Как реклама понимает, что может быть актуально для покупателя именно сейчас?
Как реклама понимает, что может быть актуально для покупателя именно сейчас? Кажется, что рекламные алгоритмы знают, что нужно пользователю ещё до того, как он сам это осознал. На самом деле они не читают мысли, а анализируют сигналы. На Авито более 72 млн пользователей ежемесячно приходят с уже сформированным спросом: купить товар, найти квартиру, автомобиль, работу или услугу. Поэтому 90% рекламных показов происходят именно в контексте покупки. Что помогает показывать релевантную рекламу? ➡️ 1st party data — обезличенные данные о поиске, просмотрах объявлений и других действиях пользователей: на их основе алгоритмы определяют не только интересы аудитории, но и жизненные сценарии: например, переезд, ремонт, появление ребёнка или поиск нового автомобиля. ➡️ Рекомендательные алгоритмы — они анализируют поведение пользователей и прогнозируют, какие предложения будут наиболее актуальны именно сейчас. ➡️ ML-модели — за несколько сотен миллисекунд система оценивает тысячи рекламных креативов и выбирает тот, который с наибольшей вероятностью заинтересует пользователя. Как это выглядит на практике? Например, если человек ищет детскую коляску или квартиру по семейной ипотеке, для рекламной системы это коммерческий сигнал. Алгоритмы могут предположить, что ему будут интересны и другие предложения для семьи — например, вместительный автомобиль или жилой комплекс с развитой инфраструктурой. Именно поэтому персонализация иногда кажется почти магией. На самом деле за ней стоят данные и машинное обучение, которые помогают брендам находить свою аудиторию, а пользователям — видеть более релевантные предложения.