ГОУ ТЕХНОЛОДЖИ

О компании

Go NET входит в группу компаний Go Ahead.

Go Ahead — это группа специализированных сервисов и технологий Digital-маркетинга. Компания запустила свои проекты в 2018 году. На сегодняшний день мы являемся лидерами по предоставлению универсальных решений для рекламных проектов.

Основа нашего High Load AdTech продукта состоит из DSP, DMP, AdExchange, позволяет покупать и продавать рекламный интернет-трафик в Real Time при помощи технологий машинного обучения и Deep Learning.

Мы постоянно подстраиваемся под тренды на рынке за счет возможностей технологии. Это позволяет нам работать как со стандартными форматами, которые давно зарекомендовали себя, так и тестировать новые и создавать собственные.

На июнь 2022 года над развитием проекта работают 16 человек, помимо России проект работает в Индонезии. За неполный год мы заключили договоры с такими клиентами как Huawei, Megafon, Yota, Mvideo, Eldorado, Renault, Спортмастер, Тинькофф, Сбербанк. Агентства, работающие с Go NET — OMD Resolution, Wavemaker, iProspect, Traffic Isobar, Сбермаркетинг, iCom, РОССТ, Havas.

Цифровой Контакт-Центр

Проекты

Бизнес-модель

Бизнес для Бизнеса (B2B)Бизнес для Бизнеса для Потребителя (B2B2C)

Описание проекта

Go NET — международная AdTech программатик-платформа, включающая в себя полный спектр технологических решений (DSP, DMP, AdExchange), позволяющая покупать, продавать и управлять рекламным интернет-трафиком с помощью технологий машинного обучения и deep learning. Кластер 5.2.2.7.3. Клиенты: Huawei, Megafon, Тинькофф, Сбербанк, OMD Resolution, Wavemaker и др. Go NET — платформа № 1 в 2021 году по DSP в рейтинге от AdIndex. 16 человек в проекте.

Конкурентные преимущества проекта и компании

Технические преимущества Go NET: Решение многочисленных задачи (Media Awareness, Brand lift, Fraud prevention, LTV и ROI optimization) с учетом специфики бизнес-метрик конкретного рекламодателя. С возможностью по автоматизированной и полу-автоматизированной глубокой интеграции в контур продукта клиента и построения моделей машинного обучения и deep learning внутри него, что позволяет системе оптимизировать глубокие метрики клиента, в отличии от конкурирующих продуктов, которые оптимизируют только базовые метрики. В отличии от решений конкурентов, которые стремятся максимизировать шанс купить целевого пользователя с условным LTV=100$, потратив на привлечение почти любую сумму, вручную установленную менеджером, наша система автоматически предсказывает максимально доступную цену привлечения для данного пользователя, и не позволяет потратить на привлечение больше, чем предполагаемый LTV пользователя.