Какво кара потребителите да кликват върху реклами? Технологичната компания RTB

Какво кара потребителите да кликат върху реклами? Технологичната компания RTB House открива отговора и създава механизъм за рекомендации, който комбинира самообучаващи се логаритми и нареднало различаване на облици. Резултатът е с 41% повече кликове.

Дълбокото учене е въодушевен от биологията логаритъм, който се учи от съществуваща информация и настоящи процеси, сходно на човешкия мозък, до момента в който ги следи. Това е една от най-новите технологии в региона на изкуствения разсъдък и един от най-мощните принадлежности, когато става въпрос за решение на проблеми с цифрова подредба. Днес самообучаващите се логаритми оказват помощ в съвсем всяка промишленост – от опазване на здравето и търговия, до безпилотни коли и цифрови асистенти. Те оказват помощ да се диагностицират положения, като гръбначни контузии, сърдечни болести и рак. Алгоритмите за надълбоко учене могат даже да играят роля в изобретателната промишленост и изкуството, където оказват помощ да се оцветят черно-бели фотоси и да се сътвори фотография на изцяло напълно нова невронна мрежа.

Още повече, дълбокото учене е съвършен инструмент за предугаждане на човешките стремежи в рекламната промишленост. Самообучаващите се логаритми могат да генерират извънредно точни продуктови рекомендации, като по едно и също време плануват дали даден консуматор ще закупи стоката (потенциал за конверсия), както и цената на покупката (стойността на конверсията). Също по този начин те са способни да създадат персонализирания ретаргетинг с до 50% по-ефективен от преди.

RTB House създават новаторски механизъм за рекомендации, който употребява надълбоко учене, с цел да открива модели на взимане на решения. Той може да планува продуктов набор, който е евентуално да е забавен на всеки обособен консуматор, според от техните привички, държание и други метрики. Наскоро компанията качи системата си за рекомендации на ново равнище. Ъпгрейдът съчетава надълбоко учене и компютърна визия. Новият способ разрешава ултра прецизни предвиждания на евентуални потребности на всеки клиент, което прави рекомендациите към него с над 41% по-ефективни от преди.

По време на автоматизирани търгове в действително време (real time bidding) в персонализирания ретаргетинг компютрите би трябвало да взимат решения за доста малко време. Механизмът за рекомендации би трябвало в границите на милисекунди да реши каква визия и коя оферта да показа. И това решение е взето въз основата на това какво съответният консуматор сега търси, неговите браузър данни, информацията за дадения артикул, категориите от ползи, навиците на извършване на покупки и тактиките му за търсене. С новите логаритми, добавени към досегашния механизъм процесът на взимане на решение е доста по-точен.

Без надълбоко учене не би било допустимо да се доближи толкоз мултиизмерна персонализация. Но новите логаритми се уповават също и на автоматизирана компютърна визия, която разрешава разбор и схващане на информация даже от единствен облик или серия изображения.

Крайният резултат е, че рекомендациите стават по-оптимизирани и потребителите кликат върху рекламите с 41% повече от нормално. Ръстът се вижда изключително в браншове като мода и електронни магазини с доста категории, където съществуват безкрани благоприятни условия и за рекомендации от разнообразни, само че разумно свързани категории.

Бартломией Романски, основен механически шеф на RTB House отбелязва, че в последните няколко години промишлеността работи върху принадлежности, които в някои направления превъзхождат човешката индуиция и опциите на човешкото зрение. „ Нашата цел е да създадем ретаргетинг рекламите по-приятни за клиентите от една страна и доста по-ефективни от друга. И това ще докара персонализацията на ново равнище. Невронните мрежи (особено архитектурите с дълбокото учене) стават новият стандарт в цифровия свят и условията му за опция за възвръщане на вложенията и облаги от информация. Изкуственият разсъдък вечно трансформира метода, по който популяризираме цифрово. В комбиниране с компютърната визия имаме опция да проучваме хиляди изображения в секунда, да дефинираме повтарящи се модели с огромна акуратност и да проспособяваме преподъките към всяка дребна смяна в държанието на потребителите “

RTB House е една от дребното компании в света, които съумяват да развият и приложат лична технология за закупуване на реклама в модела на автоматизираните търгове в действително време. Те оперират в целия свят и реализират над 1000 акции за световни търговски марки на над 40 пазара в Европа, Латинска Америка, Азия, Близкия Изток и Афтика. Откритията им към този момент са презентирани на разнообразни научни конференции в целия свят, в това число Международната конференция за невронни мрежи в Аляска (2017), 33-ата интернационална конференция за машинно учене в Ню Йорк и 31-ата конференция за изкуствен интелект в Сан Франциско.