Связаться с нами

Здравствуйте, мы принимаем звонки по будням, 10:00—19:00

Центральный офис в Москве
офис в Санкт-Петербурге

Поиск аудитории для таргетированной рекламы с помощью машинного обучения

Артём Седов, ведущий специалист по таргетированной рекламе в «Ашманов и партнеры», рассказал на конференции eTarget, как для рекламы собирать сложные аудитории ВКонтакте с помощью нейронных сетей.

26 апреля 2018 года
756


Каждая рекламная кампания делится на три больших направления:

  1. работа с существующими клиентами;
  2. с посетителями сайта, которые еще не совершили покупки;
  3. с внешней аудиторией.

В первом случае у рекламодателя есть контакты клиентов. Достаточно выгрузить их из CRM, найти этих людей в социальных сетях и запустить ретаргетинг.

Во втором — пользователей можно собрать с помощью пикселя, установленного на сайте. Для ретаргетинга на этих пользователей мы учитываем время, когда они заходили на сайт — подходы к тем, к был на сайте вчера и год назад, будут разными. 

Третий случай — непростой. Нужно найти своих потенциальных клиентов среди всех пользователей социальной сети и сегментировать как можно точнее. Именно об этом варианте мы и будем говорить.

Методы выделения нужной аудитории

Формировать свою аудиторию можно за счет функционала рекламного кабинета, устанавливая сужающие фильтры:

  • указать широкие настройки: пол, возраст, география;
  • категории интересов (например, интерес к недвижимости, к активному отдыху, к дому и семье);
  • выделить подписчиков тематических сообществ (объявления будут показываться всем, кто подписался на сообщество).

К сожалению, интересы еще ни о чем не говорят, а в сообществах много ботов и тех, кто очень давно не интересуется этой темой.

Еще больше сузить сегмент аудитории можно за счет списков рекламодателей. Для этого нужен список пользователей (например, из CRM или пикселя), и его можно получить и для новой аудитории. Для этого нужно найти сообщества, просмотреть все страницы всех пользователей, на глаз определить нужные, составить список идентификаторов (он есть в ссылке на профиль), загрузить список в рекламный кабинет, а затем показывать рекламу. Это увеличивает конверсию и снижает стоимость клика.

Однако руками собирать пользовательские базы долго и трудно. Для этого используют специальные автоматизированные сервисы — парсеры. Один из таких сервисов разработали мы и назвали его Puzzle Parser (puzzle.ru). Он работает с аккаунтами и сообществами ВКонтакте.

Puzzle Parser учитывает:

  1. данные активностей. Учитываются лайки, репосты, комментарии, подписки на сообщества;
  2. контекстные данные — таргетинг по упоминаниям. Можно собрать пользователей, которые, например, упоминали конференцию eTarget в прошлом году и показать им рекламу новой;
  3. данные изображений.

Обработка изображений — это новая область анализа данных, которая позволяет получить о пользователях огромное количество информации. С ее помощью, например, можно собрать пользователей, которые носят очки, тех, у кого есть усы, татуировки и так далее.

Проект «Очкарик»

Первая аудитория, которую мы собрали, учитывает очки пользователя на его аватарке. Таким пользователям пригодятся товары и услуги, связанные со зрением:

  • диагностика зрения;
  • лечение;
  • коррекция;
  • покупка линз;
  • оправы и стекла для очков.

На рынке существуют методики сбора такой аудитории, но они не позволяют получить ни большие, ни качественные базы аккаунтов. Поэтому мы использовали свой подход: анализ изображений пользователей с помощью нейронных сетей.

Это большой комплекс работ, в котором участвуют программисты, разметчики данных, аналитики и специалисты по таргетированной рекламе. Под каждое использование подобных технологий для поиска аудиторий создается отдельный спецпроект, который включает исследование рынка и аудитории, поиск информации, обучение нейронных сетей и их калибровка, сбор и работа с данными социальных сетей, анализ результатов и формирование продукта.

