ВИКОРИСТАННЯ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В СТАВКАХ У РЕАЛЬНОМУ ЧАСІ

Анотація

Актуальність дослідження зумовлена необхідністю автоматизованого й оперативного прийняття рішень у системах ставок у реальному часі (RTB – real-time bidding), що функціонують у динамічному середовищі цифрової реклами на основі великої кількості користувацьких і контекстних параметрів. Зважаючи на зростання обсягів даних і високі вимоги до персоналізованості контенту, виникає потреба у впровадженні більш гнучких і адаптивних алгоритмів. Метою статті є дослідження потенціалу інтеграції методів машинного навчання (ML – machine learning) у процеси управління рекламними ставками з метою підвищення релевантності оголошень та ефективності рекламних кампаній в умовах нестабільної ринкової кон’юнктури.

У межах дослідження застосовано структурно-функціональний, аналітичний і порівняльний підходи до вивчення архітектури RTB-систем, а також моделювання алгоритмів рекомендаційних рішень у реальному часі. Особливу увагу приділено таким факторам, як якість вхідних даних, частота оновлення моделей, адаптивність систем та інтеграція інтерфейсів прикладного програмування (API – application programming interface). Виявлено, що найбільш поширеними в практиці є логістична регресія, градієнтний бустинг, глибокі нейронні мережі та навчання з підкріпленням (reinforcement learning – метод, за якого модель навчається через послідовне прийняття рішень із отриманням винагороди або покарання). Доведено, що ефективність рекламних стратегій істотно зростає при використанні таких показників, як ключові індикатори ефективності (KPI – key performance indicators) та показник життєвого циклу клієнта (LTV – lifetime value).

Установлено основні обмеження впровадження ML у RTB-системах: недостатність обчислювальних ресурсів, низька інтерпретованість алгоритмів і ризики надмірної автоматизації. Обґрунтовано доцільність застосування гібридних моделей із поєднанням офлайн- і онлайн-аналізу, а також використання пояснюваного штучного інтелекту (explainable AI) для підвищення прозорості прийняття рішень. Наукова новизна полягає в систематизації факторів, що критично впливають на точність прогнозів у динамічному рекламному середовищі. Перспективою подальших досліджень є створення моделей, стійких до обмежень персоналізованих даних і здатних до контекстно-залежного самооновлення.