RTB House совершенствует эффективность онлайн-рекламы с помощью Искусственного Интеллекта

На проходящих рекламных аукционных торгах в режиме реального времени компьютеру, поддерживающему персонализированный ретаргетинг, требуется обработать информацию в сжатые сроки. Механизм рекомендаций имеет в своем распоряжений буквально миллисекунды, чтобы решить, что именно стоит показывать в объявлении. Решение о том, «что показывать», принимается на основе того, что ищет пользователь, с учетом данных о кликах, информации о продукте, категориях интересов, порядке покупок и тактике поиска. Из-за ограничений по времени механизм должен действовать мгновенно, чтобы выбрать одно объявление из миллиардов комбинаций, представляя контент, который будет наиболее релевантен интересам потенциального покупателя.

Недавно, RTB House внедрил новые алгоритмы в свой механизм рекомендаций, что позволило сделать их наиболее точными при осуществлении процесса принятия решений. Выбранный показ продукта основан на полном спектре информации, которая учитывает не только шаблоны ссылок, сделанные другими пользователями с похожим профилем покупок, но и те изображения, что ранее были представлены в объявлениях.

В новом подходе используется глубокое изучение, как наиболее перспективная ветвь исследований Искусственного Интеллекта, которое имитирует работу человеческого мозга при решении проблем. Глубокое обучение делает выводы на основании того, что пользователь, скорее всего, нажимает, просматривает или покупает. Без глубокого обучения невозможно было бы использовать динамическую персонализацию по нескольким измерениям не только на основе стандартных систем рекомендаций, но и на основании выбранных ранее продуктов на баннерах, также выбранных на основании истории запросов пользователя.

Метод глубокого обучения также использует технологии, относящиеся к так называемому компьютерному зрению, способному автоматизировать извлечение, анализ и понимание информации из одного изображения или последовательности изображений. Он ищет сходство между продуктами, проверенными потенциальными покупателями.

Конечным результатом являются наиболее оптимизированные рекомендации, о чем свидетельствуют трафик и клики, совершенные пользователями. Потенциальные клиенты магазинов осуществляли переход на сайты с баннеров RTB House на 41% больше, по сравнению с ранее использовавшимся подходом. Рост отмечается особенно в таких секторах, как интернет-магазины электроники и одежды, где возможности использовать рекомендации по нескольким категориям почти бесконечны.

Бартоломей Романски (Bartlomiej Romanski), главный технический директор RTB House, отмечает, что в течение последних нескольких лет индустрия работала над инструментами, которые в какой-то мере превосходят человеческую интуицию или возможности глаз. «Наша цель состоит в том, чтобы сделать ретаргетинг вызывающим восторг у клиетов, с одной стороны, и работать эффективно с другой стороны. Новаторский механизм рекомендаций, который мы внедрили, выводит персонализацию на новый уровень. Благодаря глубокому обучению наш механизм развился для тщательного отбора товаров, отображаемых на баннерах, а также для выявления наибольшего потенциала для покупки. В сочетании с компьютерным зрением мы можем анализировать тысячи изображений в секунду, определять шаблоны с большой точностью и корректировать рекомендации в соответствии с каждым небольшим изменением в поведении клиента. В конечном итоге, более высокая производительность приносит нашим клиентам большую отдачу от рекламных бюджетов и помогает увеличить ROI» - резюмирует Романский.