Интелигентната реклама знае какво искаш

Какво кара потребителите да кликват върху реклами? Технологичната компания RTB House открива отговора и разработва механизъм за препоръки, който комбинира самообучаващи се алгоритми и нареднало разпознаване на образи. Резултатът е с 41% повече кликове.

Дълбокото учене е вдъхновен от биологията алгоритъм, който се учи от съществуваща информация и текущи процеси, подобно на човешкия мозък, докато ги наблюдава. Това е една от най-новите технологии в областта на изкуствения интелект и един от най-мощните инструменти, когато става въпрос за решаване на проблеми с дигитална класификация. Днес самообучаващите се алгоритми помагат в почти всяка индустрия – от здравеопазване и търговия, до безпилотни автомобили и дигитални асистенти. Те помагат да се диагностицират състояния, като гръбначни травми, сърдечни заболявания и рак. Алгоритмите за дълбоко учене могат дори да играят роля в креативната индустрия и изкуството, където помагат да се оцветят черно-бели снимки и да се създаде снимка на напълно напълно нова невронна мрежа.

Още повече, дълбокото учене е перфектен инструмент за предвиждане на човешките желания в рекламната индустрия. Самообучаващите се алгоритми могат да генерират изключително точни продуктови препоръки, като едновременно предвиждат дали даден потребител ще закупи стоката (потенциал за конверсия), както и стойността на покупката (стойността на конверсията). Също така те са способни да направят персонализирания ретаргетинг с до 50% по-ефективен от преди.

RTB House разработват иновативен механизъм за препоръки, който ползва дълбоко учене, за да открива модели на взимане на решения. Той може да предвижда продуктов набор, който е вероятно да е интересен на всеки отделен потребител, в зависимост от техните навици, поведение и други метрики. Наскоро компанията качи системата си за препоръки на ново ниво. Ъпгрейдът съчетава дълбоко учене и компютърна визия. Новият метод позволява ултра прецизни предвиждания на вероятни нужди на всеки клиент, което прави препоръките към него с над 41% по-ефективни от преди.

По време на автоматични търгове в реално време (real time bidding) в персонализирания ретаргетинг компютрите трябва да взимат решения за много кратко време. Механизмът за препоръки трябва в рамките на милисекунди да реши каква визия и коя оферта да представи. И това решение е взето на базата на това какво конкретният потребител в момента търси, неговите браузър данни, информацията за дадения продукт, категориите от интереси, навиците на пазаруване и стратегиите му за търсене. С новите алгоритми, добавени към досегашния механизъм процесът на взимане на решение е много по-точен.

Без дълбоко учене не би било възможно да се достигне толкова мултиизмерна персонализация. Но новите алгоритми се уповават също и на автоматизирана компютърна визия, която позволява анализ и разбиране на информация дори от единствен образ или серия изображения.

Крайният резултат е, че препоръките стават по-оптимизирани и потребителите кликват върху рекламите с 41% повече от обикновено. Ръстът се забелязва особено в сектори като мода и електронни магазини с много категории, където съществуват безкрани възможности и за препоръки от различни, но логично свързани категории.

Бартломией Романски, главен технически директор на RTB House отбелязва, че в последните няколко години индустрията работи върху инструменти, които в някои посоки превъзхождат човешката индуиция и възможностите на човешкото зрение. „Нашата цел е да направим ретаргетинг рекламите по-приятни за клиентите от една страна и много по-ефективни от друга. И това ще доведе персонализацията на ново ниво. Невронните мрежи (особено архитектурите с дълбокото учене) стават новият стандарт в дигиталния свят и изискванията му за възможност за възвръщане на инвестициите и печалби от информация. Изкуственият интелект завинаги променя начина, по който рекламираме дигитално. В съчетание с компютърната визия имаме възможност да анализираме хиляди изображения в секунда, да определяме повтарящи се модели с голяма точност и да проспособяваме преподъките към всяка малка промяна в поведението на потребителите“

RTB House е една от малкото компании в света, които успяват да развият и приложат собствена технология за закупуване на реклама в модела на автоматичните търгове в реално време. Те оперират в цял свят и осъществяват над 1000 кампании за глобални търговски марки на над 40 пазара в Европа, Латинска Америка, Азия, Близкия Изток и Афтика. Откритията им вече са презентирани на различни научни конференции в цял свят, включително Международната конференция за невронни мрежи в Аляска (2017), 33-ата международна конференция за машинно учене в Ню Йорк и 31-ата конференция за изкуствен интелект в Сан Франциско.