RTB House

RTB House is een retargeting-platform dat deep learning inzet om gepersonaliseerde advertenties te tonen. Het platform is sterk in dynamische productadvertenties en werkt volledig op basis van eigen AI-modellen.

Wat Stevin uit RTB House haalt

RTB House draait volledig op zijn eigen deep-learning-modellen voor retargeting met dynamische productadvertenties, en op dat specialisme presteert het vaak goed. Het eerlijke verhaal is dat de motorkap dicht zit: je krijgt sterke resultaten gerapporteerd, maar weinig grip op hoe en hoeveel daarvan echt extra is. Bij retargeting is dat een bekende valkuil, want het claimt makkelijk conversies die toch al kwamen. Wij zien adverteerders hierop vastlopen: de prestaties worden niet vergeleken met andere kanalen, en de geclaimde waarde wordt zelden getoetst aan wat er zonder die advertenties ook was gebeurd. Het platform optimaliseert in zijn eigen black box. Stevin draait er als laag boven, leest via de API de resultaten en zet ze in je totale beeld, zodat je ziet waar het kanaal overlapt met de rest. Een mens beoordeelt, Stevin houdt het eerlijk.

Waar je het naast legt

RTB House kiezen betekent vertrouwen op een model dat je niet zelf instelt, dus de meeste sturing zit in hoe je het kanaal naast je andere bronnen beoordeelt. Reken op een koppeling met je tracking en rapportage, anders zweeft de geclaimde waarde los. De data komt via de API beschikbaar. De moeilijke vraag is of die conversies echt extra waren of dubbeltellen met je andere retargeting en met search. Zonder iets dat dat naast elkaar legt, vaar je blind op een dashboard dat altijd goed nieuws brengt.

Veelgemaakte fouten

→De resultaten niet naast andere kanalen leggen, dus geen idee van dubbeltelling.
→De black box vertrouwen zonder te toetsen wat echt extra was.
→Retargeting-omzet voor vol aanzien terwijl een deel toch al gebeurd was.
→Op een dashboard sturen dat structureel goed nieuws brengt zonder context.