В myTarget можно создавать сегменты на основе досмотров и кликов

Специалисты myTarget анонсировали обновление технологии Look-alike. Теперь алгоритмы машинного обучения смогут определить и привлечь пользователей, которые похожи на тех, кто досматривает видеорекламу или переходит по объявлению.

До этого использовался другой принцип: рекламодатели формировали Look-alike сегмент на основе данных счетчика top.mail.ru, списков пользователей и действий в приложениях.

Чтобы сформировать сегмент Look-alike, в кабинете пользователя myTarget выбирают целевые события, совершенные пользователями в текущих или в прошлых рекламных кампаниях. Такими событиями могут быть досмотр рекламных видеороликов (наполовину, на треть или полностью), либо переход по объявлению. При этом алгоритм самостоятельно находит тех пользователей, которые выполняют перечисленные действия, и на основе образца пользовательского поведения формируют сегмент целевой аудитории.

Алгоритмы машинного обучения «берут в расчет» действия, совершенные не более чем 2 месяца назад. Чтобы сформировать продуктивный Look-alike сегмент, потребуется массив данных – как по текущим, так и по завершенным кампаниям. Этот массив должен включать в себя не менее 5000 событий.

Формирование аудитории на основе обновленной технологии Look-alike происходит с использованием обезличенных данных. Обновление сегмента производится каждые 4 дня. Специалисты myTarget отметили, что алгоритм не будет добавлять в сегмент Look-alike пользователей из исходной выборки, чтобы обеспечить охват только новой аудитории.