En nuestra serie de blogs «La vida en la tecnología publicitaria», mostramos las diferentes formas en que los StackAdapters están impulsando la innovación en la tecnología publicitaria y creando una cultura tecnológica progresiva. Desde el uso de modelos y datos para crear algoritmos avanzados hasta la creación de interfaces de usuario sólidas y elegantes, todos en StackAdapt están contribuyendo a la evolución de la plataforma StackAdapt y brindando el mejor producto y servicio a nuestros usuarios.
Este mes presenta a Zeynep Akkalyoncu, científico de datos sénior en StackAdapt. En esta publicación, Zeynep comparte su viaje hacia la tecnología publicitaria, lo que implica su función, datos divertidos sobre la ciencia de datos y cómo la ciencia de datos aporta valor a los clientes de StackAdapt.
¿Cómo comenzó su viaje hacia la ciencia de datos y la tecnología publicitaria?
Siempre he tenido una mente matemática, pero también me fascinan las humanidades, especialmente la lingüística y la antropología. Cuando comencé a estudiar informática, me sentí cada vez más atraído por la ciencia de datos porque me gustaba cómo el campo combina estos dos intereses aparentemente dispares. Durante mi programa de maestría en la Universidad de Waterloo, tuve la suerte de probar la ciencia de datos en la investigación académica, pero quería continuar aplicando estos conceptos a problemas de la vida real.
Unirme a StackAdapt como científico de datos me dio la oportunidad de hacer precisamente eso al aplicar la ciencia de datos al mundo de la tecnología publicitaria. La curva de aprendizaje fue empinada al principio porque era completamente nueva en el campo, pero el apoyo y la paciencia infinitos de mi equipo y otros departamentos me ayudaron a aprender las cosas rápidamente.
¿Cuál es el enfoque principal de su rol en la ciencia de datos?
La ciencia de datos incluye todos los procesos de aprendizaje automático invisibles (¡pero indispensables!) que están detrás de las diversas funciones que ofrecemos en la plataforma StackAdapt, como las campañas de IA de contexto de página y la optimización automática de los precios de oferta. Mi objetivo como científico de datos es crear soluciones de aprendizaje automático de alto rendimiento en colaboración con ingenieros de datos que garanticen el flujo eficiente de enormes cantidades de datos con canalizaciones ETL sólidas. Trabajo en nuevos algoritmos de aprendizaje automático y mantengo los antiguos, ejecuto pruebas retrospectivas históricas para evaluar su valor y escribo código para implementar estos modelos en producción para servir a nuestros clientes.
La ciencia de datos trabaja en estrecha colaboración con diferentes equipos en StackAdapt para garantizar que brindemos una excelente experiencia a nuestros clientes. Dado que dependemos de grandes clústeres informáticos e infraestructura de datos, colaboramos estrechamente con nuestro equipo de ingeniería. También trabajamos con frecuencia con los equipos de cara al cliente para comprender cómo satisfacer mejor las necesidades de los usuarios de nuestra plataforma. Nuestro objetivo es convertir las necesidades de los clientes o de la industria, a menudo ambiguas, en características de la plataforma StackAdapt compatibles con el aprendizaje automático.
¿Cuál cree que es el mayor valor que la ciencia de datos aporta a los clientes de StackAdapt?
La ciencia de datos en StackAdapt se basa en la comprensión de nuestro cliente de su audiencia y el mensaje de su campaña para emplear automáticamente las estrategias más efectivas para ellos. Esto requiere un enfoque basado en datos a lo largo de todo el proceso, desde la planificación previa a la campaña y el rendimiento de la campaña hasta el análisis posterior a la campaña.
Por ejemplo, StackAdapt permite a los clientes medir la efectividad de sus estrategias antes de ejecutar sus campañas, todo con herramientas desarrolladas por el equipo de Data Science. Gran parte de la ejecución de la campaña, incluidas las ofertas y el ritmo, también cuenta con el respaldo de numerosos servicios de aprendizaje automático para garantizar una excelente orientación y ubicación de los anuncios. Por último, pero no menos importante, la ciencia de datos proporciona información sobre la campaña una vez que ha finalizado para garantizar que el cliente pueda ejecutar campañas aún más efectivas en el futuro.
