“`html
Исследование передовых алгоритмов поиска в системах рекомендаций рекламы и контента: механизмы и вызовы
Ученые из Университета Торонто представляют проницательное исследование передовых алгоритмов, используемых в современных системах рекомендаций рекламы и контента. Эти системы стимулируют вовлеченность пользователей и генерацию доходов на цифровых платформах. Они исследуют различные алгоритмы поиска и их применение в таргетировании рекламы и рекомендации контента, проливая свет на механизмы, которые питают эти системы, и на вызовы, с которыми они сталкиваются.
Модели таргетирования рекламы
Модели таргетирования рекламы разработаны для доставки персонализированных объявлений конкретным аудиториям. Ключевые методологии включают машинное обучение и инвертированный индекс, структуру данных, которая эффективно сопоставляет профили пользователей с соответствующей рекламой. Применяются различные стратегии таргетирования, такие как возраст, пол, ретаргетинг, ключевое таргетирование и поведенческое таргетирование.
Органические системы поиска
Органические системы поиска направлены на улучшение пользовательского опыта путем рекомендации контента, соответствующего предпочтениям пользователя без прямого финансового влияния. Эти системы используются в различных областях, включая электронную коммерцию, потоковые сервисы и социальные медиаплатформы. Ключевые механизмы поиска включают фильтрацию на основе контента, коллаборативную фильтрацию и гибридные системы.
Модель двух башен
Модель двух башен, также известная как модель двойной башни, является широко используемой архитектурой глубокого обучения в системах рекомендаций. Она состоит из двух отдельных нейронных сетей: одной для кодирования характеристик пользователей и другой для кодирования характеристик объектов. Ключевые компоненты этой модели включают башню пользователей и башню объектов.
Исследование заключает, что ландшафт алгоритмов поиска в системах рекомендаций рекламы и контента постоянно развивается. Подробный обзор предлагает ценные идеи по текущим и будущим направлениям алгоритмов поиска в этих системах, выделяя их критическую роль в стратегиях цифрового маркетинга и вовлеченности пользователей.
Источник: arxiv.org
Использование искусственного интеллекта (ИИ) для развития бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте результаты исследования алгоритмов поиска в системах рекомендаций рекламы и контента. Анализируйте, где возможно применение автоматизации, определите KPI, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ, и подберите подходящее решение.
Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с малого проекта, и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на itinai.
Попробуйте AI Sales Bot – это ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru – будущее уже здесь!
“`
