×

Интеллект искусственный, монетизация сайта – настоящая

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 3315
Подпишитесь на нас в Telegram

Очевидно, что интуиция, опыт и ручной труд уже не справляются с обработкой потока информации, а искусственный интеллект заменяет врачей, водителей, журналистов, аналитиков, менеджеров, маркетологов… В последние несколько лет фраза «машинное обучение» перестала быть просто модным словосочетанием, оно рядом с нами ежедневно: технология распознавания лиц позволяет отмечать и обмениваться фотографиями друзей, системы рекомендаций предлагают фильмы, книги или телешоу в соответствии с нашими интересами, выбирают для нас такси и рестораны.   

В статье расскажем, что такое искусственный интеллект и машинное обучение и как использовать эти технологии для работы и заработка. 

1. Как работает машинное обучение 

Машинное обучение (англ. machine learning, ML) – один из разделов искусственного интеллекта (ИИ). Это методика анализа данных, благодаря которой программист может не писать инструкции, предусматривая все потенциальные проблемы и их решения. Вместо этого он закладывает в компьютер или программу алгоритм самостоятельного поиска закономерностей в массиве информации, составления на их основе прогнозов и вывода решения. И все это, повторимся, без участия человека. 

Если упростить, то это алгоритмы, которые позволяют машине/ роботу/ аналитической системе самостоятельно обучаться. 

Возьмем, к примеру, сервис DeepCode. Оперируя четвертью миллиона алгоритмических правил, принципов и методов разработки ПО, он анализирует программный код сайта на предмет ошибок и формирует рекомендации для разработчиков по исправлению. Причем программа самостоятельно и постоянно пополняет число алгоритмов в своей аналитической базе – именно за счет ML-технологий.  

Примеров использования машинного обучения масса: 

  • системы прогнозирования,  
  • распознавание речи: перевод произнесенных слов в текст, а текста – в речь (голосовой поиск, пользовательские интерфейсы),
  • финансы, промышленность и торговля: компании используют ML при расследовании фактов мошенничества и проверках кредитоспособности;
  • интернет-реклама: управление ставками в платных каналах, системы аналитики, персонализации контента и многое, многое другое. 

В основе платформы RTBSape также лежит machine learning. Однако у тех, кто зарабатывает в интернете, нет спроса на интересные технологии ради самих технологий. Каждого вебмастера интересует превращение данных в деньги. Об этом и поговорим далее: каким образом Data Science приносит реальный доход. 

2. Искусственный интеллект и монетизация сайта: прослеживаем связи 

В начале всё выглядит довольно просто. Есть сайт, а у сайта – страницы, контент в определенной тематике и трафик, то есть пользователи, который этот контент потребляют. А еще вместе с контентом они потребляют рекламу, у которой есть определенный формат, размер и место на странице. При этом у каждого посетителя есть cookie, IP-адрес, заголовки, передаваемые браузером, дата посещения. 

А еще есть рекламные сети. У каждой имеется история покупки на конкретном рекламном месте сайта, информация о посетителе, у кого была совершена покупка, какой процент трафика они покупали, по какой цене. 

Чтобы продать и купить рекламу на лучших условиях, необходимо отследить, проанализировать и связать воедино весь этот массив информации. Но сделать это вручную почти невозможно. Кое-что, конечно, человек может сделать своими силами, но результаты будут неполными и приблизительными. А самое главное, такая работа крайне неэффективна. И уж совсем бесполезна, если в партнерах у вебмастера не одна рекламная сеть.   

Если имеешь дело с Big Data, лучше положиться на искусственный интеллект: посмотрите, как с этим справляются наши технологии.   

3. Большие данные в RTBSape 

В RTBSape более 30 партнеров – рекламных сетей. Для каждого рекламного места необходимо выстроить последовательность их вызова, но вариантов таких последовательностей бесчисленное множество – настроить их вручную немыслимо. Здесь к процессу подключается машинное обучение и нейроалгоритмы. 

