PROMOS


Previsão e Optimização de campanhas publicitárias para dispositivos MÓveis

Designação do projeto

PROMOS - Previsão e otimização de campanhas publicitárias para dispositivos móveis em modelos de subscrição.

Código do projeto

NORTE-01-0247-FEDER-017497

Objetivo principal

Fortalecer a investigação, desenvolvimento tecnológico e inovação

Financiamento

Co-Promoção I&D Project, Aviso 33/SI/2015 - I&DT Empresarial, financiado por Portugal 2020/Adi-Innovation Agency

Entidade Promotora

OLAMOBILE PORTUGAL, SOCIEDADE UNIPESSOAL, LDA

Entidade co-Promotora

Universidade do Minho

Investimento

730,163.82 EUR

Elegível

721,888.81 EUR

Incentivo não reembolsável

534,610.22 EUR

Duração

Dezembro 2016 - Novembro 2019




Descrição do Projeto

Este projeto em co-promoção envolve a área de Mobile Performance Marketing para o mercado de publicidade de produtos em dispositivos móveis (e.g. smartphones, tablets), num modelo de subscrição. Trata-se de uma área de publicidade em crescimento devido à evolução da Internet e meio móvel, e onde o anunciante apenas paga quando há clientes adquiridos e resultados mensuráveis (e.g. Cost Per Acquisition – CPA). Em particular, será investigado e desenvolvido um novo algoritmo automático para a PRevisão e Otimização de campanhas publicitárias para dispositivos MÓveis em modelo de subscrição (PROMOS). O objetivo é prever qual o melhor produto móvel a mostrar ao utilizador final, de modo a otimizar os interesses dos agentes envolvidos no negócio: OLAmobile (co-promotor, cuja atividade central é o Mobile Performance Marketing), anunciantes, webmasters e criadores de conteúdos móveis e também os utilizadores.

O algoritmo será estudado (investigado, desenvolvido e testado) em meio laboratorial (Technology Readiness Level - TRL 4) no co-promotor Universidade do Minho (UMinho), sendo baseado num processo de autoaprendizagem a partir de dados fornecidos pela OLAmobile e com características de elevado volume e velocidade (big data streams). O algoritmo irá considerar diversos elementos inovadores e diferenciadores do estado da arte: uso de variáveis comportamentais (e.g. histórico de navegação) e de pós-subscrição (e.g. produtos e categorias mais consumidas) coletadas via uma nova Interface de Programação de Aplicações (API) a desenvolver na OLAmobile; e recurso a métodos avançados de Aprendizagem Automática (Machine Learning, e.g. Redes Neuronais), e de Otimização Moderna (e.g. Algoritmos Evolucionários). Esta Otimização Moderna será uma componente chave do algoritmo, procurando otimizar diversos objetivos (i.e. interesses dos agentes do negócio), quais as variáveis relevantes, e ajustando em tempo-real o modelo de aprendizagem/previsão aos dados (treino online). À medida que resultados interessantes forem surgindo do lado UMinho, o algoritmo será adaptado e transposto para a tecnologia da OLAmobile, tendo em vista uma validação em meio industrial (TRL 5), com funcionamento do algoritmo em ambiente real. Quando o protótipo do algoritmo estiver concluído, este será posto em funcionamento operacional (TRL 7), de modo a ter-se uma nova tecnologia para uso pela OLAmobile e com elevado impacto na indústria envolvente.

A nova tecnologia a investigar e desenvolver neste projeto irá acrescentar uma inovadora camada de inteligência ao sistema de Performance Marketing para a área de dispositivos móveis, sendo por isso esperada uma maior rentabilidade para a OLAmobile e agentes associados, com respetivo aumento de anunciantes e publishers, criadores de conteúdos, utilizadores, bem como aprofundamento da presença da OLAmobile no mercado, em especial na região Ásia-Pacífico (e.g. Indonésia, Malásia, China). Mais ainda, esperam-se diversos resultados deste projeto (e.g. duas teses de doutoramento, duas teses de mestrado, sítio Web, pedido de patente internacional, publicação de artigos científicos internacionais) e que serão amplamente divulgados (e.g. Web, redes sociais, meios de comunicação social).