Таргетирование на нейронных сетях: новый сервис от «Ашманов и партнеры»

Чем точнее удастся выявить и выгрузить целевую аудиторию, тем более эффективной будет интернет-реклама. Встроенных возможностей рекламных площадок для этого не всегда достаточно. Поэтому мы разработали специальный сервис Puzzle Parser, который помогает таргетологам — в первую очередь, запускающим объявления в социальной сети ВКонтакте.

Сервис Puzzle Parser работает в том числе на нейросетях: с их помощью он анализирует аудиторию Вконтакте, учится в процессе работы и подбирает сложные сегменты, например, путешественников, молодых родителей, людей, которые жалуются на зрение или лишний вес.

О том, как работает сервис и как его использовать в работе, рассказывает Артём Седов, ведущий специалист направления таргетированной рекламы в «Ашманов и партнеры».

Главное о сервисе

Puzzle Parser — программа, которая помогает специалистам находить и анализировать целевую аудиторию для бизнеса во ВКонтакте. Технологии Puzzle находятся на стыке методов сбора информации из интернета и анализа данных. Глубокий анализ данных происходит с помощью нейросетей. Технологии поиска и анализа мы применяем для точного поиска аудитории и последующего показа ей рекламы.

Быстрая обработка актуальных данных позволяет находить целевую аудиторию и посылать точно нацеленные рекламные сообщения. Такой подход экономит до 90% рекламного бюджета.

Сервис подходит специалистам по SMM и таргетированной рекламе, продвигающим бренды во Вконтакте. Он полезен как для рекламных агентств, так и для штатных и внештатных сотрудников малого, среднего или крупного бизнеса.


Как появился Puzzle

Для меня это давняя мечта — иметь свой парсер и вытаскивать из социальных сетей сложные данные о пользователях и сообществах, в которых те состоят или проявляют активность, словом, рассказывают про себя что-то. Я дважды собирал команды под разработку, но ничего не получалось. Стас Ашманов долго искал продуктовое решение на базе технологий его компании. В итоге сделали Puzzle Parser: мы использовали технологические возможности компании «Нейросети Ашманова» и опыт в таргетированной рекламе.

На совсем раннем этапе появился спецпроект по обогащению данных CRM. Мы предложили находить следующие данные о пользователях:


Извлечение первичных данных

  • пол
  • возраст
  • география (страна, город)
  • семейное положение
  • образование (вуз)
  • язык
  • интересы, которые указал сам пользователь
  • любимые книги
  • деятельность (компания, должность)
  • военная служба
  • дополнительные телефоны и email
Извлечение сложных данных

Сообщества пользователя:
  • в каких сообществах состоит (список сообществ, категории сообществ),
  • в каких сообществах проявлял активность за последний месяц,
  • в каких сообществах проявлял активность за полгода за исключением последнего месяца,
  • будущие и прошедшие мероприятия.
Социальный граф:
  • сколько друзей,
  • категории людей, которые взаимодействуют с пользователем.
Музыка:
  • жанры,
  • исполнители,
Активность пользователя:
  • как часто заходит в сеть,
  • как часто делает публикации,
  • популярность пользователя среди друзей и подписчиков
Посты и комментарии:
  • темы постов,
  • ругается ли матом, использует ли бранную лексику
Фотографии:
  • носит ли очки, шляпу, какую предпочитает одежду, ювелирные украшения, использует ли косметику, 
  • особенности внешности: полнота / худоба, усы / борода, татуировки / пирсинг 
  • увлечение активным отдыхом: вид спорта (велосипед, сноуборд, лыжи, машины...), оружие, рыбалка,
  • предпочтения в культурном досуге: спектакли, театры, клубы,
  • есть ли или ждет ли ребенка,
  • есть ли домашние животные: собаки / кошки / лошади / рыбы,
  • курит ли.
Многомиллионная база пользователей пополнилась разной дополнительной информацией. Сейчас дополнительные данные о человеке позволяют клиенту улучшить качество взаимодействия с пользовательской базой во время звонка, рекламного сообщения или email-сообщения.

Потом появились проекты по поиску путешественников, людей с плохим зрением, по поиску родственников и близких друзей именинников. Эти данные тоже вошли в Puzzle.