Как подбираем партнеров 

Для предсказания спроса на рекламное место RTBSape собирает все события (показы, просмотры на сайте). На основе их параметров принимается решение и запускается алгоритм, который и подбирает для вебмастера партнеров, максимально выгодных здесь и сейчас.  

Раз в час наша технология пересматривает порядок показа партнеров на основе цены за показ (CPM). Алгоритмы предсказывают спрос у партнера на конкретные характеристики (площадку, профиль посетителей и т.д) сайта и подбирают наиболее выгодных для паблишера рекламодателей. Алгоритмы работают таким образом, что сначала подбираются наиболее выгодные партнеры, а далее – в порядке убывания их ценности.  

Таким образом на вход нашего нейроалгоритма для каждого рекламного места подается статистика обработки как можно большего числа последовательностей вызова партнеров. 

Как это работает: 

Вход: для 80% показов рекламы в рамках рекламного места на странице алгоритм использует последовательность по умолчанию (дефолтную). На 20% тестирует другие варианты последовательностей. Результаты всех этих сочетаний сервис обрабатывает в нейросети, добавляя туда дополнительно факторы конкретного посетителя, сайта, страницы и места. 

Выход: по результатам тестирования алгоритм выбирает наиболее выгодную последовательность и отдает ей 80% показов в рамках одного рекламного места до тех пор, пока тестовые 20% не дадут новую максимально эффективную вариацию.  

В RTBSape более 30  партнеров

Перед продажей рекламного места сервис проводит открытый аукцион на рекламное место среди сетей-партнеров – Оpen RTB, тем самым максимизируя цену показа. Если в ходе аукциона выкупа не было, программа продает трафик остальным партнерам – в порядке убывания их значимости. 

Для каждого аукциона места для рекламных форматов ранжируются по цене. При этом, чтобы увеличить доход вебмастера, система проводит аукцион среди всех подходящих форматов и показывает наиболее выгодные для вебмастера. 

Вот несколько примеров: 

  • в рамках одного места система продает не только рекламу для стандартного размера блока (например 160x600), но и всех размеров, которые в него помещаются, например 120x600, тем самым увеличивая выкуп в среднем более чем на 30%; 
  • если возникает спрос на размещение видео этого размера, то RTBSape сможет показать и его, увеличив стоимость показа до 5 раз (размещение видеорекламы дороже, чем баннерной); 
  • в рамках одного рекламного места система может запустить цепочки из 4–5 коротких видео, что в сумме будет выгоднее одного длинного ролика; 
  • в одном и том же рекламном блоке мы можем показывать одновременно несколько креативов. Например, имеется блок 970x250. Одновременно пришли запросы на 1 креатив 970x250 по 15 рублей CPM и 3 креатива 300x250 по 10 рублей CPM. Система покажет в блоке то, что выгоднее: 3 креатива, которые дадут в сумме 30 рублей CPM вместо 15 рублей, показывая одновременно несколько креативов в рамках одного рекламного места.  

Вебмастер может отключить вручную какие-то опции, но в целом все происходит автоматически, без человеческого вмешательства. Чтобы повторить такую операцию вручную потребуется масса времени, а найти оптимальную последовательность без автоматизации невозможно, поскольку невозможно вручную учесть все вариации сочетания влияющих факторов. 

Технологии big data и кластеры 

Несмотря на всю сложность технологии, в сервисе – минимальная команда разработчиков для внутреннего контроля, так как все автоматизировано. 

BigData RTBSape хранятся в hadoop – это основополагающая технология хранения и обработки больших данных (Big Data). 

Аналитика – в СlickНouse, колоночной базе данных, разработанной Яндексом для обработки аналитических запросов, которая идеально подходит для решения задач интернет-маркетинга. 

Также используется Apache Spark – целостная вычислительная система с набором библиотек для параллельной обработки данных на кластерах компьютеров. 

