Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital - медиа.

Как построить эффективный медийный продукт на основе данных.
При грамотной настройке "умной выдачи" и "умной рекламы" рост эффективности РК по сегментам показывает до 40%.

Transcript

1. РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В DIGITAL-МЕДИА КАК МЫ СТРОИМ ЭФФЕКТИВНЫЙ МЕДИЙНЫЙ ПРОДУКТ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ
2. КАК МЫ ИСПОЛЬЗУЕМ ДАННЫЕ НА ПЛОЩАДКАХ INDEPENDENT MEDIA
3. Рекомендательная выдача в блоке Популярное/скролле: рост качественных метрик Рекламные сегменты (таргетинги): рост эффективности РК компаний Корректировка контентной политики на основе данных 1 2 3 КАК МЫ ИСПОЛЬЗУЕМ ДАННЫЕ НА ПЛОЩАДКАХ INDEPENDENT MEDIA
4. РЕКОМЕНДАЦИИ В БЛОКЕ ПОПУЛЯРНОЕ/ВЫДАЧА В СКРОЛЛЕ В РУБРИКЕ FASHION
5. ЭКСПЕРИМЕНТ 3 МЕСЯЦА САЙТ COSMO.RU РУБРИКА МОДА/FASHION РОСТ CTR РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОГО БЛОКА РОСТ ГЛУБИНЫ ПРОСМОТРОВ В РУБРИКЕ РОСТ ВРЕМЕНИ НА СТРАНИЦАХ САЙТА РОСТ ПРЯМЫХ ЗАХОДОВ (ЗАКЛАДКИ, ШЭРЫ) В РУБРИКУ +20% +30% +15% +35% РЕКОМЕНДАЦИИ В БЛОКЕ ПОПУЛЯРНОЕ/ВЫДАЧА В СКРОЛЛЕ В РУБРИКЕ FASHION
6. КАК МЫ ДЕЛАЕМ ЭТО
7. КАК МЫ ЭТО ДЕЛАЕМ Экспертные алгоритмы для новых пользователей (холодный старт) и предварительная кластеризация коллаборативной матрицы Самые популярные статьи/статьи по тегам/статьи внутри рубрик с большим коэфф. прилипания и пр Коллаборативная фильтрация Item-to-item / user-to-user Similar item Title, meta tag, keywords: TFIDF, cos A 1 2 3
8. КОЛЛАБОРАТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ
9. КОЛЛАБОРАТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ Item-Item User-User Cингулярное разложение (SGD) для рубрик с сильно разреженной коллаборативной матрицей Функция рейтинга: просмотр, скролл, клик, опрос, шаринг
10. ИНФОРМАТИВНЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ ДЕЙСТВИЯ
11. ИНФОРМАТИВНЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ ДЕЙСТВИЯ ЗАДАЧА Максимизировать количество рейтинговых элементов АНАЛИТИКА ПО ПРОСМОТРАМ ТОВАРНЫЕ ПОДБОРОДКИ/ КНОПКА КУПИТЬ ВИДЖЕТ «COSMO-СТИЛИСТ» ОПРОСЫ СOSMO КНОПКИ ШАРИНГА ОБРАТНЫЙ СКРОЛЛ ЭЛЕМЕНТЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
12. ТОВАРНЫЕ ПОДБОРКИ COSMO/ВИДЖЕТ «СOSMO-CТИЛИСТ»
14. ТОВАРНЫЕ ПОДБОРКИ COSMO/ВИДЖЕТ «СOSMO-CТИЛИСТ» ПРОБЛЕМА РЕШЕНИЕ ХОЧУ ЧИТАТЬ ХОЧУ КУПИТЬ ХОЧУ КУПИТЬ ХОЧУ ЧИТАТЬ
15. ОПРОСЫ COSMO
17. ОПРОСЫ COSMO ПРОБЛЕМА РЕШЕНИЕ ДУМАЮ, ЧТО ЗНАЮ ПРЕДПОЧТЕНИЯ СВОЕЙ АУДИТОРИИ СПРАШИВАЮ И ПОЛУЧАЮ ОТВЕТ
18. ДАННЫЕ, КОТОРЫЕ МЫ СОБИРАЕМ
19. ДАННЫЕ, КОТОРЫЕ МЫ СОБИРАЕМ ПОЛНЫЕ СЕРВЕРНЫЕ ЛОГИ В CLICKHOUSE СОБЫТИЯ (В Т.Ч. РЕАКЦИЯ НА РЕКЛАМУ) ПРЕДПОЧТЕНИЯ ПО РУБРИКАМ/ТЕГАМ ПОКУПАТЕЛЬСКИЕ ПРЕДПОЧТЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ, СФОРМИРОВАННЫЕ ПО ИТОГАМ УЧАСТИЯ В ОПРОСАХ ПЛАТФОРМА DMP СОБИРАЕТ ИНФОРМАЦИЮ О ПОЛЬЗОВАТЕЛЯХ
20. ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ СЕГМЕНТЫ
21. РАБОТАЕМ С CRM- БАЗОЙ ПОДПИСЧИКОВ: 3 МИЛЛИОНА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ АНАЛИЗИРУЕМ ИНТЕРЕС АУДИТОРИИ ПО ТЕМАМ ПУБЛИКАЦИЙ ОТСЛЕЖИВАЕМ ВОВЛЕЧЕННОСТЬ И АКТИВНОСТЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ НА САЙТАХ ТРЕКАЕМ СОВЕРШЕННЫЕ ПОКУПКИ ИЛИ НАМЕРЕНИЯ О ПОКУПКАХ НА НАШИХ ПРОЕКТАХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ СЕГМЕНТЫ
22. СЕГМЕНТЫ В FASHION (ОТ 500 ТЫС. ДО 16 МЛН)
23. СЕГМЕНТЫ В FASHION (ОТ 500 ТЫС. ДО 16 МЛН) СЕГМЕНТЫ ПО БРЕНДАМ МАСС-МАРКЕТ/ПРЕМИУМ СЕГМЕНТЫ ПО ЦЕНЕ СЕГМЕНТЫ ПО КАТЕГОРИЯМ ДО 1000 РУБ 9 817 934 ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ 20 189 410 ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ 4 135 170 ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ОТ 1001 ДО 5000 РУБ ОТ 5000 РУБ ОДЕЖДА ВЕРХ ОДЕЖДА НИЗ БЕЛЬЕ АКСЕССУАРЫ СУМКИ ЮВЕЛИРНЫЕ ИЗДЕЛИЯ ВЕЧЕРНИЕ ПЛАТЬЯ КОСМЕТИКА УХОД ЗА КОЖЕЙ ОБУВЬ ПАРФЮМ СЕГМЕНТЫ ПО КАТЕГОРИЯМ КОЛИЧЕСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ 2 395 168 16 384 934 3 285 821 7 131 736 2 169 610 1 092 717 579 840 11 806 418 1 871 904 8 127 706 6 382 608
24. РОСТ ЭФФЕКТИВНОСТИ РК ПО СЕГМЕНТАМ ДО 40%
25. «УМНАЯ ВЫДАЧА» «УМНАЯ РЕКЛАМА» ЭФФЕКТИВНОЕ МЕДИА + =