Зачем машинное обучение в программатик рекламе
19 декабря 2024
Машинное обучение (ML) уже давно стало неотъемлемой частью программатик-рекламы, начиная с первых дней алгоритмической закупки. Оно играет ключевую роль в повышении эффективности рекламных кампаний, оптимизируя такие процессы, как размещение креативов, динамика ставок и определение оптимальной частоты показов.
За последнее десятилетие роль ML в медиазакупке была понятной и стабильной. С развитием технологий, таких как ChatGPT, которые революционизируют AdTech, возможности платформ значительно расширились, а ожидания рекламодателей выросли. В 2024 году умные алгоритмы предлагают новые подходы для улучшения медиазакупки. Разбираемся, как это работает.
За последнее десятилетие роль ML в медиазакупке была понятной и стабильной. С развитием технологий, таких как ChatGPT, которые революционизируют AdTech, возможности платформ значительно расширились, а ожидания рекламодателей выросли. В 2024 году умные алгоритмы предлагают новые подходы для улучшения медиазакупки. Разбираемся, как это работает.
Машинное обучение: двигатель прогресса в RTB
Машинное обучение, являясь частью искусственного интеллекта, позволяет компьютерам обучаться на основе данных. В рамках программатик-рекламы оно используется для анализа и оптимизации ключевых процессов, таких как прогнозирование вероятности кликов или покупок, а также принятие решений на основе больших данных.
Например, ML-алгоритмы предсказывают вероятность выигрыша в аукционе RTB и определяют оптимальный размер ставки. Это помогает платформам избежать перерасхода бюджета, сохраняя конкурентоспособность. Такие алгоритмы, встроенные в DSP, делают ставки осмысленными и стратегическими, обеспечивая баланс между стоимостью и эффективностью.
Например, ML-алгоритмы предсказывают вероятность выигрыша в аукционе RTB и определяют оптимальный размер ставки. Это помогает платформам избежать перерасхода бюджета, сохраняя конкурентоспособность. Такие алгоритмы, встроенные в DSP, делают ставки осмысленными и стратегическими, обеспечивая баланс между стоимостью и эффективностью.
Новые возможности для программатик-рекламы благодаря ML
Сегодня ML применяется далеко за пределами оптимизации ставок. Умные алгоритмы помогают улучшить точность таргетинга, повысить качество аналитики, адаптировать креативы и даже бороться с мошенничеством.
Например, с помощью ML рекламодатели могут персонализировать пользовательский опыт, адаптируя рекламные сообщения к особенностям целевой аудитории. Геотаргетинг и контекстный таргетинг, подкрепленные ML, помогают достигать аудитории в нужное время и в нужном месте.
Кроме того, алгоритмы оптимизируют затраты на рекламу, автоматически корректируя ставки в зависимости от вероятности конверсии. Это позволяет рекламодателям получать максимальную отдачу от бюджета.
Еще одна важная область — аналитика. Платформы, использующие ML, предоставляют глубокие инсайты о поведении пользователей, помогая оптимизировать кампании на основе реальных данных.
Например, с помощью ML рекламодатели могут персонализировать пользовательский опыт, адаптируя рекламные сообщения к особенностям целевой аудитории. Геотаргетинг и контекстный таргетинг, подкрепленные ML, помогают достигать аудитории в нужное время и в нужном месте.
Кроме того, алгоритмы оптимизируют затраты на рекламу, автоматически корректируя ставки в зависимости от вероятности конверсии. Это позволяет рекламодателям получать максимальную отдачу от бюджета.
Еще одна важная область — аналитика. Платформы, использующие ML, предоставляют глубокие инсайты о поведении пользователей, помогая оптимизировать кампании на основе реальных данных.
Практические примеры успеха
Результаты внедрения машинного обучения в рекламных кампаниях впечатляют. Рассмотрим несколько примеров:
- Снижение CPM.
- Улучшение таргетинга.
- Рост CTR.
Преодоление вызовов с помощью ML: новые подходы в AdTech
Современная программатик-реклама сталкивается с рядом сложностей: от мошенничества до точности таргетинга. ML предлагает решения, которые упрощают работу и повышают её эффективность:
- В режиме реального времени алгоритмы ML выявляют подозрительные активности и предотвращают фрод.
- Оптимизация ставок помогает избегать перерасхода бюджета, сохраняя конкурентоспособность в аукционах.
- Персонализация рекламы увеличивает вовлечённость пользователей, что особенно важно для современных кампаний.
Итог: машинное обучение как основа эффективности в рекламе
Машинное обучение стало ключевым инструментом, трансформирующим программатик-рекламу. Умные алгоритмы позволяют улучшать каждую составляющую рекламной кампании, от таргетинга до аналитики, предоставляя рекламодателям возможность достигать лучших результатов с минимальными усилиями.
Хотите узнать, как ML может улучшить вашу рекламу? Напишите нам на hello@umg.team, и мы расскажем, как наши решения помогут вам достичь максимальной эффективности в AdTech!
Хотите узнать, как ML может улучшить вашу рекламу? Напишите нам на hello@umg.team, и мы расскажем, как наши решения помогут вам достичь максимальной эффективности в AdTech!
Обсуждение статьи в нашем телеграм-канале
Мы поможем вам достичь ваших целей роста
Есть вопросы?
Продукты
Решения
Ресурсы
Content Oriented Web
Make great presentations, longreads, and landing pages, as well as photo stories, blogs, lookbooks, and all other kinds of content oriented projects.
Раздел будет доступен в ближайшее время
Давайте достигнем ваших целей роста
Вы можете записаться на демонстрацию нашей продукции или у вас есть идея
для сотрудничества, мы будем рады познакомиться с вами поближе.
для сотрудничества, мы будем рады познакомиться с вами поближе.
Мы всегда на связи, если у вас возникнут какие-либо вопросы. Оставьте контакты,
и менеджер свяжется с вами.
и менеджер свяжется с вами.
Мы используем куки
для улучшения сервиса
для улучшения сервиса
Ок
Общество с ограниченной ответственностью «ЮЭМДЖИ ГРУПП»
ИНН: 9 724 057 015, КПП: 773 101 001, ОГРН: 1 217 700 408 056, ОКПО: 49 811 678
Юридический адрес: 121 205, Город Москва, вн.тер. г. Муниципальный Округ Можайский, тер Инновационного Центра Сколково, б-р Большой, дом 42, строение 1
Обособленное подразделение: г. Москва, пер. Гамсоновский 2 стр. 1 оф 213
Телефон: +7 495 369-18-13
Электронный адрес: hello@umg.team
Генеральный Директор: Адамов Всеволод Владимирович
ИНН: 9 724 057 015, КПП: 773 101 001, ОГРН: 1 217 700 408 056, ОКПО: 49 811 678
Юридический адрес: 121 205, Город Москва, вн.тер. г. Муниципальный Округ Можайский, тер Инновационного Центра Сколково, б-р Большой, дом 42, строение 1
Обособленное подразделение: г. Москва, пер. Гамсоновский 2 стр. 1 оф 213
Телефон: +7 495 369-18-13
Электронный адрес: hello@umg.team
Генеральный Директор: Адамов Всеволод Владимирович