Post #9880

⚡️Банковские рекламные платформы задействуют ML-алгоритмы для подбора аудитории и генерации креатива в реальном времени. Технический директор «Т-Рекламы» Василий Разумных объяснил, чем такой подход отличается от классических решений. По его словам, в рекламной платформе Т-Банка ML-модели не только предсказывают кликабельность, но и направляют логику принятия решений. «В отличие от классического подхода, где реклама существует отдельно от продуктового опыта, мы интегрируем ее в пользовательский сценарий. Поэтому система учитывает не только ставку рекламодателя, но и уместность предложения для конкретного человека в определенный момент», — рассказал технический директор рекламной платформы. При поступлении запроса система отбирает подходящие объявления и ранжирует их с помощью скоринговой модели. Она учитывает ряд факторов: экономическую эффективность для платформы, прогнозируемую вероятность целевого действия, качество креатива и репутацию рекламодателя. ✔️По мнению эксперта, если приоритет отдается исключительно цене, качество выдачи для пользователя может ухудшиться. Поэтому в компании используется многокритериальная оптимизация, то есть учитываются прогноз вовлеченности и качество креатива. Также активно внедряются автостратегии. С их помощью рекламодатели могут ставить бизнес-цели, а алгоритмы – искать путь их достижения. Вместо ручной настройки на платформе работает ML-таргетинг. Данные о поведении пользователей агрегируются в финансовых и лайфстайл-сервисах приложения и других точках контакта – это позволяет сформировать целостный портрет пользователя, а не просто набор разрозненных идентификаторов. ✔️СТО отметил, что генеративный ИИ помогает варьировать тексты и изображения, но все варианты строго фильтруются, чтобы сохранять соответствие гайдлайнам бренда. При этом запросы бизнеса становятся все более прагматичными и ориентированными на результат. Рекламодателям важно не только видеть охваты и узнаваемость, но и держать фокус на измеримых действиях, с чем помогают перфоманс-инструменты. @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml