Le taux de clics sur les web-publicités mesure le nombre de clics qu'elles reçoit de tous les clients qui la consultent depuis les navigateurs web. Ce livre, dans l'objectif d'anticiper les préférences des clients, propose une approche qui utilise l'IA et le ML pour concevoir et implémenter une réalisons d'expériences hyper-personnalisées afin d'automatiser les tâches complexes liées à la prédiction des comportements des clients pour les mieux comprendre et leurs proposer une web-publicité intelligente.L'approche proposée est basée sur une segmentation granulaire des clients, une adaptation dynamique du contenu, des recommandations précises de produits et une analyse prédictive. Pour implémenter les fonctions cognitives, les données sont issues des Chatbots traitées avec une analyses de données, des tests multivariés, une modélisation de l'attribution et une optimisation prédictive. Une étude de cas est abordée et la solution proposée et programmée avec le langage Python et ses bibliothèques du machine learning : Pandas, NumPy, Matplotlib et Scikit-learn.