Как GPT-Таргетинг повысил эффективность программатик рекламы почти в 2 раза
Мощность последних версий нейросетей позволила внедрить новый тип таргетинга в программатик рекламу, который увеличивает среднюю кликабельность рекламы на 85% и решает основные проблемы традиционного способа определения интересов пользователя.
Очень интересный подход! Но в статье не совсем прозрачно описан принцип работы. Могли бы авторы статьи пояснить?
Берем страницы с рекламным местом -> отправляем ее в Chat GPT для анализа и категоризации -> На выходе имеем ключ значение условно "https://www.cian.ru/sale/flat/274202055/" = "Property > 10 millions"
На выходе у нас есть разметка всех обработанных страниц + отдельно можно собрать сегмент пользователей посещавших эти страницы.
Оно так работает?
Что значит "проставляет теги к пользователю в куки"? AGhBH586IHnOsANxzcb68iA+Property > 10 millions? А зачем это делать?
Молниеносная реакция — Анализ контекста страницы ChatGPT происходит в реальном времени. Это позволяет показывать пользователю рекламу, имеющую для него значение именно в текущий момент.
Скорость обработки bid_request 0.2 секунды в среднем. ChatGPT явно не может проанализировать запрос так быстро, не понимаю этого преимущества в данном контексте
Да, грубо говоря, так работает. Куки проставляются пользователю, чтобы можно было показывать рекламу, подходящую под его интересы, на других страницах и сайтах нашей сети. Мы комбинируем таргетинг по тематике контента и интересам пользователя. То есть в зависимости от целей мы можем таргетироваться и по тематике url, даже если нет данных о пользователе, и по пользователю с нужными интересами на всех сайтах нашей сети, а не на конкретной странице.
"Скорость обработки bid_request 0.2 секунды в среднем. ChatGPT явно не может проанализировать запрос так быстро, не понимаю этого преимущества в данном контексте"
Процесс определение тематики через ChatGPT отделен от бид реквеста. Это два разных запроса.