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.
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.
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.
Практические примеры успеха
Результаты внедрения машинного обучения в рекламных кампаниях впечатляют. Рассмотрим несколько примеров:
Снижение CPM.
Платформа uDSP использует адаптивные алгоритмы управления CPM, которые анализируют паттерны ставок и находят оптимальный баланс между стоимостью и вероятностью выигрыша. В результате коэффициент выигрыша увеличился с 19% до 41%.
Улучшение таргетинга.
В рамках рекламной кампании использовались ML-алгоритмы для повышения видимости в определенных регионах. Это привело к увеличению CTR до 31%.
Рост CTR.
Благодаря ML-алгоритмам рекламодатели смогли индивидуально оптимизировать источники трафика, что позволило увеличить CTR с 1,1% до 3,2% и сократить потери бюджета.
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!
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