Особенности Puzzle

  • Поиск из разных источников и фильтрация на одном экране. В Puzzle можно создать список пользователей из разных источников, указать нужные параметры и тут же наложить фильтр по любому параметру. Все это в одной задаче — на одном экране.

puzzle

  • Работа с тематиками сообществ. В Puzzle можно искать сообщества по тематикам: активный отдых, бизнес, дизайн и графика, кулинария, музыка, недвижимость, рестораны, спорт, йога, реклама, религия, путешествия, образование, новости и СМИ, музыка, медицина.

  • Актуализация параметров в любой момент. В Puzzle сохраняются все настройки поиска, которые в любой момент можно изменить и обновить список с учётом изменения.

  • Работа по локальной базе. Часть операций по поиску информации программа делает по заранее сохраненным данным. Это позволяет сократить время ответа пользователю, а также сократить издержки на повторяющиеся обращения к внешним ресурсам.

  • Работа Puzzle с внешними источниками. Парсер обрабатывает данные не только социальной сети ВКонтакте. Это позволяет получить дополнительные срезы данных о пользователях и сообществах. Дополнительные данные из других источников помогают «вскрывать» большие пласты аудитории, которую ранее мы не могли обнаружить во ВКонтакте.


Отличия от аналогов

У сервиса есть аналоги, но от них он отличается принципом работы специалиста. Мы сократили количество кликов пользователя для получения результата. Теперь не нужно несколько раз переключаться между разными разделами, для манипуляции списком пользователей или сообществ, чтобы собрать нужные данные или наложить какой-либо фильтр.

Функционал сервиса выстраивается не вокруг метода сбора и фильтрации данных, а вокруг типа данных. Типами данных являются сообщества, пользователи, посты, обсуждения и видеозаписи. Каждый тип выделен в отдельный раздел, в котором хранятся все созданные ранее поиски.

Внутри каждого поиска есть один или несколько источников поиска. Например, при поиске сообществ это «поиск по названию», «сообщества из списка», «сообщества целевой аудитории», «сообщества, администрируемые пользователями» и «категория сообщества». Их можно применять по одиночке или все сразу.

Результат поиска выводится в таблицу под параметрами поиска с базовой информацией. Результат можно использовать как есть, а можно дополнить любым параметром, доступным для сбора этого типа данных. Например, для сообществ это может быть наличие и количество товаров или количество обсуждений, для пользователей — дата последнего визита или номер мобильного телефона.

По каждому параметру доступен фильтр. Таблица с данными перестраивается с учетом всех фильтров.

К поиску можно в любой момент вернуться и актуализировать результат или изменить параметры и обновить результат.


Развитие и будущий функционал

Мы выделяем два направления развития: онлайн-сервис с общедоступным функционалом и спецпроекты для агентства.

Для общедоступного сервиса готовится много нового: скоро мы внедрим удобный поиск видео, постов, обсуждений. Добавим функционал для аналитики в существующие разделы. Например, в любой существующий список сообществ можно будет добавить несколько одинаковых фильтров «пересечение аудитории», указать интересующую аудиторию, и таблица результатов выдаст характеристику пересечения аудитории сообществ поиска с выбранными в фильтре.


Перспективы сервисов по работе с таргетированной рекламой

Перед существующими сервисами сбора пользовательских баз для таргетированной рекламы стоят две задачи: удерживать существующую аудиторию и находить новую.

Для удержания существующей аудитории сервисы вводят разнообразные параметры поиска сообществ и пользователей, усложняют постепенно имеющийся функционал и двигаются в сторону создания пользовательских шаблонов и автоматического обновления списков.

Следующий шаг, по моему мнению, будет в сторону сбора сложных данных из профилей пользователей, например, из фотографий, а также информация, которая находится за пределами ВКонтакте.

Неминуем пересмотр логики работы специалиста с инструментом. Из-за отсутствия унификации сбора данных на ранней стадии при росте функционала сервисы начинают превращаться в огромный список мелких парсеров, которыми сложно манипулировать.

Для поиска новой аудитории игроки построили обучающие сообщества с мощной контентной политикой. Но от пользователя по-прежнему требуются высокие знания для использования парсеров. Необходимы знания основного функционала рекламных кабинетов, устройства социальной сети, работы каждого раздела в парсере и т.д. Расширить собственную аудиторию парсеры могут, упростив работу пользователя на своем уровне с помощью готовых типовых решений или специальных отраслевых решений. Пользователю достаточно будет выбрать из большого списка аудиторий нужную и указать ее объем.

08.11.2017

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