«`html
Исследование продвинутых алгоритмов поиска в системах рекомендаций рекламы и контента: механизмы и вызовы
Исследователи из Университета Торонто представляют содержательное исследование современных алгоритмов, используемых в системах рекомендаций рекламы и контента. Эти системы стимулируют вовлеченность пользователей и генерацию дохода на цифровых платформах. Исследование исследует различные алгоритмы поиска и их применение в таргетировании рекламы и рекомендации контента, проливая свет на механизмы, которые обеспечивают работу этих систем, и на вызовы, с которыми они сталкиваются.
Модели таргетирования рекламы
Модели таргетирования рекламы разработаны для доставки персонализированных рекламных объявлений конкретным аудиториям. Ключевые методологии включают машинное обучение и инвертированный индекс, структуру данных, которая эффективно соотносит профили пользователей с соответствующей рекламой. Применяются различные стратегии таргетирования, такие как возраст, пол, ретаргетинг, таргетирование по ключевым словам и поведенческое таргетирование.
Органические системы поиска
Органические системы поиска направлены на улучшение пользовательского опыта путем рекомендации контента, соответствующего предпочтениям пользователя без прямого финансового влияния. Эти системы используются в различных областях, включая электронную коммерцию, потоковые сервисы и социальные медиа-платформы. Ключевые механизмы поиска включают:
Модель двух башен
Модель двух башен, также известная как двойная модель, является широко используемой архитектурой глубокого обучения в системах рекомендаций. Она состоит из двух отдельных нейронных сетей: одной для кодирования характеристик пользователя и другой для кодирования характеристик элемента. Ключевые компоненты этой модели включают:
Заключение
Исследование заключает, что ландшафт алгоритмов поиска в системах рекомендаций рекламы и контента постоянно развивается. Хотя эти системы улучшают вовлеченность пользователей и генерацию дохода, они также представляют вызовы, такие как качество данных и проблемы конфиденциальности. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более сложных и этичных алгоритмов поиска, которые сбалансируют персонализацию с конфиденциальностью пользователей и целостностью данных. Этот непрерывный процесс инноваций необходим для удовлетворения растущих ожиданий пользователей и расширения цифровых платформ.
Источник: https://arxiv.org/pdf/2407.01712
Использование искусственного интеллекта для развития вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте исследование «A Survey of Advanced Retrieval Algorithms in Ad and Content Recommendation Systems: Mechanisms and Challenges».
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
