Как готовить аудиторные сегменты: все смешать, но не...

Как мы готовим аудиторные сегменты: все смешать, но не взбалтывать

Типы таргетингов

2

• Регистрационные данные• Технические таргетинги• Поведенческие таргетинги

• Контекст поисковых запросов• Тематика посещаемых сайтов• Audience Extension – расширение аудитории

• Вероятностные таргетинги (Machine Learning)• Классификация – разбиение на категории• Look-alike – поиск похожих

Audience Extension vs Look-alike

3

Audience Extension Look-alike

Использует только имеющиеся сегменты

Создает новый сегмент

Относительно низкий порог вхождения

Высокий порог вхождения, сильно зависит от выборки

Простая афинитивная модель Сложная модель на основании Machine Learning

«Грубоя» настройка «Тонкая» настройка

Классификация vs Look-alike

4

Классификация Look-alike

Более одной категории Одна категория

Стандартная задача для Machine Learning

Требует поиска нестандартных решений:•Выборка vs случайный отбор•Кластеризация•Audience Extension +

Для достижения результата желательно:•Категории очевидно противопоставлены друг другу•Распределение по категориям равномерно•Выборка достаточно велика

Для достижения результата необходимо:•В выборке люди, объединённые одной целью•Размер искомой аудитории значим•Выборка очень велика

Поведенческий vs Классификация

5

Поведенческие таретинги – online сегменты

• Потребности• Интересы• Увлечения

Классификация – offline сегменты

• Характер• Образ жизни• Образ мышления

Сегменты изнутри

6

Поведенческие таргетинги (≈800 сегментов)

• Поисковый ретаргетинг – слова в запросах• Поведенческий ретаргетинг – разовое посещение

сайта/страницы• Интерес – многократное посещении за период

Machine Learning таргетинги

• Анализ паттернов поведения обучающей выборки

Интересы

7

≈200 Поведенческих таргетингов

Авто• Авто внедорожники• Авто премиум класс• Авто средний класс• Авто эконом класс• Автобарахолка• Автовладельцы• Грузовой и коммерческий автотранспорт• Мото• Спецтехника• Шины и диски

Авто по маркам

8

Интересы

Интересы

9

Интересы

10

Интересы

11

Интересы

12

Интересы

13

Интересы

14

Machine Learning таргетинги

15

Калькулятор интересов

http://sales.mail.ru/ru/russia/main/latest/calculator/

http://sales.mail.ru/ru/targeting/

17

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!Михаил ФируликРуководитель отдела анализа данныхm.firulik@corp.mail.ru