Яндекс: в рекламных кампаниях приложений появилась предиктивная модель LTV

Яндекс сообщил в блоге, что в рекламе мобильных приложений появилась предиктивная модель LTV.

Как объясняет Яндекс, у компаний не всегда есть достаточно данных, чтобы рассчитать LTV, или может не быть аналитиков, которые могут это сделать. Чтобы процесс стал доступным, в оптимизационные модели была добавлена компонента, отвечающая за прогноз LTV пользователя в рекламируемом приложении. Теперь предиктивные модели в рекламе мобильных приложений в Директе используются по умолчанию.

Что говорят эксперты

Анна Сорокина, специалист в области Machine Learning, Yandex Ads, считает, что новое решение увеличивает число целевых действий после установок и общий доход. Разница будет особенно ощутима в кампаниях с оплатой за установки. Тесты показали рост прибыли от привлечённых пользователей до 12%.

Алена Максимова, руководитель департамента мобильной рекламы, Go Mobile, считает, что возможность оптимизировать рекламу мобильных приложений с точки зрения LTV позволит эффективно работать с РСЯ и небрендовым поисковым трафиком.

Как работают предиктивные модели

Модель обучается на обезличенных данных о похожих приложениях и данных о выручке или удержании пользователей. В результате Директ в реальном времени корректирует ставки, чтобы привлекать пользователей с потенциально более высокой LTV именно в приложении рекламодателя.

Как работают стандартные алгоритмы закупки, в основе которых вероятность установки

Реклама показывается тем, кто с большей вероятностью установит приложение:

Как работает новый алгоритм Рекламы мобильных приложений

Система учитывает потенциальный LTV пользователей и находит самую качественную аудиторию: