Кейс использования искусственного интеллекта: сервис для развлекательного контента увеличил доход с рекламы на 10%

Как система рекомендаций на базе искусственного интеллекта повлияла на показатели просмотра контента

Наш клиент — крупнейшая рекламная компания в Канаде. Один из ее проектов — сервис для взрослого контента. Это одна из популярных площадок из сферы развлечений: более 40 млн опубликованных роликов и 350 тысяч пользователей онлайн каждый день.

Сервис с помощью рекламного агенства зарабатывает на показах рекламы в основном контенте: например, использует ролики, баннеры, попапы и другие форматы. На начало 2021 года у сервиса более 2 млрд показов рекламы в месяц.

Агентство из Канады управляет рекламой популярного сервиса

Сервис со взрослым контентом зарабатывает на рекламе, поступления регулярные, с этим проблем нет. При этом в сфере развлекательного контента высокая конкуренция: от игровых стримов до видео с котятами.

На момент обращения к нам среднее количество отказов от просмотров у сервиса было 17,7%. Это говорит о том, что пользователям не так уж был интересен контент: они не находят интересные ролики для себя. Реклама из-за этого тоже страдала: чем меньше времени посетители проводят на сервисе, тем меньше доход сервиса.

Проблема была не только в доходах от рекламы. Дело во внимании: как только пользователь перестает проводить свое время у тебя, это же время получает конкурент. И возвращать такого пользователя долго, дорого и сложно.

Заказчик обратился с таким посылом: «Сервис собирает много разных данных. Я читал, что с их помощью можно увеличить показатели по контенту и рекламе. Как мне это сделать?»

Наша гипотеза: если научиться показывать ролик с учетом персональных рекомендаций, то посетители скорее будут досматривать ролики, а значит, увидят рекламу.

Сам по себе инструмент настройки персональных рекомендаций известный: например, так работают Ютуб, Спотифай и другие сервисы. Проблема в том, что речь идет о взрослом контенте, поэтому есть отличия от того же Ютуба:

Несмотря на то, что сервис собирает много данных о пользователях, они по сути анонимные. Поэтому без специальных решений данные остаются просто данными и никак не помогают решать бизнес-задачи

Раз данные есть, их можно каким-то образом обработать. Для этого мы создали алгоритмы, которые позволили собирать, анализировать и выстраивать на их основе персональные рекомендации. Проект занял почти год и строился по этапам.

Этапы проекта: создание алгоритма персональных рекомендаций на базе искусcтвенного интеллекта

1. Сбор и анализ данных

2. Подготовка данных

3. Моделирование

4. Анализ рекомендаций

Накопленный опыт в сфере работы с биг-датой. Это не первый проект в этой сфере. Для крупных клиентов обрабатываем миллиарды строк данных о поведении пользователя. Благодаря данным мы знаем как:

Благодаря накопленным знаниям мы уже знали, какие модели и алгоритмы могут подойти сервису. Для заказчика это значит, что его проект мы сделаем быстрее и точнее.

Не тратили время на придумывание с нуля. Вместо этого мы использовали уже работающие решения из направлений, близких к бизнесу клиента. Например, наша команда изучала документацию Гугла, Нетфликса, Спотифая — они профи в настраивании контента. Исследования помогли быстрее определиться с методами и подходами для собственной разработки.

Страница слева — из документа от сотрудников Гугла, в котором обсуждаются алгоритмы рекомендательной системы для Ютуба. Страница справа — опыт и математические модели Гугла в построении масштабируемой системы рекомендаций. Можно посмотреть полную PDF-версию: первая страница и вторая.

На основе практически анонимных данных мы создали алгоритм, который подбирает ролики с учетом персональных рекомендаций. Благодаря ему сервис увеличил основные показатели эффективности рекламы.

Результаты за 1,5 месяца: как система рекомендаций на базе искусственного интеллекта повлияла на показатели просмотра контента

+5% Количество просматриваемых роликов

+19% Время просмотра одного ролика

+10% Рекламный доход заказчика от просмотренных рекламных роликов

-16% Доля отказов от просмотров роликов

Алгоритм подходит для любого бизнеса в онлайне с большим объемом контента и количеством посетителей. Контент — это все что угодно, например:

Если у вас похожий бизнес, пишите нам и давайте обсудим, как мы можем вам помочь.

#искуственныйинтеллект #АИ #машинноеобучение #технологии #онлайнреклама #трафик #онлайнтрафик #алгоритмы #бигдата #датасайнс #монетизация #монетизациятраффика #artificialintelligence #ai #machinelearning #technology #datascience #deeplearning #programming #tech #bigdata #iot #computerscience #innovation #data #dataanalytics #datascientist #business #artificialintelligenceai #programmaticadvertising #programmatic #onlineadvertising #machinelearning #algorithms #monetization #demand