 |
Hybrid разработал инструмент Smart List для эффективного таргетинга через автоматический подбор площадок для показа
AdTech-экосистема Hybrid, которая специализируется на высокотехнологичных разработках в области интернет-рекламы, разработала инструмент для анализа интересов пользователей на основе посещаемых ими сайтов и приложений с использованием алгоритмов машинного обучения — Smart List. С его помощью пользователи смогут получать персонализированный список сайтов и приложений в режиме реального времени для оптимизации и показа рекламной кампании.
В технологии Smart List предусмотрено два сценария подбора площадок для таргетированной рекламы. Подбор по популярным площадкам фокусируется на выборе наиболее посещаемых ресурсов среди целевой аудитории. Он анализирует аудиторию за последние несколько дней и определяет, какие сайты и приложения она посещала. После анализа отбираются самые популярные площадки, где зафиксировано наибольшее количество аукционов с участием данной аудитории. В итоге рекламодатель получает список сайтов и приложений для эффективного таргетинга.
Подбор по аффинитивности ресурсов ориентирован на поиск наиболее релевантных площадок с высокой вовлеченностью целевой аудитории. Он также анализирует аудиторию за последние несколько дней и определяет, какие ресурсы она посещала. Затем сравнивается количество аукционов с участием целевой аудитории с общим числом пользователей данных площадок и рассчитывается коэффициент аффинитивности: чем выше показатель, тем более релевантен ресурс для таргетинга. В конце формируется оптимальный список сайтов и приложений с учетом аффинитивности.
В зависимости от маркетинговой стратегии рекламодатель может выбрать один из двух подходов: ориентироваться на популярные площадки с высокой посещаемостью или на ресурсы с высокой концентрацией релевантной аудитории. Такой гибкий механизм позволяет повысить эффективность рекламных кампаний и точнее достигать целевых пользователей.
До внедрения Smart List пользователи вручную собирали отдельные White List под каждую аудиторию или рекламную кампанию. Внутренние исследования показали, что это решение в среднем на 30% эффективнее и значительно быстрее, чем ручной подбор сайтов.
Smart List работает при условии установки SmartPixel, который позволяет анализировать пользователей, пришедших на сайт рекламодателя. SmartPixel — JavaScript-код для сбора пользовательских идентификаторов посетителей сайта. Также он позволяет сегментировать аудиторию, проводить аналитику, создавать и оптимизировать рекламные кампании.
«Smart List позволяет автоматизировать процесс подбора площадок, используя алгоритмы машинного обучения для анализа поведения аудитории. Благодаря этому рекламодатели могут быстро формировать релевантные списки сайтов и приложений, снижая затраты на нецелевые показы и увеличивая точность таргетинга. В результате кампании становятся более эффективными и дают лучший отклик аудитории», — комментирует Илья Лысенко, Data Science Product Lead Hybrid.
О компании
Hybrid — международная программатик экосистема с собственным стеком технологий и решений для любых рекламных целей.
Компания разрабатывает инструменты диджитал-маркетинга для ведущих мировых агентств и брендов на базе искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных. Наличие собственной команды разработчиков позволяет реализовать любые технологически сложные продукты и адаптировать их под запросы клиентов.
Продукты и бренды холдинга:
Hybrid Platform — одна из ведущих DSP-платформ в России, позволяющая построить программатик-экосистему внутри агентства или бренда и реализовывать рекламные кампании на всех этапах: от планирования до post-campaign анализа.
VOX — AI Vision платформа, позволяющая интегрировать заметную рекламу в изображения и контент статей, что способствует улучшению качества контакта с пользователями и эмоциональному восприятию рекламы.
Hybe — In-house платформа для продвижения мобильных приложений бренда.
Flamp — платформа для автоматизации работы с креативами.
Hybrid Metaverse — AR House, разрабатывающий и продвигающий виртуальные пространства в метавселенных.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: Hybrid
Добавлен: 19:26, 30.03.2025
Количество просмотров: 659
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия602 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия593 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия671 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
