...
Browsiのエンジンは、掲載された記事ごとにリアルタイムで最適な広告掲載場所を見つけます。
Browsiは、記事ごとに異なるタイプのデータを分析します
ページレイアウトと要素
リアルタイムのユーザーエンゲージメント
ビューアビリティやその他の広告関連データ
Browsiのエンジンは、機械学習アルゴリズムと上記のデータを使用して、広告サーバーにリクエストを送信する前に、それぞれのプレースメントが閲覧される可能性を理解します。
その後、Browsiのエンジンは、パブリッシャーの広告サーバーへの呼び出しを実行し、ページに広告をフェッチします。その際、エンジンは、専用のキーと値のペアを使用して、ユーザーが閲覧可能な場所の予測可能性を送信します。
広告サーバーでは、パブリッシャーが特定のビューアビリティ層をターゲットにする行を選択します。
...
パブリッシャーとの統合
この機能との統合は簡単で、広告サーバーのKey Valueペアの機能と、広告申込情報でのターゲティングに関する基本的な知識のみで出来ます。
...
初期の統合
Browsiは、パブリッシャーにタグを提供し、エンジンがページに到達するようにします。
弊社のエンジンは、パブリッシャートラフィック全体の分析モードで3日間実行する必要があります。
分析モードを実行した後、Browsiはパブリッシャーに最適なカスタム機械学習アルゴリズムを構築するために必要なすべてのデータを収集します（モデルはサイトごとに構築されます）。
...
アド・サーバーの統合
最初の統合後、Browsiはパブリッシャーの広告サーバーに広告リクエストを送信することができます。
Browsiのエンジンからパブリッシャーの広告サーバーに送信される各広告リクエストで、Browsiは "browsiViewability "というキーを追加します。
このキーには、ビューアブルインプレッションの可能性を含む適切な予測値が入力されます。
値は0.00~1.00の間の10進数となります。
小数点以下には2つの数字が入ります
0は、ビューアブル・インプレッションの可能性が低いことを意味します。
1は、ビューアブル・インプレッションの可能性が高いことを意味します。
パブリッシャーは、アドサーバーでビューアビリティの階層を設定し、決定します。
Option1 - 各予測値（0.01、0.02 ... 0.98、0.99）。
Option2 - 予測値間に0.05のギャップ（0.05、0.10、0.15 ... 0.90、0.95）。
Option3 - 予測値間のギャップ0.10 (0.10, 0.20, 0.30 … 0.80, 0.90).
ハイブリッドモデルの作成（ギャップの変更）。
パブリッシャーは、ティアを使用して、需要と広告主の要求に応じて異なる広告申込情報をターゲットにします。