MediaGuide
Media Guide — портал о медиабизнесе для профессионалов. Каждый день для вас публикуется необходимая в работе информация: новости рынка, интервью, аналитика, гид по рынку российских медиа, вакансии и резюме.
воскресенье,  09 августа

Курсы валют ЦБ

Архив новостей

Новостной RSS-поток RSS-поток новостей

Подписка на
новости

О подписке


10.12.19

Как с помощью машинного обучения

улучшить точность прогнозирования ТВ аффинити и показателей в digital

Отдел Data Science Havas Media рассказывает, как улучшить точность прогноза ТВ аффинити в 2 раза и снизить погрешность планового CTR на 50%

Главной целью применения машинного обучения в медиапланировании является получение как можно более точного прогноза. Havas Media делится опытом применения машинного обучения для прогнозирования ТВ аффинити и показателей кампаний в digital.

ТВ аффинити

Задача: прогнозирование ТВ аффинити на различные целевые аудитории, исходя из будущей сетки канала.


Этот показатель, по сути, отражает интерес некоторой социальной группы к телевизионным событиям. И зная, что какую-то программу будут лучше смотреть молодые девушки, есть возможность поставить в сетку релевантный рекламный ролик.

При этом существуют прогнозы рейтингов на разные целевые группы, которые предоставляет НРА. Однако набор этих целевых аудиторий в данных НРА, доступных для агентства, зачастую ограничен. А нам нужен инструмент, который позволит прогнозировать ТВ рейтинги на любую целевую группу «здесь и сейчас», независимо от ее размера и определения. В медийных агентствах решением задачи прогнозирования занимаются, как правило, ТВ баеры. По нашим оценкам, их погрешность на рекламную кампанию в среднем составляет 3-4%.

Команда Data Science Havas Media решила вопрос с погрешностью за счёт автоматизированного алгоритма. В его основе – метод опорных векторов для регрессии (SVR). На рисунке ниже показан пример – предсказательная способность модели для телесмотрения целевой аудитории на Первом канале.



Анализ показал, что в среднем погрешность прогноза данного алгоритма составляет 1-2% на ТВ кампанию. Таким образом, процесс работы был автоматизирован, а точность прогноза в 2 раза улучшена. Скорость обучения модели составляет в среднем около 4 минут на одну целевую группу для одного канал. На данный момент разработанный алгоритм интегрирован в платформу АДВ Aizek.Trade как один из критериев автоматической постановки ТВ роликов

Кампании в digital

Задача: прогнозирование показателей кампаний в digital с минимальной погрешностью.


Часто при планировании programmatic кампаний с моделью покупки по показам менеджеры закладывают в планы «средние по больнице» показатели кликабельности (CTR). Фактические значения этих показателей, как правило, имеют сильные отличия от прогнозных. Алгоритм на основе CatBoost от Яндекс, который был реализован в Havas Media, позволил снизить погрешность прогноза CTR на 50%. Всего в модели используется 15 факторов, среди которых присутствуют категория клиента, размер ставки, продолжительность кампании, формат рекламного сообщения, платформа размещения и другие. Стоит отметить, что погрешность в прогнозных моделях таких показателей всё еще остается достаточно высокой, но это обусловлено тем, что на данный момент никак не учитывается качество креатива и его сообщение. Однако в будущем, когда будет накоплено достаточно данных, удастся снизить погрешность прогноза еще сильнее.

Клик на рекламное сообщение является далеко не самым важным действием потребителя для наших клиентов. Поэтому мы в агентстве Havas Media пошли еще дальше и разработали алгоритм прогнозирования ассоциированных и last click конверсий для рекламных digital кампаний. Эти показатели уже существенно ближе к бизнесу и поэтому представляют из себя больший интерес.

На схеме ниже показан пример алгоритма моделирования показателей конверсии для digital кампаний.



«Для применения методов машинного обучения не обязательно обладать высокими компетенциями в программировании. Существует много готовых решений. Например, TensorFlow от Google или CatBoost от Яндекс. С их помощью можно строить и тестировать модели даже без точного представления, как это все работает с точки зрения математики. Достаточно обладать базовыми навыками программирования на R или Phyton. Но для достижения результата знание основ статистики и методов машинного обучения – все же необходимо, ведь применяемый метод должен соответствовать задаче», – комментирует Дмитрий Рыжкин, Data Science Director Havas Media.

