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中核は、入札を送る前に一件のインプレッションをリアルタイムで採点するモデルだ。掲載面の文脈、取引所から得られるオーディエンスシグナル、学習済みの成果モデルを見て、その枠を買う価値があるか、いくらまで出すかを決める。オーディエンスセグメントや広告枠単位より細かい制御になる。

広告主ごとに、自社の目標とデータで訓練したモデルが用意される。共有の類似オーディエンスモデルではない。このカスタム入札アルゴリズムは導入時にクライアントと一緒に組み立て、ファーストパーティデータと外部の成果データを使う。結果が返るたびにモデルは調整を続けるため、AI入札のロジックは実際に指標を動かした要因を映す。

判定は公開オークションではなくPMP取引で有効になる。買い手は範囲の決まった在庫プールと、在庫パートナーへの直接の線を得る。モデルは管理された環境に留まる。同じ設定でdisplay、オンライン動画、CTV広告をカバーするため、3形式を別々のキャンペーンに分けずに一つの戦略で動かせる。

モデルはKantar、Cint、EDO、Innovid、PlaceIQ、Adelaideが提供する成果データと、広告主のファーストパーティデータで学習する。ブランドリフト、検索数の増加、注意、来店、顧客価値が学習ラベルになる。この組み合わせが、単なる入札調整やオーディエンスターゲティングとの違いだと同社は説明する。

DecisioningOSは、これらのモデルを運用するための基盤で、代理店PMGとともに投入した。モデルの訓練、取引の設定、レポートを一つの流れにまとめる。代理店は顧客ごとに設備を作り直さず、同じ進め方を複数案件へ広げられる。

inPowered AIは、Index Exchangeの取引所内AIにいち早く統合したプラットフォームの一つだとしている。取引所の上ではなく中でモデルを動かすため、採点から入札までの遅延が短く、DSPには届かない在庫シグナルも見える。