ML Advertising

Google Ads начал открывать доступ к AI Dashboards. С помощью промптов можно собирать отчеты РК и запрашивать сводку и объяснения по KPI. Пользуемся, проверяем, на сколько такой карманный аккаунт менеджер эффективен

Рубрика новости от Google

iGaming реклама доступна в SSP Google Authorized Buyers

Google обновил правила на гэмблу для Authorized Buyers. Теперь с 24 августа iGaming кампании можно запускать через Open Auction (без floor прайса) во всех разрешенных странах

Ранее возможности были ограничены. iGaming был доступен в Open Auction только в США, а для домена рекламодателя требовалась сертификация Google. В других странах ее можно было запускать либо через Preferred Deals, либо Programmatic Guaranteed с фиксированным CPM

При этом основные ограничения сохраняются. Объявления должны соответствовать местному законодательству, таргетироваться только на взрослую аудиторию. Сюда же относят и сайты с бонусами и промокодами, прогнозами и коэффициентами для беттинга, партнерские сайты etc.

Late chunking в RAG

В объёмных документах смысл фрагмента часто зависит от контекста. В классическом RAG документ режут на чанки и векторизуют каждый по отдельности. Есть риск сбоя в поиске, потому что часть смысла чанка лежит за его границами

Улучшить векторный поиск в RAG без сложной нарезки чанков может помочь т.н. late chunking. Это техника от Jina AI, которую обычно пропускают в RAG-туториалах. Основная идея: вместо предварительной обрезки текста прогоняем через модель весь документ и получаем вектор для токенов, каждый из которых уже обогащен контекстом текста

Эмбеддинг чанка - это усреднение (mean pooling) векторов его токенов. Текст подаётся целиком или большими частями с перекрытием. Так вектор каждого чанка получает больше контекста

Пример из статьи
в начале документа стоит "Берлин", далее "город", "он", "его население". При наивной нарезке чанк "его население…" не содержит слова "Берлин", и модель не связывает местоимение с сущностью. При late chunking тот же чанк помнит про Берлин. На длиннодокументных бенчмарках late chunking почти всегда обходит наивную нарезку без дообучения

Что использовать?
- jina-embeddings-v3/v4 (v5 уже не подойдёт — другой тип пулинга)
- модели Perplexity (pplx-embed-context-v1), более современные, обученные под late chunking специально

RYBE - мерч для разработчиков 💻

Мы все знаем силу нетворка в tech, и что его много не бывает. Мы объединяемся в коммьюнити, ищем схожих по навыкам и увлечениям людей. И ребята из RYBE нам в этом помогли, дав возможность узнавать друг друга буквально в метро, в баре, в походе и в самолете. Они сделали одежду для айтишников с принтами языков программирования

Что внутри?
- принты под конкретный язык, позицию, направление в tech
- отшив в Москве
- плотный премиум-хлопок

Доступные детали
- люверсы для крепления пропуска
- карман для наушников
- карман для телефона
- салфетка для очков

Очень практично и на каждый день, и на конференции. Особенно классно зайдет в подарок коллеге

Выбирай свое направление, заказывай, дари, носи сам

Тг канал: https://t.me/rybe_store
Сайт: http://rybe.store/

Как быстро расти по грейду

Давно не было постов про карьеру, нужно это исправить. Прэтому сегодня полезные советы, что нужно, чтобы двигаться по грейду

➡ Доверие
Вот главное, что нужно понимать в росте по грейдам. Нанимая вас на определённый грейд или повышая в рамках одной компании, ваш менеджер отвечает для себя на один простой вопрос, насколько он доверяет дать именно вам определённый кусок своей ответственности. Любые собесы по ML, ML дизайн, behave, по алгоритмам это по сути лишь способ собрать сигнал, что вам можно доверить некоторый пул задач/проектов с понятной долей самостоятельности в их исполнении

Полученный грейд - это оценка объёма ответственности, который вы, как верит менеджер, способны затащить

➡ Визуализация
Хотите высокий грейд? Нарисуйте в голове, какому объёму он соответствует, и далеко не только в хардах, на примере того, что делают ваши старшие товарищи или знакомые из других компаний. И визуализируйте для себя, вы готовы были бы доверить такое себе? Сможете сделать от и до? Чего вам не хватает, чтобы прямо сейчас уверенно ответить "да" ?

➡ Реализация
Если картинка в голове сложилась, и пробелы в хардах/софтах в процессе изучения, дальше остаётся идти вперёд. Самый простой способ быстро дорасти до следующего грейда - начать делать задачи следующего грейда уже сейчас. Как только вы с таким справляетесь, дальше есть 2 сценария. Либо ваш менеджер в текущей компании понимает, что вам можно доверить кусок ответственности побольше (а это грейд ап). Либо у вас есть отличная строчка в резюме и кейс для собесов, чтобы дать сильный сигнал нанимающим менеджерам, какой кусок ответственности вы способны закрыть самостоятельно (это тоже грейд ап)

llmfit

Утилита llmfit для проверки локальных LLM, адаптирует их под системные требования машины и задачу. Ее особенность в том, что она делает оценку без скачивания самих моделей

Что может llmfit?
Определяет железо: RAM, CPU, VRAM, тип GPU, также проверяет, какие локальные рантаймы установлены. Оценивает каждую модель из репо HuggingFace по качеству предикта, скорости и размеру контекстного окна. Сводит критерии в единый composite score. Дает рекомендации, какую квантизацию выбрать (Q8 -> Q2), оценивает расход токенов в секунду

llmfit может интегрироватья с локальными фреймворками Ollama, llama.cpp, Docker Model Runner etc.

