By RTB House, международная технологическая компания, специализирующаяся на сложных сценариях ретаргетинга, представляет совершенно новую модель реализации рекламных кампаний. Функционирование модели базируется на методе глубокого обучения (в настоящее время наиболее перспективном направлении в области изучения Искусственного Интеллекта). Целью применения метода является создание специальных цифровых функций со свойствами, изучающими и запоминающими поведение, намерения и цели интернет-пользователей в сети. Это позволяет дать точный прогноз данных по конверсии, что в свою очередь можно назвать новым и долгожданным этапом в эволюции персонализированного ретаргетинга. Модель может быть применена даже для изучения поведения тех пользователей, которые не кликали на рекламные объявления.
Пользователи обычно совершают сотни маленьких шагов при посещении веб-сайта рекламодателя. Инновационная модель, разработанная RTB House, использует метод глубокого изучения ( deep learning), чтобы идентифицировать каждый из оставленных пользователями следов и найти закономерности в процессе принятия решений. Используя массив соответствующих данных, новый метод RTB House может помочь рекламодателям точно спрогнозировать индивидуальный коэффициент конверсии (CR), получая максимальную отдачу от инвестиций (ROI) в кратчайшие сроки.
Технология использует математическую модель, работающую по принципу биологических нейронов в нашем мозге (так называемая “искусственная нейронная сеть”), что позволяет получить более надежные, более исчерпывающие, машинно-интерпретируемых описания потенциальной покупательской способности пользователей без какого-либо человеческого участия. Алгоритмы преобразования скорости сбора и интерпретации действуют не только на основе данных по кликам, но учитывают и то, как пользователи просматривают конкретные предложения, категории интересов, поведение при заполнении корзины или тактики поиска. В результате систематизации информации мы можем создать более широкое представление о покупательском потенциале каждого человека.
Бартоломей Романски, главный технический директор RTB House, отмечает, что прогнозирование переходов, (предполагаемая вероятность того, что пользователь будет действовать нужным образом) играет важную роль в онлайн-рекламе: “Мы живем в мире, где Big Data состоят из бесконечных потоков информации об интернет-пользователях. Глубокое понимание потребностей пользователей и особенностей поведения – это главный и верный путь к успеху. Мы использовали новейшие технологии, чтобы построить алгоритм, который, с помощью рекуррентной нейронной сети (глубокое изучение архитектуры), способен точно предсказать, как будет вести себя интернет пользователь, какие намерения о покупке у них есть, и какое решение они примут. Это, в свою очередь, делает наши персонализированные объявления еще более точно таргетированными. Как результат – позволяет нашим клиентам повысить рентабельность инвестиций и помогает им более эффективно использовать рекламные бюджеты.”
Общая идея и результаты реализованных кампаний метода глубокого обучения от RTB House были впервые представлены в ходе семинара по интернет-рекламе, в программе 33-й Международной конференции по вопросам машинного обучения (ICML 2016 г.) в Нью-Йорке.
RTB House является одним из немногих компаний в мире, которому удалось разработать и внедрить собственную технологию для покупки рекламы по RTB модели (торгов в режиме реального времени) – решение, в котором покупатели участвуют в покупке рекламного пространства на аукционах, проводимых в режиме реального времени. Компания работает по всему миру и реализует одновременно 850 уникальных кампаний для мировых брендов почти на 40 рынках: в Европе, Латинской Америке, Азии и Тихоокеанском регионе, Ближнем Востоке и Африке. В команде RTB House состоят более 150 человек: экспертов по эффективности маркетинговых кампаний, аналитиков, менеджеров по продажам и обслуживанию клиентов, программистов, дизайнеров и других.
