Как Orbitsoft помог рекламной платформе увеличить количество заявок на рекламу

Как Orbitsoft помог рекламной платформе увеличить количество заявок на рекламу

Коротко

  • 01
    Что за инструмент

    Predictor — модуль для прогнозирования кликабельности

  • 02
    Где используем

    Платформа для размещения рекламы

  • 03
    Какие задачи решает
    1. Анализирует поведение потенциальных покупателей
    2. Прогнозирует количество кликов по баннерам на разных площадках
    3. Предлагает рекламодателю подходящие площадки для рекламы
    4. Экономит бюджет и увеличивает эффективность рекламной компании
  • 04
    Какому бизнесу подходит

    Рекламные сети и платформы по закупке рекламного трафика

    Рекламодатели

    Площадки для размещения рекламы

    Сервисы рекомендаций

Платформа помогает компаниям находить площадки для размещения рекламы

Наш заказчик — популярная рекламная платформа. Она помогает компаниям находить площадки для размещения рекламы.

Например, один из партнеров рекламной платформы — банк. Его клиенты каждый день используют приложение Приложение — площадка для размещения рекламы, где компании могут предложить клиентам банка услуги и товары со скидкой.

Платформа не только связывает между собой рекламодателя и площадку, еще она предлагает разные услуги для них: проведение аукционов, консультирование, алгоритмы для эффективности рекламных компаний.

Так может выглядеть площадка для размещения рекламы — баннеры во вкладке приложения

Проблема: компании теряют деньги на неудачных рекламных кампаниях

У компаний есть проблема — часто они не знают, какую площадку выбрать для размещения рекламы. Выбирают из-за известного бренда или на удачу. В итоге у объявления почти нет просмотров и кликов, компания теряет деньги. а рекламная платформа — клиентов.

Рекламная платформа решила внедрить новую услугу — прогнозирование кликабельности рекламных объявлений. Для этого нужен был модуль, который сможет проанализировать поведение пользователей и предсказать вероятность клика.

Решение: проверять эффективность кампании математическим алгоритмом

Для разработки решения рекламная платформа обратилась в Orbitsoft. — так мы создали модуль прогнозирования кликабельности Predictor. Это код, который встраивается в архитектуру платформы, а пользователь видит дополнительные функции в личном кабинете при создании рекламной кампании.

Predictor анализирует данные о поведении пользователей и находит в них закономерности. Затем он создает прогноз, где лучше всего разместить объявление, чтобы на него кликнули. Это помогает компаниям размещать объявление для целевой аудитории.

Работает так: пользователь вводит запрос, Predictor собирает данные в хранилище. Дальше математическая модель анализирует данные. После анализа модуль предсказывает, на какую рекламу пользователь отреагирует. На основе этих данных платформа подбирает площадки с наибольшей вероятностью клика.

Рекламная платформа предложит варианты размещения рекламы с учетом прогноза модуля Predictor

Создание прогноза состоит из четырех этапов:

  • сбор данных для анализа
  • формулирование гипотезы прогноза
  • создание прогноза
  • тестирование прогноза на реальных запросах

Рассказываем про каждый этап подробнее.

Этап 1. Сбор данных для анализа Чтобы создать прогноз, нужны вводные данные: какую рекламу анализируем, действия пользователей, техническая конфигурация запроса. Информацию предоставляет рекламная платформа из открытых протоколов браузера и своего хранилища. При регистрации на платформе пользователи разрешили использовать данные.

Таблица с данными для создания прогноза:

Информация о рекламе— баннер, попап, объявление;
— тематика рекламы;
— рекламодатель;
— адрес площадки.
Действия пользователя— кликнул;
— проигнорировал;
— закрыл;
— отписался;
— пожаловался;
— остановил видео;
— досмотрел видео до конца.
Техническая информация— user agent;
— IP-адрес и его часть;
— устройство пользователя;
— браузер;
— соотношение экрана;
— геоданные.

Данные мы делим на две равные части — одну часть данных будем использовать для создания прогноза, а вторую — для его тестирования.

Этап 2. Формулирование гипотезы. Дальше мы фильтруем данные по категориям, которые зависят от запроса рекламодателя.

Например, на платформу обратился интернет-магазин спорттоваров — заказчик хочет понять, где ему размещать рекламу о продаже фитнес-браслетов. Мы берем данные платформы и задаем фильтры по тематике объявлений, адресу площадок для размещения, типам устройств и количеству кликов по объявлениям.

