На myTarget изменилась система Look-alike
Mail.ru Group обновила алгоритмы машинного обучения для системы таргетинга на похожие аудитории (Look-alike). Изменения на рекламной платформе происходят в рамках стратегии развития инструментов performance-маркетинга компании, говорят в пресс-службе Mail.ru Group.
Компания обновила интерфейс рекламного кабинета и принципы работы технологии при продвижении сайтов и мобильных приложений. Благодаря этому рекламодатели могут охватывать дополнительную релевантную аудиторию, склонную к совершению конверсий, расширять базу клиентов и улучшать результаты рекламных кампаний.
Look-alike – инструмент performance-маркетинга, который позволяет бизнесу привлекать новых клиентов на базе существующей аудитории: покупателей, посетителей сайта, пользователей приложения, подписчиков.
В интерфейсе рекламной платформы myTarget теперь можно выбрать целевое количество пользователей вместо уровня соответствия заданной аудитории и автоматически сформировать релевантный сегмент для запуска кампании. При работе с собственными источниками данных система автоматически предложит рекламодателю увеличить их объем с помощью технологии Look-alike.
Как работает поиск похожей аудитории?
Сначала нужно выбрать один из двух типов обучающей выборки:
- Список посетителей ресурса на основании данных счетчика top.mail.ru;
- Список клиентов рекламодателя (например, CRM-база компании).
Минимальный объем обучающей выборки для эффективного поиска похожей аудитории – от 1 000 пользователей.
Алгоритм анализирует общие признаки заданной аудитории с помощью технологий машинного обучения. После этого система подбирает максимально похожий сегмент пользователей ресурсов Mail.ru Group по полу, возрасту, интересам и особенностям поведения в сети. Обновленная технология анализирует расширенные характеристики, в том числе открытую статистику по регионам.
Для каждого списка система подбирает три миллиона наиболее похожих пользователей, ранжированных по степени соответствия обучающей выборке. В зависимости от целей кампании можно создать сегмент на базе Look-alike размером от 300 тыс. до 3 млн пользователей. По умолчанию создается аудитория из 1,2 млн человек. Чем меньше сегмент, тем больше его соответствие обучающей выборке.
Похожая аудитория, которую подбирает система, обновляется каждые четыре дня. Обучающая выборка не входит в сформированный сегмент. Это позволяет охватывать рекламой новых пользователей.
Что стоит помнить?
Эффективность построения похожей аудитории напрямую зависит от исходного сегмента. Чем более однородной с точки зрения отличительных черт пользовательского поведения будет выборка, тем точнее алгоритм сможет подобрать похожую аудиторию. Еще важно учитывать, что конверсии, по которым формируется обучающая выборка, должны быть совершены не позже 60 дней со дня загрузки источника в кабинет платформы.