Outbrainは、50を超える様々なアルゴリズムによってコンテンツと市場を分析し、リアルタイムにコンテンツに最も興味を持ちそうなユーザーを選定してレコメンド表示を行います。キャンペーン開始直後は、各コンテンツに適したユーザー層をみつけるために、できるだけ幅広い層のユーザーにレコメンドを表示し、ユーザーの反応の実績に基づいてその後レコメンドする対象を決定する自動調査機能（エクスプロレーション）が作動します。

コンテンツをレコメンドするためのアルゴリズムは多数ありますが、大きく分けると 以下の4 つになります。

• 個人属性: ユーザー個人の好みを反映
• 行動属性: 他のユーザーの傾向を反映
• コンテキスト: お勧めされているコンテンツに関連性が高いものを反映
• 人気: Outbrain ネットワーク全体で、クリック率が高いものを反映

上記の自動調査機能はキャンペーン開始後１日から２日間作動し、その実績を踏まえて、ユーザーの興味を引くことができるコンテンツとタイトルの組み合わせに表示機会の比重を大きくする自動改善を行い、キャンペーンを成功へと導きます。