Используя технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, крупнейшая российская интернет-компания “Яндекс” стремится понять и предсказывать поведение своих пользователей. От этого зависит не только эффективность рекламной кампании или рекомендательные системы на сайте, но также качество сервисов по картографированию, голосового помощника Алису и многое другое.

Поведенческие факторы “Яндекса” (далее ПФ) — это сложная система хранения и анализа данных о действиях и интересах пользователей. Этот процесс позволяет компаниям выделять целевую аудиторию, повышать привлекательность рекламных объявлений и оптимизировать маркетинговые стратегии.

Принципы работы ПФ

Поведенческие факторы Поведенческие факторы Яндекс функционируют на основе следующих принципов:

• Хранение данных. Для этого используются различные методы анализа, в том числе cookie-трекинг и API-интеграции с другими сервисами.
• Анализ данных: собранные данные проанализируются на предмет определенных ключевых характеристик поведения пользователя.

Навыки машинного обучения

В основе ПФ лежат разные методологии и технологии machine learning, включая:

• Обучение с учителем (супервизионное обучение). Такие алгоритмы учатся на поданных данных.
• Бессупервизорное обучение или автономный прогноз. Прогнозируются новые значения переменных, не тренировавшись на конкретном наборе обучающих примеров.

Подходы к поведенческим факторам

В компаниях используются разные подходы:

• Требуемые пользовательские свойства: различные классификации и типизации по определенным характеристикам, такие как возраст, пол, местоположение.
• Оценка покупательской готовности. Базовые факторы такого типа — география места жительства, доход.

Использование в рекламе и маркетинге

Поведенческие факторы “Яндекса” широко применяются в разных видах бизнеса:

• Для персонализации рекламных кампаний.
• Для определения целевой аудитории, которая представляет интерес для конкретного товара или услуги.

Навыки и преимущества

Внедрение ПФ позволяет выделять целевую группу людей на основе их поведенческих характеристик. Это может потенциально внести важную пользу, например:

• При определении наиболее вероятного покупателя.
• В случае с повышением эффективности рекламных стратегий.

Однако использовать ПФ нужно осторожно и руководствоваться принципами защиты данных пользователей и придерживаться законодательства Российской Федерации. Рассмотрим ограничения:

• По закону “Об информации, информационных технологиях и о защите информации” от 9 июля 2003 года на российских интернет-сайтах необходимо указывать рекламу в местах, соответствующих содержанию страницы.
• Учитываются также условия контрактов между пользователем и сервисом: предоставляемые сервисами персональные данные хранятся согласно тем требованиям, которые были установлены законом.

Чтобы эффективно использовать ПФ следует учитывать этические ограничения:

• Ношение маркера cookie должно быть добровольным.
• Применение этих методов должна соответствовать законодательству страны где находится компания-интернет провайдер.