Спецпроект мы назвали «Очкарик». Мы проанализировали аватарки всех аккаунтов Вконтакте. На выходе получили 2 687 000 аккаунтов, у которых есть очки. Это  0,84% от общего объема аудитории соцсети. По данным ВКонтакте, 49,4% из общего объема составляют женщины (это 1 320 000 аккаунтов), остальные — мужчины (1 191 000 аккаунтов).

Это уже приличные объемы, которые подойдут для большой рекламной кампании федерального масштаба.

Всю аудиторию людей с плохим зрением мы разделили по сегментам по полу и возрасту:

447ffd606f999f62a380dd44a24b3a58.png

Для каждого сегмента мы знаем общее количество пользователей и количество очкариков в нашей базе. Так мы построили диаграмму долей очкариков внутри каждого сегмента. При этом мы обнаружили взаимосвязь между увеличением количества очкариков при увеличении возраста (по данным ВКонтакте):

по сегментам.png

После этого мы некоторое время понаблюдали за пользователями и выявили, что многие заходят в сеть в тот же день. Экспресс-расчет показал, что за 30 дней можно охватить порядка 50-60% всей аудитории. 

8be342ceaf4924be2998dbc8a0a58f91.png

Конечно, мы просматривали базу и вручную. Беглый осмотр показал, что ошибок мало. Как оказалось, при этом встречаются варианты, которые сложно отследить самостоятельно, но мимо нейронной сети они не проходят.

Например, как на этих изображениях:

ошибки.png

Обучить нейронную сеть обрабатывать изображения возможно. Все, что может увидеть и распознать на фотографии человек, может и нейронная сеть, а в некоторых случаях, как мы видели — она распознает еще лучше. Однако для каждой конкретной возможности распознавания чего-либо на фотографии нужно обучать сеть отдельно. Иначе она просто не будет знать, что искать.

В случае с очкариками у нас ушло около 20 дней на все этапы с учетом того, что это был первый спецпроект и процессы еще не были отлажены. В этот промежуток времени вошло многое:

  1. Подготовка обучающей выборки:
    1. скачивание огромного количества фотографий из общедоступных источников;
    2. ручная чистка выборки: просмотр и удаление лишнего
  2. Прогон фотографий через детектор лиц, который удаляет с фотографий все лишнее.
  3. Ручная разметка лиц с очками и без очков. И обучение сети.
  4. Прогон изображений из социальных сетей через сеть и на выходе получение базы очкариков.

Следующим этапом (после расширения базы за счет добавления новой географии) станет повышение качества выборки. Мы вручную отберем достаточное количество ошибок и переобучим сеть.

Результаты использования базы

Как только у нас появилась такая база пользователей, нам захотелось ее протестировать. Первое, что нам пришло в голову — проверить ее не на клиентах, а на себе.

Решили использовать «Очкарика» в рекламе конференции eTarget. Для этого взяли уже существующие сегменты аудиторий, которые использовались в рекламной кампании конференции, и пересекли из с супер-базой. Получили SMM-специалистов в очках и пользователей с интересом «Бизнес» тоже в очках.

пересечения.png

После этого мы создавали посты, и получали обратную связь в виде лайков, кликов, заказов.

Однако, несмотря на то, что мы дважды указали пользователю на то, что мы знаем кто он такой (SMM-специалист, к тому же в очках), отклик от аудитории был минимальным.

На снимке ниже — худший пост из созданных в кампании:

худший пост.png

Таким образом, даже если у вас есть супер-аудитория и вы попадаете своим посланием точно в цель, с пользователями все равно нужно работать.

Необходимо пропустить аудиторию через стандартные этапы работ:

  • изучение потребностей,
  • множественные сплит-тесты (тесты предложений, посылов, образов),
  • оптимизация кампании и анализ результатов.

Мы сделали это, и в посте-лидере разместили видеоролик и изменили заголовок текста на «Вы видите этот пост потому, что вы носите очки с вероятностью 90%».

лучший пост.png

Сейчас у нас есть несколько заказчиков на таргетинг по этой базе, и один из них дошел до той стадии, на которой результаты, пригодные для анализа.