В результате мы получаем информацию:

  • реклама про фитнес-браслеты чаще всего размещается на игровых площадках
  • чаще всего пользователи кликают на попапы
  • больше всего кликов по рекламе с недорогих моделей IPhone и Android

Дальше мы формулируем гипотезу для прогноза: интернет-магазину спорттоваров нужно размещать рекламу о фитнес-браслетах в виде попапов на игровых площадках. Скорее всего, целевая аудитория — это молодые люди от 20 до 35 с невысоким и среднем уровнем дохода, предпочитают покупать онлайн, в мобильных приложениях.

Этап 3. Создание прогноза. Чтобы получить цифры для прогноза и уточнения гипотезы, модель создает математический алгоритм. Для этого модуль строит функцию зависимости одних данных от других и находит пересечения.

Например, мы предполагаем, что на рекламу недорогих фитнес-браслетов скорее всего кликнут студенты. Вводим данные нашей гипотезы: возраст до 35 лет, мобильные устройства, тип рекламы — баннеры, место размещение рекламы — игровые площадки. Модель обрабатывает запрос и выдает числа: за три месяца 1000 посетителей до 35 лет 700 раз нажали на баннер фитнес-браслета главного конкурента компании на определенной игровой площадке.

Благодаря алгоритму, мы получаем цифры для прогноза: если интернет-магазин разместит рекламу фитнес-браслетов на игровой площадке и установит цену, схожую с ценой конкурента, на объявление кликнут 20% посетителей.

Терминал с выполнением модели. На рисунке показано, что правильных срабатываний гораздо больше, чем ложных. Точность модели — выше 80%

Этап 4. Тестирование прогноза на реальных запросах. Дальше мы тестируем модель — сравниваем прогноз гипотезы и реальный результат из второй части данных, которые мы подготовили в начале.

Например, прогноз обещает, что 20% пользователей игровой площадки кликнут по баннеру с рекламой фитнес-браслетов. Мы смотрим данные за три предыдущих месяца у конкурентов и проверяем, состоялись ли эти клики на самом деле.

Если прогноз и данные из прошлого совпадут, значит, гипотеза была верна и прогноз можно считать точным. Если модель прогнозирует клики, а их не было — гипотеза не подтвердилась. Тогда возвращаемся к началу и проверяем новую гипотезу.

Точность тестирования измеряется в процентах. Например, мы проверяли гипотезу, что 70 посетителей из 100 кликнут на баннер. Точность предсказания — 70%.

Визуализация матрицы ошибок показывает, как Predictor после обучения модели показал себя на тестовых данных

Результат: эффективность рекламных кампаний выросла в среднем на 20%

Чтобы проверить, как повышается кликабельность с модулем Predictor, мы исследовали реальные рекламные кампании. В исследовании участвовали банки, e-commerce, сервисы бронирования и агрегаторы, медиа. Данные нам предоставила рекламная платформа.

Нас интересовал показатель CTR — соотношение кликов к показам. Например, в рекламной кампании агрегатора перелетов без применения модуля Predictor CTR составил 5,8%. Когда добавили прогноз, CTR вырос до 9,06%. Благодаря прогнозу, агрегатор перелетов получил больше кликов по рекламе.

Исследование показало, что у 10 рекламодателей показатель CTR увеличился в среднем на 20%. Стоимость рекламной кампании не изменилась, а точность увеличилась.

Технический блок

Хранение данных

  • Сервера ABC, C3 — облачное решение от Amazon
  • Протокол AWS S3, который поддерживается в Minio
  • Hadoop 1.2.1 для подсчета статистики и списков ремаркетинга

Библиотеки данных

  • TFS (Tensorflow Serving) www.tensorflow.org/tfx/guide/serving. Выступает в качестве хранилища версий модели. Поддерживает HDFS. Имеет RESTful API для предсказаний.
  • TFMA (TensorFlow Model Analysis) www.tensorflow.org/tfx/guide/tfma. Выполняет расчет метрик моделей. Если аналитика подтверждает улучшение результатов модели, происходит обновление текущей версии. Если прогнозы для новой (candidate) модели хуже, чем для текущей (baseline), то модель остается без изменений.

В чем бы вы ни нуждались, мы можем помочь!

Расскажите нам, с какими проблемами вы сталкиваетесь в своем бизнесе. Мы с нетерпением ждем вашего ответа.

Получите ответ по смс

Ваше сообщение успешно отправлено!
Представьтесь пожалуйста
Укажите номер, на который придет ответ
Нажимая на кнопку, вы даете согласие
на обработку персональных данных.