Как усилить рекламные технологии с помощью ИИ и машинного обучения

на примере платформы Soloway показывает, как AI и ML к концу 2025 года становятся базовым стандартом качества programmatic: ML-модели задействованы в 20 процессах и в реальном времени анализируют устройство, браузер, сайт, параметры рекламного места и историю поведения, чтобы прогнозировать вероятность целевого действия и оптимальную цену выкупа на RTB-аукционе, автоматически корректируя ставки.

  • AI-сегменты для фармы: нейросети анализируют посещаемые страницы и паттерны (экспертные ресурсы, форумы, отзывы), сверяют данные с профессиональным медсправочником и международной классификацией лекарств и за ~30 минут относят обезличенный сигнал к категории препаратов; заявлена обработка редких запросов через few-shot learning.
  • Brand Safety: модели сканируют контент страницы и распознают 13+ категорий риска (от алкоголя и криминала до ненависти и оккультизма), блокируя показы в токсичном окружении.
  • Динамический ретаргетинг: связка ML+AI формирует персональные рекомендации и динамические баннеры по истории просмотров/покупок, ценам и акциям, а также схожести товаров (цвет, форма, стиль, категория, материал и др.).

Отдельно подчеркивается, что фарм-инструмент не «ставит диагнозы»: ИИ соотносит обезличенный поведенческий сигнал и фармакологическую категорию. Материал помечен как реклама (рекламодатель ООО «Адривер», ИНН 7813378916).

Читайте также

  1. Ваш ноутбук пока не готов к LLM, но скоро это изменится
  2. Как бизнес использовал ИИ в 2025-м — мнение рынка о трендах
  3. Новогодние резолюции AdTech-индустрии на 2026 год
  4. Сигналы открытого интереса и автоматический трейдинг: пишем телеграм-бота для трейдинга
  5. Продакт-менеджмент в эпоху ИИ
Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • ML в RTB: предикт конверсии + оптимальная ставка как единая модель принятия решения: В programmatic ML полезно описывать как связку двух мгновенных прогнозов: вероятность целевого действия и «справедливая» цена выкупа показа на RTB-аукционе. Практический вывод для AdOps/продукта: качество закупки определяется тем, насколько модель одновременно калибрует конверсионный риск и ценовой риск, а ставка должна пересчитываться в реальном времени на основе сигналов устройства/браузера/плейсмента и поведенческой истории.
    [Programmatic / RTB / Алгоритмы ставок]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!