Система персонализированной рекламы в современных медиаплатформах работает на основе анализа данных о поведении, интересах и демографических характеристиках пользователей. 2 Вместо массового показа стандартных объявлений рекламодатели адаптируют контент таким образом, чтобы он соответствовал индивидуальным предпочтениям аудитории. 2

Некоторые этапы работы системы:

1. Сбор и анализ данных. 2 Современные рекламные системы собирают большое количество информации о пользователях. 2 Это могут быть поведенческие показатели (история просмотров, клики, время, проведённое на сайте), демографическая информация (возраст, пол, местоположение), интересы и предпочтения (данные, полученные на основе активности в социальных сетях, поисковых запросов и взаимодействия с контентом). 2
2. Сегментация аудитории. 15 Людей разделяют по интересам, демографическим показателям, совершённым или несовершенным действиям и показывают соответствующие объявления. 1
3. Оптимизация контента. 1 Контент, в том числе визуальный, оптимизируют под определённые сегменты аудиторий. 1 Используют образы, которые узнаваемы и ассоциируются с той или иной аудиторией. 1

Для эффективной персонализации рекламы используют различные технологии, например:

• Искусственный интеллект и машинное обучение. 2 Алгоритмы анализируют большие объёмы данных, выявляют закономерности в поведении пользователей и прогнозируют их потребности. 2
• Предиктивная аналитика и Big Data. 2 Анализ исторических данных позволяет предсказывать будущие действия пользователей, что помогает заранее адаптировать рекламные предложения. 2
• Системы рекомендаций. 12 Они используют алгоритмы, чтобы понять, что нравится пользователю, и предложить ему соответствующие рекомендации. 1

Примеры персонализированной рекламы:

• «Яндекс.Маркет». 2 Система рекомендаций анализирует историю покупок и просмотров, предлагая пользователю товары, которые с наибольшей вероятностью могут его заинтересовать. 2
• «Кинопоиск». 2 Алгоритмы персонализации подбирают фильмы и сериалы на основе предпочтений пользователя, что позволяет значительно увеличивать время просмотра и удовлетворённость от сервиса. 2
• Spotify. 2 Персональные плейлисты и рекомендации по музыке, созданные на основе анализа прослушиваний, способствуют удержанию аудитории и росту подписок. 2