У клиента был негативный опыт закупки трафика во ВКонтакте в 2017 году: канал оказался не рентабельным. Нашей первой задачей было снизить стоимость заявки на 50%.

Мы за 30 дней:

  • провели сегментацию по полу и возрасту и выделили 4 сегмента;
  • провели сплит-тестирование объявлений в каждом сегменте.

таблица.png

Нам удалось добиться цели:

кейс.png

Снижать стоимость и дальше возможно, если продолжать рекламную кампанию и проводить более детальную оптимизацию показа объявлений.

Планы на будущее

Прежде всего, мы планируем активно развивать публичную версию Puzzle Parser. Функционал, удобство, скорость работы сервиса будут улучшаться.

Будем продолжать работу со сложными аудиториями. По изображениям хотим:

  • распознавать виды спорта;
  • фиксировать походы в театр;
  • определять географию путешествий;
  • знать об особенностях внешнего вида: борода, лишний вес, татуировки и т.д.

Все эти аудитории мы будем изучать и расширять.

Затем на основе аудиторий сформируем продукты, которые сможем предложить заинтересованным рекламодателям.


Подробнее про анализ изображений с помощью нейросетей и сегментирование рекламных кампаний — в презентации.

Все слушатели конференции и читатели нашего блога получают прокомокод на использование Puzzle Parser от «Ашманов и партнеры» (puzzle.ru) —puzzle_4s.

Вам будет интересно

Следите за нашими новостями
Подпишитесь на рассылку, и мы будем приглашать вас на наши мероприятия и делиться советами экспертов компании. Рассылка «Практика интернет-маркетинга» выходит дважды в месяц, в ней мы публикуем статьи о продвижении брендов в Интернете, делимся репортажами с крупных отраслевых событий и отвечаем на вопросы читателей.
Спасибо

Для завершения подписки вам необходимо перейти по ссылке,
присланной по указанному адресу email.

Произошла ошибка

Пожалуйста, попробуйте еще раз

Соглашение на обработку персональных данных

Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 года Вы подтверждаете свое согласие на сбор, хранение и обработку компанией «Ашманов и партнеры» персональных данных, указанных путем заполнения веб-форм на сайте ashmanov.com и его поддоменов *.ashmanov.com.

Компания «Ашманов и партнеры» гарантирует конфиденциальность получаемой информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и иных обязательств, принятых компанией «Ашманов и партнеры» в качестве обязательных к исполнению.

В случае необходимости предоставления Ваших персональных данных правообладателю, дистрибьютору или реселлеру программного обеспечения в целях регистрации программного обеспечения на Ваше имя, Вы даёте согласие на передачу Ваших персональных данных. Компания «Ашманов и партнеры» гарантирует, что правообладатель, дистрибьютор или реселлер программного обеспечения осуществляет защиту персональных данных на условиях, аналогичных изложенным в Соглашении на обработку персональных данных.

Настоящее согласие распространяется на следующие Ваши персональные данные: фамилия, имя и отчество, адрес электронной почты, контактный телефон, платёжные реквизиты.

Персональные данные хранятся и обрабатываются до завершения всех необходимых процедур либо до ликвидации Компании. Вы можете в любой момент отозвать настоящее согласие, направив письменное уведомление на адрес: 121357, Москва, ул. Верейская, д.29, стр. 134, Бизнес-центр «Верейская плаза 3», офис «Ашманов и партнеры» с пометкой «Отзыв согласия на обработку персональных данных». Вы также можете отказаться от получения электронных сообщений, используя ссылку «Отписаться», расположенную в конце каждого письма.

Вы гарантируете, что представленная информация является полной, точной и достоверной, а также что при представлении информации не нарушаются действующее законодательство Российской Федерации, законные права и интересы третьих лиц. Вся предоставленная информация заполнена Вами в отношении себя лично.

Настоящее согласие действует в течение всего периода хранения персональных данных, если иное не предусмотрено законодательством Российской Федерации.