Как использовать?
Устанавливаем

brew install llmfit

Запускаем проверку машины

llmfit system

Запрос рекомендаций по задачу например coding

llmfit recommend --json --use-case coding --limit 3

Отображаем топ-5 моделей, которые помещаются в RAM по fit

llmfit fit --perfect -n 5

Рубрика новости Google Ads

В Google Ads начали появляться темы для групп ассетов в PMax.

В меню создания Asset Group появилась опция Apply theme to asset group. Она позволяет скопировать существующую Asset Group и применить к текстам и изображениям сезонную или праздничную тему.

Темы завязаны на сезоны, праздники и крупные инфоповоды для продаж: Back to school, Halloween, Black Friday, Christmas, Summer sale, Valentine’s Day etc

Тестируем и при подтверждении эффективности по сравнению со сборкой ручных креативов пользуемся

Пример заполненного, готового к использованию SKILL.md

Cоставляем скилл для TikTok MCP сервера

Ранее упоминал, что TikTok запустил свой MCP сервер, куда можно загружать свои кастомные 3P скиллы. Сегодня разберем, из каких частей должен состоять SKILL.md, чтобы его можно было загрузить на сервер?

Process
Цикл загрузки данных и оптимизации состоит из следующих шагов: валидация данных, чтение ее структуры из TikTok, запрос плана оптимизации (оптимизируем часть биддинга). Далее валидируем действия в соответствии с safety правилами reference/safety-rails.md и reference/smart-plus-mode.md. Указываем порядок отката в случае сбоя. Публикуем отчет и планируем новый цикл.

When to use
Случаи применения нашего API, когда он был выбран рекламодателем, и тот дал согласие, на нашу оптимизацию и передачу нам метрик своих РК TikTok

Out of scope
Прописываем, что агент не должен делать:
- самостоятельно генерировать и загружать новые креативы,
- менять таргетинг (аудиторию, гео, девайс, блэклисты),
- создавать, удалять, дублировать adgroup'ы
- увеличивать бюджет, снимать/ назначать budget cap

Operating modes
Здесь доступны 3 режима: Standard (скилл может проводить операции на уровне ad group + цикл daily), Smart+ (скилл действует на РК целиком + цикл weekly), Mixed комбинированный режим охватывает одновременно и ad group (оптимизируются daily), и campaign (weekly)

Reason codes
Определяем список действий и error кодом по аналогии с HTTP, которые сервер нам возвращает. Доступны 12 кодов, покрывающих over/under перформящие KPI, лимиты по budget spent, ограничения РК Smart+, human approval etc.

Output
Каждый цикл выдает нам отчет: сводку плана, списки исполненных/ отклоненных действий, error codes

User promise
Итоговое обещание: мы формируем план на основе KPI, скилл исполняет только поддерживаемые TikTok действия, соблюдает brand safety рекламодателя, и не раскрывает методологию нашего API и биддинг алгоритма

Вашему вниманию github repo, где собраны все базы IP адресов, включая наиболее популярный MaxMind без необходимости регистрации в нем. В наличии базы для определения страны, города и ASN в формате CSV и MMDB, обновляемые ежедневно. Сохраняем к себе!

Рейтинг Programmatic групп по выручке за 2025 год от @dmcrus

Топ-3 группы по выручке:
🥇МТС AdTech - 6,44 млрд рублей (+17%)
🥈 Hybrid - 4,59 млрд рублей (+18%)
🥉 MoeVideo/RedDigital - 2,97 млрд рублей (+32%)

Основные моменты:
- МТС AdTech остается на первом месте по выручке
- По динамике роста в лидерах Involta - 1,3 млрд рублей (+47%)
- По чистой прибыли лидер T2 Adtech - 593 млн рублей (+31%)
- MoeVideo/RedDigital вошли в топ-3

Полный рейтинг: https://digitalmarketingclub.ru/rating/dsp25/groups

Хочу поблагодарить наших партнеров, а также экспертов и участников рынка, которые принимали участие и давали обратную связь.

Буду рад комментариям и замечаниям.