Новости рекламного рынка

Всего публикаций - 13393


31.01.20


Российский генетический стартап ООО «Базис Генотех»
меняет брендовое название на Basis Genomic Group

30.01.20


Креативное агентство Instinct запустило новый проект – hottcast
Отдел занимается запуском стратегических и креативных продуктов с использованием новых технологий и методов работы с биг датой

30.01.20


Перекресток предложил покупателям выбрать правильный завтрак
Новая рекламная кампания федеральной торговой сети и PepsiCo в стиле «ретровейв» с участием Бузовой, Васермана и Воробьева

29.01.20


Единственный путь – это преодоление:
Under Armour запустил глобальную кампанию и представил ключевые продукты 2020 года

29.01.20


Опрос Viber: россияне рассказали об отношении к персональным данным
В канун международного Дня защиты персональных данных изучил, как пользователи сервиса относятся к цифровой безопасности

29.01.20


Искусство и мода в рекламной кампании
от Barilla и Isobar Moscow

28.01.20


Автомобилей много не бывает:
как «Авторадио» и Suzuki продавали машины в эфире

28.01.20


Новый ролик BBDO Moscow и бренда «Вязанка» о семейных ценностях -
«Вкусная вязанка для моих родных»

27.01.20


EPICENTER Major 2019 стал финалистом премии Best Experience Marketing Awards -
профессиональной премии индустрии событийного маркетинга и интегрированных коммуникаций

27.01.20


Pro-Vision Communications – финалист премии BEMA 2020
Два проекта, реализованные компанией, вошли в шорт-лист премии

24.01.20


«Новое Радио» продвигает свою музыкальную премию
на нестандартных носителях

24.01.20
ПРОМОФИЛЬМ и креативное агентство Octo открыли
прием заявок на конкурс АКМР «Лучшее корпоративное видео»

23.01.20


Искусство, музыка и Ново-Пассит® против стресса
«Антистрессовый» креативный проект в поддержку бренда Ново-Пассит®

23.01.20


Елена Белова возглавит Havas Village Russia
Ранее она занимала позицию генерального директора Havas Media

23.01.20


Тренд-репорт агентства UM - 
культурный код и особенности медиапотребления тинейджеров

22.01.20


«Билайн» становится партнером стартап-студии группы АДВ
LaunchPad проекты получат возможность тестирования своих продуктов в digital-экосистеме оператора

22.01.20


iMARS — №1 по медиаиндексу
среди коммуникационных агентств России за 2019 год

20.01.20


Маркетологи раскритиковали планы Google по рекламе в Chrome
касательно ограничения доступа к сторонним cookie-файлам в своём интернет-браузере

20.01.20


«Сервис будущего – экономия в настоящем» –
новая рекламная кампания «АльфаСтрахование»

20.01.20


Приянка Чопра-Джонас и Ян Ми стали новыми амбассадорами
маркетинговой кампании Crocs

20.01.20


Пятёрочка и PepsiCo объединились с командой звёзд, чтобы помочь людям выбрать завтрак
Кампанию «Битва Завтраков» разработало агентство BBDO Moscow

20.01.20


«АВИЛОН. Rolls-Royce» представил клиентам новый Cullinan Black Badge
«Фишкой» автомобиля, стал знак бесконечности, вышитый на заднем сиденье автомобиля

20.01.20


Эксклюзивное партнерство с брендом Concierge Maps
Рекламное агентство IQ и бренд Concierge Maps подписали соглашение об эксклюзивном партнёрстве по сегменту «Недвижимость»

17.01.20


Сессия АКМР проходит в Санкт-Петербурге
в рамках форума Event Live 24 января 2020 года

17.01.20


Quiet Media стала членом ассоциации GSMA,
которая представляет интересы операторов сотовой связи по всему миру


E-mail: info@mediaguide.ru
Телефон: +7(915)385-54-56

Партнеры


© Media Guide 2003

При любом использовании материалов активная гиперссылка на www.mediaguide.ru обязательна.