Радио 
«Яндекс» обновил модель прогнозирования конверсий и управления ставками рекламодателей. Внутри модели работает несколько нейросетей, каждая из которых отвечает за свой тип сигналов. Благодаря этому анализируются не отдельные действия пользователя на сайте, а весь его путь на нем. Тесты показали, что решение может обеспечить рекламодателям в среднем на 10% больше конверсий при сопоставимом бюджете. Об этом Sostav рассказали в прес-службе «Яндекса».
Модель опирается на более чем 25 сигналов (втрое больше, чем прежде): от глубины просмотра и времени визита до добавления в корзину и других промежуточных действий, которые говорят о реальном намерении пользователя совершить покупку.
Алексей Штоколов, директор по продуктам и искусственному интеллекту в «Яндекс Рекламе»:
От показа рекламы до покупки может пройти некоторое время, а оценивать эффективность объявления нужно оперативно. «Многоголовая» архитектура модели дает возможность более точно спрогнозировать конверсию, так как позволяет одновременно оценивать разные типы сигналов — от клика до отложенной покупки — и извлекать полезные данные даже из посещений сайтов и приложений, которые в моменте не завершились целевым действием.
Еще одна особенность новой архитектуры — встроенная проксимодель, или промежуточная модель-посредник. Она улавливает свежие изменения в поведении аудитории без длительного переобучения и передает их основной модели. Благодаря прокси-модели система еще до финальной покупки понимает намерение и в режиме реального времени формирует ставку в аукционе исходя из вероятности целевого действия.
Новая модель прогнозирования конверсий работает в рекламных кампаниях в «Поиске» и рекламной сети «Яндекса».