В последние месяцы РБК столкнулся с необходимостью усилить своё предложение для рекламодателей с точки зрения Brand Safety. Компания применила несколько подходов для решения данной задачи, в том числе с использованием технологий Semantic AI. Деталями и результатами совместного с 
Weborama кейса команда проекта поделилась с Sostav.
Цели и задачи
РБК — это группа компаний, включающая в себя диджитал (сайт, мобильные приложения, социальные сети), видеопроизводство (телеканал, YouTube, RuTube, альтернативную дистрибуцию в бизнес-центрах, гостиницах и ресторанах), прессу (газета и журнал), мероприятия, а также такие проекты как Pro, «Тренды», «Инвестиции», «Крипто», Autonews, «Недвижимость», «Спорт», «Стиль» и др.
Среднестатистическая ежемесячная посещаемость ресурсов РБК составляет более 55 млн уникальных пользователей. В феврале-марте количество посетителей ощутимо увеличилось из-за роста спроса на качественную информацию у россиян — в некоторые дни оно возрастало до 12,5 млн пользователей среднесуточно. При не самом позитивном новостном фоне возникла необходимость более тщательной фильтрации страниц при рекламных размещениях.
Решение
Первым шагом в направлении усиления контроля Brand Safety было создание внутренней системы тегирования. Редакторы проставляли определённые теги в каждую статью, что помогало фильтровать контент и размещать рекламу в безопасном окружении. Такой подход, в целом, применим, однако имеет свои минусы. Поэтому РБК решила обратиться к технологическим решениям, имеющимся на рынке, и остановила свой выбор на инструментах Weborama.
Для обеспечения Brand Safety на ресурсах РБК было использовано решение Weborama GoldenFish — технология глубокого изучения содержания веб-страниц на основе семантического анализа и машинного обучения. Инструмент используется как для решения задач таргетирования путём построения контекстуальных сегментов, так и для формирования Brand Safety таксономий за счёт распознавания контентного окружения и создания exclusion-листов. После установки кода GoldenFish на сайт площадки происходит изучение всего текста страниц, распознавание значений отдельных слов и словосочетаний, характеризующих небезопасные категории, и отнесение URL-адресов к соответствующим non-brand-safety сегментам.
На первом этапе реализации проекта специалистами была внедрена базовая Brand Safety таксономия IAB (Interactive Advertising Bureau), состоящая из 11 категорий, которые небезопасны для большинства брендов. Они включают контент «для взрослых», пропаганду употребления алкоголя и запрещённых веществ и другие.
Однако стандартных Brand Safety сегментов было недостаточно для достижения необходимой степени контроля, требовалось больше внимания к последним актуальным новостным инфоповодам. Поэтому дата-специалисты Weborama дополнили базовую таксономию кастомным решением: были разработаны и внедрены дополнительные категории по наиболее чувствительным в последнее время в СМИ темам.
Результаты
В результате, при формировании таргетингов для рекламодателей РБК появилась возможность предварительно исключать все типы небезопасных страниц. Weborama с помощью семантического анализа обновляет Brand Safety сегменты в режиме реального времени, благодаря чему поддерживает их актуальность.
Данияр Булатов, директор по развитию рекламных продуктов РБК:
Такой гранулярный подход на основе технологий искусственного интеллекта позволяет увеличить точность фильтрации контента и ёмкость конечных сегментов для таргетинга по сравнению с системой механического тегирования. Сейчас, формируя для рекламодателей предложение, мы заранее закладываем функцию проверки страниц с помощью GoldenFish.
Карина Мирошниченко, руководитель отдела по развитию дата-проектов Weborama:
Оперативность реакции на какие-либо изменения медиапространства — значимый аспект в работе с Brand Safety. Именно поэтому мы находим важным, помимо базовых категорий, использовать кастомные таксономии для выявления нежелательных для бренда страниц. Интерес к использованию такого рода инструментов сейчас активно растёт как со стороны площадок, так и со стороны рекламодателей.