TGViewer
Машинное обучение RU Машинное обучение RU @machinelearning_ru · 18.2K subscribers
Post #3289 1.92K
✔️ Т-Банк использует ML-модели в своей рекламной платформе.

По словам Василия Разумных, CTO «Т-Рекламы», рекламная платформа Т-Банка изначально строится вокруг ML. Модели используются не только для предсказания кликабельности, а для всего целиком: от формирования аудитории до генерации креатива в реальном времени. Вместо статичного баннера система динамически собирает офер — комбинирует условия партнера, продукты экосистемы, персональные скидки прямо в момент запроса.

От ручного управления ставками отказались, потому что поведение пользователей и контекст меняются слишком быстро. Автоматизация на данных повысила эффективность, снизила нагрузку на менеджеров и число ошибок. В аукционе ставка перестала быть единственным фактором победы — добавилась многокритериальная оптимизация с прогнозом вовлеченности и качеством креатива.

Главные инженерные сложности были не в самих моделях, а в низкой задержке при обработке данных и сохранении их актуальности. Пришлось объединять разрозненные источники из разных вертикалей экосистемы (финансовые сервисы, Шопинг, Путешествия) в единое хранилище и feature store, соблюдая приватность. Отдельная задача — холодный старт новых кампаний: для этого сделали механизмы быстрого сбора статистики и предварительных оценок.

Принятие решения о показе выглядит так. На запрос рекламодателя система формирует пул кандидатов, ранжирует их скоринговой моделью, которая учитывает экономику, вероятность целевого действия, качество креатива и репутацию рекламодателя. Вес факторов адаптируется под контекст и конкуренцию. Побеждает не самое дорогое объявление, а то, которое лучше всего подходит пользователю в текущий момент.

От классической ручной сегментации постепенно отходят в сторону динамического формирования аудиторий на основе ML-таргетинга. Система сама находит пользователей, склонных к целевому действию, исходя из заданных целей кампании. При этом ручные уточнения сохраняются для брендовых стратегий. Развиваются look-alike и другие инструменты расширения аудиторий.

Что меняется в запросах рекламодателей? Растет спрос на перформанс и измеримые действия, а не просто на охваты. Сохраняется запрос на брендинг, но в форме брендформанса. Увеличивается интерес к автоматизированным стратегиям закупки и self-service-инструментам, чтобы запускать кампании быстрее и без ручной оптимизации. Бюджеты смещаются в ретейл-медиа и внутренние площадки экосистем, где есть близость к покупке и прозрачная атрибуция.

📌AdIndex: https://adindex.ru/publication/interviews/agency/2026/04/13/344156.phtml
  • 👍 13
  • ❤ 12
  • 🥰 1
  • 😁 1
More from @machinelearning_ru
  1. Sep 26, 2026Жиза
  2. Sep 24, 2026🚨 ИИ-агенты пытались взломать сайты, выполняя обычные задачи по поиску данных Исследовате…
  3. Sep 24, 2026Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀 🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито…
  4. Sep 23, 2026Невыполнимая задача заставляет ИИ чаще искать обходные пути В системной карте Claude Opus…
  5. Sep 23, 2026Протестируй своё решение на задаче и данных от ПАО «Интер РАО» На хакатоне ты создашь умно…
  6. Sep 22, 2026Теренс Тао призвал замедлить гонку ИИ в математике «Мы можем позволить себе двигаться медл…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →