Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

15
κρυπτή Математика таргетинга

Upload: nikolay-belousov

Post on 29-Nov-2014

4.508 views

Category:

Documents


2 download

DESCRIPTION

 

TRANSCRIPT

Page 1: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Математика таргетинга

Page 2: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Таргетинги в интернете

способ ограничить коммуникацию

интерактивность позволяет принимать

решение по каждому контакту

география, сайт, формат и технология

баннера, слова на странице, слова из

поиска, броузер, провайдер

параметры контакта c ID(регистрация,

частота)

знание о пользователе

Самоцензура рекламы в Интернете ;)

Page 3: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Аффинити

каждый человек ведет себя по разному в

разное время

при анализе статистики- данные

объединяются и усредняются

у рекламодателя нет точного знания как

говорить с каждым потребителем, только со

статистической группой

Большая часть из нас еще не

определилась с соц.демом ;)

Page 4: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Идея проекта

собрать статистику в разрезе

пользователя/ID

проанализировать выборку, про которую что-

либо точно известно

найти закономерности отличающие одну

целевую группу от другой

анализируем статистику каждого ID и

приводим к вероятности попадания в группу

Применяем дедуктивный метод ;)

Page 5: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Источник знания (data)

privacy и сбор данных

уникальный ID и время его жизни

контекстность, как идеал

майнинг информации

данные о любых действиях

пользователя и их взаимосвязях

Логи и Размышления. Т. 2-128

Page 6: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

Вероятностный подход

противоречивость и неполнота данных

степень достоверности

возможность перевзвешивания под

внешние факторы

100% аудитории

выбираем лучших\характерных при

использованииОптимизируем монетку ;)

Page 7: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Выделение факторов

анализируем зависимости между целевой

группой и поведением

вычисляем метрики из любой известной

информации

отбираем сильные факторы для конкретной

классификации

несколько наборов факторов для разных

аудиторий

для соц.дема используется 300 факторов

никто их не знает)

Page 8: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Машинное обучение

обучающая

выборка

алгоритм ищет

закономерности

между признаком и

логами

применяем

формулу ко всем

пользователей

Page 9: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

Классификация

берем внешние категории

смотрим похожее «поведение»

предполагаем, что этому пользователю

это свойственно

оцениваем достоверность

предположения

Можно вычислить людей, которые

живут в нечетных квартирах ;)

Page 10: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

Цифры и факты

объем

o 35 дней

o 3 млрд. событий

o 3,4 Tb в день

o 235 млн. ID

o 730 тыс. обучающая

выборка

o 490 тыс. проверочная

o 7,5Tb данные

технологии

oMap&Reduce

oMachine learning

oMatrixnet

o SVD (cингуля́рное

разложение)

Page 11: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Результат и применение

проверяем TNS

Корреляция с группой (пол- 78%)

выбираем лучших

повышаем аффинитивность

соц.дем таргетинг на страницах

Яндекса

математический подход- как это

объяснить рынку?У нас есть такие приборы ;)

Page 12: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Планы

мультипрофили

audience extension

долгосрочные интересы

тематический таргетинг

модели потребительского поведения

API для внешнего использования

Автоматически отделять копытных от

хищников ;)

Page 13: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Почему это революция?

не на базе регистраций

все пользователи

каждый пользователь- уникален

классификаторы могут быть по чему угодно

регенерация информации, которой никогда

не было

данные собираются и пересчитываются

постоянно

Почта не работает, телеграф

отменен, но вот мосты?

Page 14: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

κρυπτή

Снятся ли андроидам

электрические овцы?

распределение пола среди роботов:

60% роботы мальчики

40% роботы девочки

Page 15: Математика таргетинга. #izso2011. Лев Глейзер

Спасибо

[email protected]