Adtelligent présente la solution AMP pour les enchères d’en-tête

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Header Bidding pour les pages AMP afin d’améliorer l’expérience de leurs utilisateurs mobiles avec des publicités de haute qualité et les aider à générer des revenus plus élevés

DOVER, DE, 23 décembre 2020 / 24-7PressRelease / – En tant que plate-forme de monétisation publicitaire complète et solutions de gestion des enchères d’en-tête pour les éditeurs, chez Adtelligent, nous avons travaillé dur pour enfin proposer à nos clients des enchères d’en-tête pour les pages AMP. Désormais, les éditeurs peuvent profiter d’un chargement de page plus rapide sur les appareils mobiles avec des enchères ultra-rapides, une vitesse de chargement des annonces et une utilisation des ressources plus rapides, un engagement accru des utilisateurs mobiles et une prise en charge de tous les types de pages Web.

“La vitesse de chargement du contenu est déterminante pour les utilisateurs mobiles ainsi que pour les éditeurs qui apportent le contenu. Désormais, nous proposons aux clients notre produit d’enchères d’en-tête pour les pages AMP afin d’améliorer l’expérience de leurs utilisateurs mobiles avec des annonces de haute qualité et de les aider à générer plus. chiffre d’affaires », a conclu Ivan Liashok, responsable des produits chez Adtelligent Inc.

À propos noble

Adtelligent est un fournisseur de technologie publicitaire côté vente fournissant des solutions globales de gestion de la demande et d’intermédiation aux éditeurs. En intégrant la diffusion d’annonces pour le display, la vidéo et le natif, les capacités de wrapper d’enchères d’en-tête et la fonctionnalité Outstream dans son ensemble, Adtelligent a établi une nouvelle norme pour la vente d’inventaire aux acheteurs programmatiques. La société garantit aux éditeurs des solutions SaaS internes pour la monétisation de l’inventaire publicitaire et l’optimisation du rendement. Adtelligent a été reconnue comme l’une des entreprises technologiques indépendantes à la croissance la plus rapide par Inc.5000 en 2016 et 2017.

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