概述
CTV的实时受众优化
内容一直在我们的指尖上，可以随时随地流传。流媒体催生了更多的内容、更多的人才和更多的受众，这意味着媒体买家和卖家的机会更多。但最大的问题仍然是：你如何知道家庭中谁真正在屏幕前？
尼尔森流媒体信号为家庭松绑，预测谁在CTV屏幕后面，这样你就可以实时优化受众。Streaming Signals使用机器学习算法，从尼尔森的黄金标准小组和第一方参与的CTV供应商的人口普查级流媒体数据中查看，以确定流媒体直播过程中个人层面的人口统计信息。
我们利用定制的机器学习模型、尼尔森电视小组数据以及由参与的CTV运营商提供的CTV流媒体信息，提供屏幕背后的人的动态输入。专有面板数据与CTV数据的精心组合，使我们能够以无可比拟的准确性分配个人层面的人口统计信息。我们的技术，利用强大的实时机器学习，可以提供谁在播放节目内容的信号，因此营销人员可以在锁定受众时做出更好、更快、更优化的选择。
特点
作出数据驱动的决定，以锁定你的流媒体受众
个人层面的洞察力
利用我们的解决方案，针对真实的个人观众，细分家庭进行广告优化。
会期信号
将面板和机器学习助推的强大广告优化信号与受众人口统计学的实时信号相结合。
现代化的方法
利用以隐私为中心并能适应数字生态系统变化的技术来规划未来。
使用案例
为广告商、代理商、出版商和广告平台提供流媒体优化服务
媒体买家
通过消除不相关的广告，增加你的广告收益和客户浏览体验，并为媒体买家提供信心，使他们能够接触到他们的目标受众。
回答一些关键问题，如：
- 如何在个人层面上实现广告的个性化？
- 如何消除广告浪费，使广告库存最大化？
- 如何在现在和将来获取更多的广告收入？
媒体卖家
通过在正确的时间将正确的信息传递给正确的人，减少广告浪费，提高个性化广告的精确性。
回答一些关键问题，如：
- 我如何根据目标受众优化我的媒体计划？
- 我如何个性化每个接触点以更好地与目标受众联系？
- 我如何自信地将整个消费者可视化？
让我们讨论你的业务需求
