Яндекс.Аудитории для таргетинга в Директе: 4. Look-aLike — сегмент похожих пользователей


Вебинар «Яндекс.Аудитории — как использовать свои данные о клиентах для таргетинга в Директе»
Июль 2016. Докладчик: Герман Царёв, руководитель сервиса Крипта.
На вебинаре вы узнаете об этапах загрузки данных в Яндекс.Аудитории, об основных возможностях сервиса, о сценариях использования сегментов Яндекс.Аудиторий в Директе.

итак давайте и это look like is a не похожих пользователь или создание жители но вначале я хочу немножко поговорить о том что такое look-alike многих это слово на слуху но наверное не до конца многие из вас понимают что это такое и как это работает в общих чертах look-alike эта технология а в некоторых системах и специальный вид таргетинга которая находит похожих пользователей на заданную группу пользователей то есть вы внесли в систему какую-то группу пользователей сказали найдите пожалуйста похожих и умный алгоритм ищет похожих пользователей на заданную группу но как же она это делает делает этот алгоритм с помощью параметров похожесть что это такое это совокупность параметров пользователя по которой определяют уровень похож на стью и здесь очень важно понять одну простую истину эти параметры похожести могут быть совершенно разные например если вы меня сейчас смотрите из россии и это наш уровень и параметр похожести то мы с вами похожи на сто процентов потому что я сейчас россии и вы сейчас в россии но если этих множеств если этих параметр множество то уже нельзя однозначно сказать кто насколько похож а появляется некий индекс похожести например от нуля до единицы и что еще здесь важно как раз параметры похожести задают условия применимости нашего look like a и его эффективности давайте посмотрим как работают look like a mean x аудитория во-первых в основе лежат технологии машинного обучения яндекса то есть это не ручной процесс это специальный умный алгоритм как мы говорили на презентации искусство интеллект который на основе множества параметров подбирают похоже пользователь и тут очень важно понимать какие параметры он рассматривают и какие-то параметры похожести во первых это посещаемые сайты во вторых этой категории запросов и все это за последний месяц пользователей и создан профиль это значит что алгоритм найдет похожих пользователей на ваших по их поведению то есть по каким сайтам они ходят какие запросы они задают и в целом какой у них социально-демографический профиль как следствие look like будет эффективен для тех сегментов которые однородным по своему поведению если вы попросите найти алгоритм похожих пользователей какой то очень общий сегмент куда вы положили и заложили очень разных людей по своему поведению и мужчин и женщин и детей и обеспеченных и необеспеченных из разных городов которые делают абсолютно разные вещи в интернете то алгоритм запутается и на выходе выдаст вам тоже нечто очень такое непонятно но если вы попросите найти похожих на определенную группу людей например ваши премиум клиенты которые у вас часто покупают является самым хорошим и пользователями интересуется определенной тематике то алгоритм находилась именно таких же похожи по поведению поэт так как большая вероятность что поведение в интернете у них будет одинаково и это важно очень понимать при использовании этого инструмента то есть вы должны подготавливать сегменты которые однородны по поведению в интернете тогда этот инструмент будет очень эффективным давайте посмотрим как создать похожий сегмент в интерфейсе есть 2 пути это сделать первый путь это нажать на большую кнопку которая справа вверху создать сегмент и выбрать сегмент похожих пользователей и второй путь это выбрать уже готовый сегмент который у нас есть нажать три точки и в открываю в открывшемся меню выбрать сегмент похоже пользователь неважно по какому пути вы пойдете вы придёте к такому диалогу маг ну где нужно он будет указать три основных параметра первый параметр это название она проставляется автоматически вы его можете менять но наберется как название исходного сегмента и в скобочках приписывается похоже сегмент далее вы должны выбрать исходный сегмент по которому вы хотите построить look like он издается автоматически также но вы можете его поменять любой момент и самый главный третий параметр это так называемый точность или охват это гибкий ползунок которым вы управляете вы можете найти очень похожих пользователь но их будет меньше либо найти не таких похожих но их будет больше соответственно этот ползунок позволяет вам вариативно выбрать пять вариантов от максимальной точности минимально охвата до минимальной точности но зато максимально охвата здесь нужно будет экспериментировать и выбирать именно тот уровень точности который вам нужен дальше после того как вы создали этот сегмент он уходит в статус обрабатывается и он будет готов в течение около двух часов обычно не больше после того как он обрабатывается алгоритм идет похожих пользователей он опять станет статусе готов и вы сможете использовать его в директе или в дисплее давайте ответим теперь снова на вопрос можно ли создать похоже сегмент на основе сегмента в статусе обрабатывается но и ответы 1 можно а два нельзя вы сегодня молодцы многие из вас отвечают правильно правильный ответ здесь нельзя готовый сегмент похоже сегмент можно создать только на основе сегмента в статусе готов потому что во всех остальных статусов мы еще не поставили ваши данные и наш анонимный видеть в кадр и алгоритм еще не может работать поэтому сначала статус готов а потом уже ищем похожих