Rambler тестирует собственную рекомендательную систему на основе Big Data 

Rambler тестирует собственную рекомендательную систему на основе Big Data 

В Rambler Group на базе собственных медиа активов началось полномасштабное тестирование единой системы контентных рекомендаций на основе Big Data.

Рекомендательная система на основе машинного обучения, созданная специалистами департамента разработки программного обеспечения Rambler Group (AdTech), позволяет автоматически подбирать пользователям информационно-развлекательный контент в соответствии с их интересами и индивидуальными поведенческими особенностями.

Разработанный алгоритм анализирует обезличенный массив неструктурированных данных, сегментирует аудиторию по различным профилям, позволяя тем самым сформировать персональные пользовательские рекомендации.

Наряду с этим, за счет более релевантной выдачи контента, внедряемая на базе медиа активов Rambler Group система существенно увеличивает CTR и другие показатели эффективности рекламы.

В результате первичных экспериментов, проведенных в первом квартале 2018 года на исследуемой группе пользователей, показатели CTR увеличились на 10%-50%, в зависимости от выбранного сегмента, а глубина просмотра контента и среднее время, проведенное на медиа площадках Rambler Group, на 17%.

Напомним, Яндекс использует собственную рекомендательную систему с 2014 года. Впервые она была внедрена на Яндекс.Музыке, а потом заработала в Яндекс.Маркете и на Радио. 

Источник