Rambler использует Big Data для рекомендаций

В Rambler Group на базе собственных медиа активов началось полномасштабное тестирование единой системы контентных рекомендаций на основе Big Data.

Система рекомендаций на основе машинного обучения, созданная специалистами департамента разработки программного обеспечения Rambler Group (AdTech), позволяет автоматически подбирать пользователям информационно-развлекательный контент в соответствии с их интересами и индивидуальными поведенческими особенностями.

Разработанный алгоритм анализирует обезличенный массив неструктурированных данных, сегментирует аудиторию по различным профилям, позволяя сформировать персональные пользовательские рекомендации.

За счет более релевантной выдачи контента, внедряемая система существенно увеличивает CTR и другие показатели эффективности рекламы.

В результате первичных экспериментов, проведенных в первом квартале 2018 года на исследуемой группе пользователей, показатели CTR увеличились на 10-50%, в зависимости от выбранного сегмента, а глубина просмотра контента и среднее время, проведенное на медиа площадках Rambler Group, на 17%. 

Внедряемая Rambler Group система рекомендаций дает пользователям более полную информационную картину.

"Мы видим, что на фоне усиливающегося информационного шума, люди все чаще хотели бы получать только ту информацию, которая им действительно интересна. Найденные нами решения позволяют справиться с этой задачей. Учитывая, что в нашем холдинге собраны популярные онлайн издания, множество цифровых сервисов и объединенная сеть кинотеатров, мы способны аккумулировать и обрабатывать большие данные. Это в свою очередь обеспечивает высокую точность работы наших алгоритмов", - подчеркнул генеральный директор Rambler Group Роман Линин.