Компания synference пытается улучшить рекламу с помощью машинного обучения

Новый интерфейс программирования приложений Synference призван оказать помощь стремительнее принимать решения о ценовой политике и машинально отбирать самые удачные рекламные объявления. Его разработчики уверены в том, что A/B-тестирование возможно существенно улучшить посредством разработок машинного обучения.

Предположим, веб-дизайнер желает узнать, какие конкретно баннеры самый привлекательны для определённой аудитории. В большинстве случаев для этого выполняется многовариантное A/B-тестирование. Различные предположения баннеров демонстрируются в однообразных условиях как минимум двум фокус-группам, и по их реакции определяются самые удачные варианты.

Но хорошее А/B-тестирование – долгий процесс, на результаты которого воздействует множество переменных: расположение участников, время суток, другие тонкости и версия браузера.

Программный интерфейс, созданный в компании Synference, призван решить эту проблему. Он рекомендован для сбора громадных количеств данных, таких как IP-названия и адреса браузеров пользователей. Для анализа данной информации употребляется принцип обратной связи (кликнул визитёр на продемонстрированный баннер либо нет) и методы машинного обучения.

Synference вычисляет модели поведения пользователя и всегда обновляет собственную статистическую модель. С каждым разом демонстрация баннеров делается всё более результативной, а их менее успешные предположения машинально отсеиваются.

Фергал Рид (слева) и Конрад Ли (справа) воображают API Synference на конференции WebSummit в Дублине (фото: twitter.com/Synference).

Любопытно, что результатами работы Synference возможно воспользоваться сходу, не ждя окончания процесса A/B-тестирования. Фактически говоря, это возможно и нескончаемый процесс, в котором динамическая адаптация значительно увлекательнее, чем достижение какого-либо искусственно заданного итогового результата.

Компания Synference была основана ирландцем Фергалом Ридом (Fergal Reid) и выпускником Университета Чикаго Конрадом Ли (Conrad Lee). Сфера научных заинтересованностей обоих касается вопросов предиктивной аналитики. Учредители так обрисовывают цель создания нового API:

“Мы пробуем сделать что-то столь же простое, как A/B-тестирование, но на базе статистической модели и методов машинного обучения в фоновом режиме”.

Подобное сочетание “громадных данных”, разработок машинного обучения и A/B-тестирования употребляется сейчас такими большими компаниями, как Микрософт, Яху и LinkedIn. Конкретно так их веб-движки определяют, какие конкретно показывать объявления и советовать статьи каждому визитёру. В Synference желают сделать эту разработку дешёвой для весов (либо как минимум для малого бизнеса) по модели “ПО как услуга”.

Говоря о возможностях, авторы API отмечают, что готовы делать на его базе специальные приложения, адаптированные для потребностей конкретных компаний.

Случайное видео:


Интересные записи: