Яндекс обновил модель прогнозирования конверсий и управления ставками в рекламной системе. Она получила название Gorgona — из-за «многоголовой» архитектуры: внутри работает несколько нейросетей, каждая анализирует свой тип сигналов.
Теперь система оценивает не отдельные действия пользователя, а весь путь на сайте. В расчет попадают более 25 сигналов — в 3 раза больше, чем раньше. Среди них глубина просмотра, время визита, добавление товара в корзину и другие промежуточные действия, которые помогают понять намерение пользователя еще до финальной покупки.
По данным тестов Яндекса, Gorgona может приносить рекламодателям в среднем на 10% больше конверсий при сопоставимом бюджете. Особенно заметной такая модель может быть в нишах с длинным циклом сделки: недвижимости, автомобилях, электронике, туризме. В этих категориях пользователь часто возвращается на сайт несколько раз, сравнивает варианты и принимает решение не сразу.
В архитектуре Gorgona есть прокси-модель — промежуточная модель-посредник. Она быстро считывает свежие изменения в поведении аудитории и передает их основной модели без длительного переобучения. За счет этого система может точнее оценивать вероятность целевого действия в реальном времени и учитывать ее при формировании ставки в аукционе.
Для рекламодателя это означает более точное распределение бюджета: объявления чаще показываются пользователям, которые с большей вероятностью купят товар, оставят заявку, позвонят или установят приложение.
Gorgona работает в кампаниях на Поиске и в Рекламной сети Яндекса. В РСЯ входят собственные сервисы Яндекса и более 90 000 партнерских площадок: сайты, приложения, мессенджеры, блоги, CTV и другие форматы.
Ранее Яндекс внедрил в рекламную систему генеративную модель Argus. Она моделирует поведение пользователя на основе обезличенной интернет-истории и увеличила «память» рекламной системы в 30 раз. Gorgona дополняет эту логику: если Argus помогает лучше понимать контекст поведения пользователя, то Gorgona точнее оценивает его текущую ценность для рекламодателя.
Вместе модели помогают системе не просто распознавать интерес пользователя, а быстрее принимать решение, какую ставку назначить в конкретном аукционе и насколько вероятно целевое действие.
Если пользователь размещает рекламу в Яндекс Директе или РСЯ, имеет смысл протестировать кампании заново. А вести их можно через click.ru, чтобы вернуть часть рекламных расходов благодаря партнерскому вознаграждению, а также получить доступ к бесплатным инструментам сервиса, включая защиту от скликивания, дашборды и другие.
