Модернизация рекламной системы Яндекса

Задача

Повысить CTR (click-through rate — показатель кликабельности) за счет показа более релевантных рекламных блоков.

Рекламная система Яндекса строится в 3 этапа: 1. привязка поискового запроса с рекламными объявлениями, 2. фильтрация привязанных объявлений, 3. ранжирование рекламных блоков для выбора места на странице поисковой выдачи.

Необходимо модернизировать 2й этап – фильтрацию привязанных объявлений.

Решение

Проанализированы использовавшиеся 20.000 признаков, отвечающих за привязку поискового запроса и рекламного баннера. Признаки были профильтрованы, добавлены новые информативные, общее число сократилось до 8.000.

Проведена модернизация используемых алгоритмов с учетом выявленных зависимостей без увеличения нагрузки на вычислительные узлы и время работы системы.

Предложена двухуровневая модель машинного обучения, состоящая из 15 внутренних классификаторов и 2 внешних.

Результат

Модифицированные алгоритмы фильтрации рекламных баннеров на внутренних тестах показали 10% прибавку к CTR. Тест модели в «боевых» условиях показал 8% прибавку.

Двухуровневая модель на внутренних тестах показала 14% прибавку к CTR.

5 ТБ данных проанализировано

20 000 признаков

70 000 000 пар фраза-баннер

8% увеличение CTR

98% выручки Яндекса приходится на рекламу

58.2 млрд. руб. – выручка рекламной системы за 2015 год

4 млрд. руб.

Увеличение рекламной выручки
Яндекса от внедрения модели


  • © 2018 Clustech LLC
  • contact@clustech.ru
  • +7 (495) 532-03-07