Партнеры:
Генеральный партнер - Hybrid
Стратегический партнер - Mediadesk
Партнер по верификации - AdRiver
Партнер по мобайлу - Bidease
Партнер - bidvol
Партнер по данным - Контур.Фокус

@dmcrus

TikTok Bidding Algo

Сегодня рассмотрим функционал ставок в TikTok Ads. Его API предоставляет очень простой, но эффективный механизм управления ставкой. На данный момент доступны размещения InFeed, т.е. в ленте

Какие ручки доступны в API?
- BID_TYPE_CUSTOM: ручное назначение ставок, или она еще называется Cost Cap
- BID_TYPE_NO_BID: отключение контроля ставок, тогда бюджет расходуется полностью, чтобы получить максимальное количество результатов, т.е. Maximum Delivery

Также в доступен Suggested Bid, он работает для РК под конверсии. Т.е. мы можем запросить TikTok Ads Manager выдать нам suggested bid в соответствии с оценкой его внутреннего AI алгоритма. При этом при выборе BID_TYPE_CUSTOM мы можем перезаписывать ставку, повышая/понижая относительно suggested bid по нашему усмотрению

Запуск РК: РК стартует и откручивается сутки для сбора начальных данных. Параллельно задается daily budget для каждой адгруппы. Обязательно выставляем target bid cost, поскольку если этого не сделаем, то адгруппа по умолчанию перейдет на стратегию maximum delivery вместо cost cap

Используем Suggested Bid и итеративно перезаписываем его
Запрашиваем suggested bid для каждой адгруппы. Сравниваем статы между адгруппами (их pacing, CPM, CPV). Далее начинаем перезаписывать ставку поверх suggested bid, повышая/понижая ее на 1-5% адгруппы, на основе их эффективности. Повторяем процесс daily

Метод bidding'а для получения фиксированного количества лидов и оптимального CPL

В этой статье расскажу один из методов в трейдинге, при котором можно получить ровно столько лидов, сколько нужно. Он требует правильной ручной работы со ставкой, поэтому рекомендуется для опытных открутчиков

Создаем РК на конверсии. Внутри нее создаем минимум 5 адсетов под разный таргетинг: интересы, lookalike, etc. Выставляем ручную предельную ставку (bid cap). При этом какой бы ни была ваша обычная цена за лид, поставьте ставку = 0.5 x CPL. Установите тип доставки бюджета ASAP, т.е. ускоренный расход бюджета. Почему ASAP? Для того, чтобы нам в точности управлять спендом без участия pacing'а со стороны DSP

В каждый адсет (или line item в зависимости от DSP) загружаем по 4-5 креативов. Запихивать 30 креативов не нужно, но и делать только один тоже. Лучше сделать несколько разные типов: баннер, видео, карусель etc. Заводя в адсет все виды крео, вы позволяете DSP отдать показ в неависимости от того с какого девайса сидит пользователь, и на что он привык кликать, не ограничивая себя одним сегментом

Выставляем бюджет: он должен быть 500-5k usd на адсет. Наша цель, потратить от него 10-20% daily.

Теперь можем запускать РК. В начале мы не должны получать трафика, это нормально, если он идет, то начальная ставка была слишком высокой. Внимательно следим за ней и медленно повышаем на 10%, например c 20 -> 22 usd. Затем ждем несколько часов. Если трафика вообще нет, или он есть, но слишком мало показов, то снова поднимаем до 24 usd, и снова ждем

Почему так? Сервера того же Google Ads или TikTok Ads распределенные, и когда вы меняете ставку, проходит 15-20 мин, прежде чем она обновится на всех серверах. Если вы занервничаете и будете поднимать ставку часто или на большую величину, то можете перекрутить весь бюджет

Также можно выставить автоправила
- выключить адсеты, на которых есть спенд, но отсутствуют лиды
- выключить адсеты, на которых есть лиды, но цена CPL за них слишком высокая

Также в рамках адсета стоит выключать креативы, которые не приносят лидов, или приносят, но с завышенным CPL

Если все сделано правильно, то CPL снизится на 30% в сравнении с авто-алгоритмом внутри DSP

На правах дружеского пиара хочу порекомендовать канал Евгения BoostClicks

Пока в арбитраже обсуждают заливы трафика, конвертящие офферы, iGaming 🎰 , техничка всегда остается за кадром. Успехи как команд, так и соло трейдеров зависят от используемых инструментов, многие из которых проприетарные, или меняют условия пользования налету (привет кейтаро)

А здесь автор делится своим опытом, наработками, а главное бесплатными сервисами, упрощающими жизнь медиабайеру

Что вы найдете на канале:
- Собственная клоака BoostRouter: больше миллиарда IP-адресов в базе, latency <50ms, антифрод

- Бесплатные сервисы, доступные в 3kota.shop: чекер анонимности браузера, Redirect Checker для анализа цепочек редиректов, User Agent & Cookie генератор

- Уникализатор видео для перезаливов на разные площадки

- Обзор полезных open source инструментов, например репозиторий для проверки SEO метрик сайта

Многие рекомендации сам использую в работе, присоединяйтесь и вы!

Как я ранее писал о том, что TikTok Ads запускает MCP сервер, буквально через неделю после поста пришел официальный анонс о релизе

Все, как описывал. Будут доступны:
- загрузка third-party навыков
- умная настройка РК и аналитика
- автоматизация загрузки пискелей, назначения бюджетов по adset'ам, ротации креативов