Запущена ML-модель по атрибуту "пол"
для улучшения таргетинга на готовых и кастомных сегментах данных
Для многих рекламных кампаний очень важно учитывать соцдем показатели целевой аудитории, в частности, важен гендер получателя рекламного сообщения. Портрет целевого клиента может выглядеть, например, следующим образом:

  • Женщина, занимающаяся спортом
  • Мужчина, увлекающийся рыбалкой.
Исторически в данных нашей биржи 1DMC атрибут "пол" присутствовал в cookie, но с этим же атрибутом в твердых id всегда были сложности. По факту очень малое число поставщиков данных обладает такими сегментами в силу их специфики.

Видя такую потребность на рынке, с помощью модели машинного обучения мы построили большой сегмент атрибута "пол": женщины и мужчины. Модель принимает решения на основе совокупности покупок по каждому профилю, поэтому имеет исключительную точность и избегает ошибок "случайных покупок". Другими словами, потребитель данных может быть уверен, что конкретные покупки совершали или мужчины, или женщины.

Для нас это была нестандартная модель, ее путь разработки отличался от обычного, потому что мы хотели защитить этот сегмент от ошибок случайного срабатывания, так как здесь они наиболее значительны. В результате модель была протестирована на больших объемах, дала отличные результаты и запущена в продакшн. Ее запуск дает гораздо больше возможностей для рекламодателей товаров и услуг.

Теперь атрибут "пол" доступен на бирже 1DMC для зарегистрированных потребителей.

На текущий момент на бирже статистика по атрибуту "(10045) Пол" - 8,6 млн.
(10002) Женский пол (10001) Мужской пол

Чтобы стать потребителем готовых и кастомных сегментов, заполняйте форму на 1dmc.io