Повышение эффективности таргетированной рекламы с помощью алгоритмов машинного обучения

Н. Д. Тютюнов, Елена Витальевна Романова

Аннотация


В статье рассматривается повышение эффективности таргетированной рекламы в условиях цифровой трансформации. Обосновывается необходимость в переходе на динамические модели на основе машинного обучения с использованием всех ресурсов. На основе анализа выявляются особенности применения алгоритмов машинного обучения (МО) и изменения ключевых показателей результативности рекламных кампаний. Приведены ключевые бизнес-метрики их оценки. Описаны основные задачи МО в экосистеме AdTech, построение look-alike аудиторий, цифровые двойники, предиктовая аналитика поведения. На примере компаний «СДЭК» и «МТС», продемонстрировано, что применение МО обеспечивает повышение эффективности кампаний на 20%.


Ключевые слова


таргетированная реклама; машинное обучение (МО); CPA; ROMI; ROAS; CTR; CVR; look-alike модели; цифровой двойник; предиктовая аналитика; AdTech; GDPR, закон о персональных данных

Литература


Костина, А. В. (2025) Сетевая коммуникация: социальное взаимодействие как основная функция игр, «в которые играют люди» / А. В. Костина // Ученый совет. Т. 22, № 1 (241). С. 40–45. DOI 10.33920/nik-02-2501-05. EDN QNMXQA.

Нечаев, Д. Ю. (2014) Базовая аксиоматика развитой структуры системы базисных отношений конфликта в задачах управления сложными социально-экономическими системами // Научные труды Вольного экономического общества России. Т. 186. С. 538–542. EDN VKOTAF.

Нечаев, Д. Ю. (2018) О необходимости развития опережающих компетенций магистрантов ИТ-направлений подготовки в РЭУ им. Г. В. Плеханова // Наука и практика Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. Т. 10, № 1 (29). С. 68–73. EDN YVKDPP.

Ретюнских, С. Н. (2025) Анализ технологий безопасного трансграничного обмена критическими данными // Моисеевские чтения. Победа в Великой Отечественной войне и будущее России как цивилизации : докл. и мат. VIII Национальной науч. конф. (Москва, 24–25 апреля 2025 г.). М. : Изд-во Моск. гуманит. ун-та. С. 451–455. EDN JLRUOP.

Сорокин, В. А. (2024) Применение искусственного интеллекта в процессе цифровой трансформации управления проектами // Высшее образование для XXI века: Высшая школа России в условиях глобальных вызовов, рисков, угроз : докл. и мат. XIX Межд. науч. конф. (Москва, 23–24 ноября 2023 г.). М. : Изд-во Моск. гуманит. ун-та. С. 528–533. EDN BFJUZB.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.