Директ добавил в свои оптимизационные модели компоненту, отвечающую за прогноз LTV пользователя в рекламируемом приложении. Теперь предиктивные модели в рекламе мобильных приложений в Директе будут использоваться по умолчанию.
Предиктивная модель LTV — это модель машинного обучения, которую Яндекс использует для аналитики в AppMetrica и для обучения алгоритмов Директа.
Модель обучается на обезличенных данных о похожих приложениях и данных о выручке или удержании пользователей. В результате Директ в реальном времени корректирует ставки, чтобы привлекать пользователей с потенциально более высокой LTV в определенном приложении.
Чем выше будет LTV, тем скорее окупится продвижение. Поэтому понимание, какой доход пользователь может принести за все время активности, а не только за первую транзакцию, позволит владельцам приложений оперативно корректировать маркетинговую стратегию и распределять бюджет на наиболее эффективные каналы.
Анна Сорокина, специалист в области Machine Learning, Yandex Ads:
«Внутри мобильного трекера, разработанного Яндексом, уже существует LTV score, который предсказывает LTV для пользователей приложений. Теперь мы используем его для обучения наших моделей, так что к предсказанию вероятности установки добавится вероятность целевых действий после нее. Именно этот скоринг будет основным для отбора объявлений на автостратегиях.
Новое решение увеличивает число целевых действий после установок и, как следствие, общий доход. Разница будет особенно ощутима в кампаниях с оплатой за установки: в тестовом периоде мы отметили увеличение прибыли от привлеченных пользователей до 12%».
Напомним, весной внутри интерфейса Рекламы мобильных приложений появился блок «Группы». С его помощью можно объединить под одной стратегией до 10 групп объявлений с уникальными текстами, изображениями, видео и настройками таргетинга, включая ретаргетинг.
