o mundo.
Com Quality Attention, os anunciantes podem captar uma maior atenção para impulsionar o desempenho da campanha e melhorar os seus resultados. Quality Attention utiliza tecnologia avançada de machine learning, dados acionáveis da tecnologia de rastreamento ocular da Lumen Research e uma variedade de sinais obtidos como parte da tecnologia central da IAS, incluindo visibilidade, posição do anúncio e interação do utilizador, e os pondera numa única pontuação de atenção.
“As últimas melhorias no Quality Attention da IAS marcam um avanço na criação de uma imagem mais precisa da atenção para os anunciantes”, disse Mike Follett, CEO da Lumen Research. “Estamos entusiasmados por poder combinar os nossos avançados dados de rastreamento ocular com o modelo de atenção da IAS, proporcionando aos anunciantes informações mais detalhadas em todo o ambiente de aplicações”, destaca Follett.
Em janeiro de 2024, a IAS anunciou a disponibilidade da ferramenta de medição Quality Attention™, a primeira a unificar a qualidade dos meios e o rastreamento ocular com machine learning. A ferramenta proporciona métricas transparentes para ajudar os anunciantes a aumentar o retorno do investimento, bem como impulsionar a perceção da marca e aumentar as conversões.
Fonte: Press Release