Машинное обучение (ML) кардинально меняет подход к цифровой рекламе, позволяя платформам обрабатывать колоссальные объёмы данных с беспрецедентной точностью и эффективностью. Это также касается СМИ, включая новости Германии, Японии и других стран, где ML помогает персонализировать контент для читателей, улучшая их опыт. В условиях, когда рекламная отрасль сталкивается с такими вызовами, как потеря пользовательских сигналов, ML открывает новые возможности для оптимизации и роста.
Что такое искусственный интеллект и машинное обучение в рекламе?
Понятия «искусственный интеллект» (AI) и «машинное обучение» (ML) часто используют как синонимы в контексте технологий и рекламы, однако они различаются по своему смыслу и применению.
Искусственный интеллект — это общее понятие, обозначающее системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: распознавание речи, принятие решений, анализ данных и понимание языка.
Машинное обучение — это подраздел AI, который позволяет системам самостоятельно обучаться и совершенствоваться без необходимости жёсткого программирования каждой задачи.
Машинное обучение работает на основе алгоритмов — последовательностей инструкций, предназначенных для обработки больших объёмов информации, выявления закономерностей и принятия решений на основе данных.
Как работают алгоритмы машинного обучения?
Чтобы понять принцип работы алгоритмов ML, представьте, что вы обучаете программу распознавать наличие собаки на изображении. Для этого ей предоставляется множество помеченных изображений — на одних есть собака, на других — нет. Алгоритм анализирует такие признаки, как формы, цвета и текстуры, характерные для изображений с собаками. Со временем, обрабатывая всё больше данных, алгоритм становится всё точнее, распознавая собак даже в необычных ситуациях — например, собаку в шляпе.
Эта способность к обучению и адаптации делает ML мощным инструментом для цифровой рекламы. Платформы ежедневно обрабатывают около двух петабайт данных — это эквивалент 80 лет непрерывного просмотра Netflix в HD-качестве или, например, все новости Германии из архива за несколько лет. Машинное обучение позволяет эффективно использовать эти данные для глубокой трансформации таргетинга и доставки рекламных сообщений.
Почему машинное обучение важно для программной рекламы?
Программная реклама (programmatic) требует мгновенной обработки огромных массивов данных, чтобы показать нужное объявление нужной аудитории в нужное время. Без ML рекламные технологии — как и маркетологи с владельцами медиа, которые на них опираются, — не справляются с необходимыми объёмами информации и скоростью анализа.
Можно сказать, что данные — это океан, а без ML у маркетологов в руках лишь напёрсток, чтобы черпать из него полезную информацию.
Машинное обучение радикально меняет ситуацию: оно позволяет анализировать данные в реальном времени, объединяя информацию о рекламных кампаниях с пользовательскими сигналами — кликами, конверсиями, поведением. Результат — более точные и эффективные рекламные показы, которые доходят до нужной аудитории с правильным сообщением в нужный момент.
По мере накопления данных алгоритмы становятся всё более точными, улучшая качество таргетинга и повышая результативность кампаний. Это обеспечивает и больший отклик со стороны аудитории.
Растущая роль ML в цифровой рекламе
Машинное обучение уже давно используется в программной рекламе — для управления ставками, оптимизации трафика, отбора подходящего инвентаря. Но развитие технологий и рост вычислительных мощностей открыли перед индустрией принципиально новые возможности. Сегодня ML стал важнее, чем когда-либо.
Особенно это актуально в условиях потери пользовательских сигналов — сокращения использования сторонних cookie-файлов и других идентификаторов. В таких условиях алгоритмы машинного обучения позволяют находить высокоэффективные решения, перераспределять бюджеты и добиваться лучших результатов, одновременно улучшая пользовательский опыт.
Если ранее ML использовалось в основном на стороне покупателя — в платформах DSP (Demand Side Platform), то теперь акцент смещается на сторону продавца. Платформы SSP (Supply Side Platform) начинают активно применять ML для более точной и заблаговременной оптимизации запросов на рекламу.
SSP обладают доступом ко всем рекламным запросам в открытом интернете, что позволяет обучать модели в больших масштабах. Это даёт возможность заранее — ещё до этапа торгов — анализировать данные и делать прогнозы. Такой подход помогает маркетологам принимать более обоснованные стратегические решения.
Курирование и персонализация с помощью ML
Одним из наиболее перспективных применений ML является курирование — интеллектуальный отбор и организация рекламных показов. Благодаря активации редких, но значимых пользовательских сигналов, ML помогает находить больше точек соприкосновения с целевой аудиторией, увеличивая охват и эффективность кампаний.
Оптимизация может происходить ещё до того, как кампания поступит в DSP, что положительно влияет на её последующую эффективность.
Кроме того, современные технологии позволяют компаниям самостоятельно контролировать и использовать свои данные. Вместо стандартных универсальных решений они могут разрабатывать индивидуальные модели, адаптированные под собственные данные, и внедрять их на стороне SSP. Такой уровень персонализации улучшает результаты, повышает эффективность размещения рекламы и добавляет ценность всей рекламной экосистеме.
