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Startup IA & Data

Criteo rachète la start-up AdQuantic spécialiste des enchères sur les mots clés

  • Par la Rédaction
  • le 11/04/2014

Critéo, après le rachat de Tedemis, continue à faire ses emplettes grâce à sa levée de fonds sur le Nasdaq. La société française vient de racheter AdQuantic, une start-up française spécialiste des algorithmes d’enchères sur les mots clés.

AdQuantic permet de mieux choisir et analyser la performance de ses mots-clés  sur Google ou d’autres moteurs de recherche. Les solutions de AdQuantic permettent de gérer plus finement les enchères au niveau du mot-clé. Selon cette start-up, Google, Yahoo, Bing permettent de fixer une enchère par clic au niveau du mot-clé, ce qui correspond au niveau de granularité maximum offert par les outils d’analyse de ces moteurs de recherche. Pour les dirigeants de cette start-up deux mots-clés mêmes très proches peuvent avoir cependant des performances très différentes, ce qui nécessite des enchères différentes pour chaque mot-clé. Le système de Bid Management AdQuantic calcule une enchère optimale pour chaque mot-clé. Il se base sur les données historiques, et n’effectue de changement que lorsque suffisamment de données sont disponibles. Les changements d’enchères sont automatiquement répercutés dans Google AdWords ou Yahoo! Bing, où ils sont également enregistrés dans les journaux d’historique. Ainsi, les gestionnaires de campagne ont une visibilité complète sur les modifications effectuées, et peuvent effectuer un retour arrière si nécessaire. Autre service rendu : rendre chaque mot-clé profitable et en maximiser le bénéfice. Afin de maximiser l’impact de chaque mot-clé, les algorithmes de cette société estiment le profit qu’ils peuvent générer. Les calculs mathématiques se basent sur les données historiques pour les mots-clés en question. Lorsque ces données sont insuffisantes à ce niveau, des données comparables sont utilisées. À cause du faible volume de données généralement présentes au niveau du mot-clé, la puissance de nos algorithmes est utilisée pour déterminer la pertinence statistique, identifier le meilleur jeu de données à utiliser, et prendre les risques calculés qui permettront the maximiser les résultats

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