¿Cómo ayuda el desarrollo de modelos y algoritmos a maximizar el ROI e impulsar el rendimiento para los clientes de StackAdapt?
El rendimiento de las campañas de StackAdapt está respaldado por una red complicada de servicios de aprendizaje automático, por lo que la efectividad individual de los modelos y algoritmos subyacentes impacta directamente en el ROI de la campaña. Es por eso que todo el equipo de Data Science se esfuerza por garantizar la calidad tanto de los respectivos servicios en los que estamos trabajando como de su interacción con otros servicios.
Por ejemplo, los precios de las ofertas se calculan dinámicamente en función de un sofisticado algoritmo de aprendizaje automático para adquirir la mejor ubicación para un anuncio, que puede depender del contexto ideal según lo determinen nuestros algoritmos contextuales. Al incorporar el conocimiento del dominio y la experiencia técnica, trabajamos para crear servicios perspicaces y efectivos que se adapten mejor a las necesidades individuales de cada cliente.
¿Cómo están creando innovación los modelos, los algoritmos y la IA en la industria de la tecnología publicitaria?
Aplicar los últimos avances tecnológicos en IA a la plataforma StackAdapt nos permite crear una gran experiencia para nuestros clientes y usuarios finales. Los modelos y algoritmos que desarrollamos en equipo pueden capturar información que podría perderse en un entorno publicitario tradicional. Estos modelos y algoritmos procesan datos hiperdimensionales que a menudo trascienden la comprensión práctica de los humanos a una velocidad que sería poco práctico para nosotros replicar en la mayoría de los casos.
La ciencia de datos abre infinitas posibilidades para la innovación en adtech. Creo que el signo más revelador de una plataforma de tecnología publicitaria innovadora son las funcionalidades fáciles de usar de una plataforma que funciona con una interferencia mínima. El trabajo técnico sofisticado detrás de escena significa que el usuario final puede tener una experiencia perfecta y mágica.
¿Qué es un hecho divertido sobre la ciencia de datos que otras personas podrían no saber?
Dado que la mayor parte del trabajo de ciencia de datos ocurre detrás de escena, puede ser fácil olvidar el elemento humano del campo. Si bien construimos modelos matemáticos sofisticados y nos esforzamos por implementar algoritmos eficientes, la experiencia humana es siempre el punto central de nuestro trabajo. Nuestro objetivo siempre es capturar las tendencias en el comportamiento humano, producir un análisis perspicaz sobre nuestros hábitos y luego crear productos que mejoren la experiencia humana.
¿Cuál es la parte más gratificante de trabajar en el equipo de Data Science en StackAdapt?
El equipo de ciencia de datos de StackAdapt tiene una cultura de propiedad que realmente admiro. Se nos alienta a explorar, experimentar y perseguir proyectos potencialmente de alto impacto que no tienen una hoja de ruta definida. Muchos de nuestros proyectos nacen de las ideas planteadas por los miembros del equipo durante las sesiones de lluvia de ideas. Nuestro trabajo se guía por valores comunes que compartimos, para que todos puedan ver el impacto directo de sus aportes en la calidad del servicio que brindamos y la experiencia de nuestros clientes.
Es mucho más gratificante y placentero trabajar cuando siente un interés personal en el desempeño de la empresa. Creo que esto funciona bien en StackAdapt porque tenemos una estructura organizativa plana y un entorno abierto y colaborativo. Gracias a esto, puedo aprender mucho de mis compañeros de equipo a medida que revisamos documentos de diseño, revisiones de código y resultados experimentales juntos.
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En cada nueva incorporación, destacaremos a nuestros equipos y empleados en nuestra serie «Life In Adtech». ¡Estén atentos para más!
