Машинное обучение в интернет-рекламе используют для:

• Сегментации аудитории. 3 Алгоритмы машинного обучения разделяют аудиторию на группы на основе общих интересов, поведения и демографических данных. 3 Это позволяет рекламодателям создавать таргетированную рекламу, которая с большей вероятностью найдёт отклик у конкретных людей или групп. 3
• Прогнозной аналитики. 3 Машинное обучение анализирует данные о поведении потребителей и моделях покупок, чтобы предсказать, какие пользователи с наибольшей вероятностью воспользуются определённой рекламой или товарами. 3 Это помогает рекламодателям создавать более эффективные рекламные кампании и эффективнее распределять свой рекламный бюджет. 3
• Персонализации. 3 Машинное обучение создаёт персонализированную рекламу для конкретных пользователей на основе истории их просмотров, покупок и других данных. 3 Это позволяет рекламодателям создавать более релевантные и персонализированные объявления, которые с большей вероятностью приведут к конверсии. 3
• Оптимизации. 3 Машинное обучение оптимизирует рекламные кампании в режиме реального времени на основе данных о производительности. 3 Это позволяет рекламодателям настраивать таргетинг рекламы и обмен сообщениями, чтобы максимизировать отдачу от инвестиций. 3
• Обнаружения мошенничества. 3 Машинное обучение помогает обнаруживать и предотвращать мошенничество с рекламой, которое происходит, когда рекламодатели платят за рекламу, которую не видят реальные пользователи. 3

Например, в Яндекс Бизнесе с помощью машинного обучения можно автоматически генерировать рекламные объявления: языковая модель создаёт продающий заголовок и текст объявления на основе информации из профиля компании, а нейросеть генерирует подходящее изображение. 1