Яндекс покажет рекламу с помощью Матрикснет

Систему машинного обучения Матрикснет внедрили в Рекламную сеть Яндекса

«Яндекс» начал использовать систему машинного обучения «Матрикснет» для показа объявлений в Рекламной сети Яндекса (РСЯ). Для отбора таких объявлений была создана новая формула. Она учитывает большее число факторов, что позволяет системе точнее прогнозировать вероятность клика по объявлению. В течение первой недели после внедрения Матрикснета кликабельность объявлений выросла в среднем более чем на 20%.

Примерно 80% объявлений на сайтах РСЯ – это тематическая реклама, которая показывается пользователю в соответствии с его интересами и содержанием веб-страницы. Матрикснет позволяет более точно отбирать для пользователей интересную им рекламу.

«Мы только начали использовать Матрикснет в рекламной сети и уже получили хорошие результаты. С помощью машинного обучения мы будем и дальше подстраивать формулу, добавляя в неё новые факторы. Таким образом мы сможем ещё точнее определять, какая реклама нужна пользователю. За счет увеличения кликабельности объявлений владельцы рекламных площадок смогут получать больший доход, а рекламодатели – привлекать больше клиентов», – говорит руководитель Рекламной сети Яндекса Дмитрий Попов.

В рекламную сеть Яндекса входят тысячи сайтов разной тематики. По данным сomScore Media Metrix, в июле 2011 года аудитория РСЯ в России составила 43,6 миллиона человек. За месяц пользователь просматривает в среднем 540 страниц сайтов РСЯ с объявлениями «Яндекс. Директа» и «Маркета». На сегодняшний день Рекламная сеть Яндекса является самой крупной в рунете по охвату аудитории.

Яндекс запустил Матрикснет в 2009 году. Важная особенность этого метода состоится в том, что он устойчив к переобучению. Это позволяет учитывать очень много факторов ранжирования и при этом не увеличивать количество оценок асессоров и не опасаться, что машина найдет несуществующие закономерности.

С помощью Матрикснета можно построить очень длинную и сложную формулу ранжирования, которая учитывает множество различных факторов и их комбинаций. Другие методы машинного обучения позволяют либо строить более простые формулы с меньшим количеством факторов, либо нуждаются в большей обучающей выборке. Матрикснет строит формулу с десятками тысяч коэффициентов. Это делает более точный поиск. Кроме того, Матрикснет автоматически выбирает разную чувствительность для разных диапазонов значений факторов ранжирования.