А еще в RTBSape используются методы линейной регрессии – LightGBM (библиотека машинного обучения), или градиентный бустинг. Это фреймворк для повышения градиента, который использует древовидные алгоритмы обучения.  

Что в результате? 

Мы собираем много данных в кластерах, ищем закономерности в выкупе от рекламных партнеров, чтобы определить наиболее выгодных и предоставляем вебмастеру готовое, эффективное и постоянно актуальное решение, чтобы он получал максимально возможный доход.  

В среднем, по сравнению со статической последовательностью партнеров, алгоритм RTBSape показывает увеличение дохода более чем на 30 процентов. 

Если пользуетесь другими решениями, мы готовы показать и доказать нашу эффективность в сравнении с ними. Регистрируйтесь в RTBSape или обращайтесь на почту и почувствуйте разницу.  

Сергей Самонин, CEO RTBSape

Друзья, теперь вы можете поддержать SEOnews https://pay.cloudtips.ru/p/8828f772
Ваши донаты помогут нам развивать издание и дальше радовать вас полезным контентом.

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы в редакцию.


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Примеры использования ChatGPT в SEO-стратегии
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Если кто то хочет протестировать Cat GPT в SЕО проектах на базе нашего агенства, приглашаем наудалкнную работу Tg: @thegoodlink
'SEO глазами клиентов 2023'
Валерия Власова
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Валерия Власова - Приветствую! На момент проверки сайтов клиентов получились такие показатели. Возможно, самостоятельно вы проверяете свои проекты по другим параметрам. Поэтому получились разные результаты.
Эффективное продвижение сайтов: 10 лет опыта в SEO в Рунете и Буржунете
Павел Горбунов
11
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Павел Горбунов - Вы учтите, что за такие водные статьи хейтеры повалят жесткие. Сеошники воды не любят.
Особенности внутренней перелинковки для крупных сайтов
Злобная булочка
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Злобная булочка - Ну это ж ингейт)
Rush Analytics обновил инструмент для анализа позиций
Rush Analytics
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Rush Analytics - Виктор, добрый день. Благодарим за Ваш отзыв. Мы проверим ситуацию по сбрасыванию дат при переключении вкладок.
Увеличили трафик в 4 раза с помощью узких ключей и контентного SEO: кейс ОТП Банка
Бурлуцкий Сергей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Бурлуцкий Сергей - В работе по ссылочному делаем упор по получению естественных ссылок в сочетании с краудом. Более подробно об этом мы рассказывали на нашем недавнем митапе - www.youtube.com/watch?v=dbl_vFHWqWQ (Второй доклад).
Что такое Яндекс Советник, и кому от него жить хорошо
Мама Стифлера
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Мама Стифлера - Вызывает сожаление, что вы не осознаете, что Яндекс.Советник может быть рассмотрен как форма рэкета, которая заставляет компании, размещающиеся в Яндекс.Маркете, выплачивать дополнительные финансовые средства, повышая в конечном итоге прибыль Яндекс.Маркета, но не принесет пользы для посетителей сайта.
Как быстро улучшить рейтинг компании на сайтах отзовиков
Zorgy Rihard
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Zorgy Rihard - давай я
Самые быстрорастущие доменные зоны в 2023 году. Исследование RU-CENTER
Станислав
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Станислав - С 2019 года количество доменов в зоне .ru остается на одном и том же уровне - около 5 млн. Все изменения на уровне 1% от этого объема в плюс или минус
Как за месяц увеличить количество заявок в 1,7 раза, а их стоимость снизить в 1,6 раза. Кейс
Sputniki
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Sputniki - Добрый день, Василий. Спасибо за вашу наблюдательность. На самом деле ошибки нет. Если вы сталкивались на практике с выгрузкой заявок из кабинета VK Рекламы, то заметите, что количество заявок не бьется с цифрами по рекламному кабинету (по статистике). Поэтому средняя цена заявки получается ниже чем у самых эффективных трех.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
386
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
119
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
64
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!