Больше инвентаря без потери качества. Как обновился Core AI Подбор инвентаря в Hybrid Platform
В программатик-рекламе выбор площадок напрямую влияет на качество размещения. White-листы помогают держать его под контролем, но быстро упираются в вопрос масштаба. Узкий список дает точность, но ограничивает охват. Ручное расширение добавляет инвентарь, однако вместе с ним растет риск нерелевантного трафика. В Hybrid Platform эту задачу решает Core AI: Подбор инвентаря (Smart List), инструмент, который помогает искать целевых пользователей, релевантных сайту рекламодателя, автоматически подбирает подходящие источники и при этом сохраняет баланс между качеством и масштабом размещения.
Что такое Core AI: Подбор инвентаря
Инструмент на базе ML-алгоритмов, который анализирует интересы пользователей по посещениям сайтов и приложений и формирует список ресурсов для размещения по популярности и по аффинитивности. Эти два подхода не заменяют друг друга: выбор зависит от задачи кампании.
Важно отметить, что возможность сбора, сегментирования пользователей и аналитики появляется только после установки SmartPixel (JS-кода, размещенного на сайте рекламодателя и фиксирующего ключевые события). Так кампания получает более актуальный набор источников трафика, где поведение пользователей ближе к поведению ЦА.
Что обновили
Раньше модель работала особенно хорошо на крупных аудиториях: данных хватало для строгого отбора площадок. На небольших сегментах эта же строгость становилась ограничением, кампания оставалась точной, но быстрее упиралась в потолок по доступному инвентарю.Команда обновила модель так, чтобы она сохраняла стабильность на больших аудиториях, где инструмент и раньше работал уверенно, но при этом лучше раскрывала небольшие сегменты.
Результаты тестов
Перед релизом обновления команда Hybrid проверила новую модель сбора на реальных рекламных размещениях. В тестировании сравнивали базовые кампании на white-листах и размещения с использованием Core AI: Подбор инвентаря.
По итогам тестов обновленный инструмент показал:
- рост конверсий Post-click + post-view на 22,2%, пользователи чаще совершали целевые действия как после прямого перехода по рекламе, так и после отложенного контакта с баннером;
- снижение CPM на 34,4%, система эффективнее находила релевантный инвентарь и позволяла получать больше показов за тот же бюджет;
- рост охвата на 39,1%, кампаниям стало доступно больше подходящих площадок;
- снижение стоимости конверсии на 10%, рекламодатели получали целевые действия дешевле за счет более точного подбора источников размещения.
Разумеется, результаты зависят от аудитории, цели, настроек, креатива, объема данных и других факторов. Но тесты показывают направление эффекта: обновленная логика Core AI: Подбор инвентаря помогает расширять доступный инвентарь и при этом не терять в стоимости и конверсиях.
Список ресурсов обычно собирается вручную: команда заранее выбирает источники, где потенциально может быть нужная ЦА. Инструмент же дает более эффективный трафик по сравнению с базовыми white-листами и работает иначе. ML-модель формирует актуальный список площадок на основе поведения пользователей, которые уже контактировали с брендом, заходили на сайт или совершали другие целевые действия. Поэтому система ищет источники, где выше вероятность найти аудиторию с уже выраженным интересом.
Для нас было важно, чтобы обновленный Core AI: Подбор инвентаря расширял охват не за счет механического добавления новых источников трафика, а за счет более точного отбора. Модель ищет площадки, где поведение пользователей ближе к ЦА кампании, поэтому рекламодатель получает больше релевантных возможностей для размещения без просадки по качеству. Особенно это важно для небольших сегментов, где раньше строгая логика отбора могла быстро ограничивать масштаб. Теперь инструмент помогает сделать инвентарь более управляемым: сохранить качество контакта и расширить охват