Яндекс крипта как посмотреть о себе
Перейти к содержимому

Яндекс крипта как посмотреть о себе

  • автор:

Проверьте, насколько Яндекс вас знает

Блог рекламных технологий Яндекса сообщил о появлении специальной странички, на которой каждый пользователь поиска Яндекса может узнать, каким его видит Яндекс. Специально к сегодняшней конференции YaC/m 2013 специалистами Яндекса был создан промо-сайт, позволяющий каждому пользователю познакомиться со своим портретом, составленным на основе его поведения в интернете с помощью технологии Крипта. Напомним, технология Крипта была запущена Яндексом осенью 2011 года и умеет разделять пользователей на целевые группы в зависимости от их поведения в сети. Технология была создана на основе метода машинного обучения Матрикснет, с помощью которого строится формула ранжирования поиска Яндекса, сегодня на ее основе создаются некоторые продукты Яндекса для таргетинга. Мы решили протестировать Крипту. Вот как выглядит глазами Яндекса один из редакторов Searchengines.ru — На рабочем деск-топе это мужчина — сова, руководитель, холостяк и путешественник: На айпаде, которым в основном пользуется няня и ребенок, – женщина, сова, домохозяйка, мама и семьянин: А на смартфоне оказалось, что это и вовсе не человек:) А как вы ведете себя в интернете?

Mail.Ru Group запустила новый сервис Авиа Mail.Ru

Компания Mail.ru Group сообщила о запуске сервиса онлайн-поиска авиабилетов Авиа Mail.Ru. Сервис поможет подобрать и купить билеты на самолет в любую точку мира

Оксана Мамчуева 27 мая 2013

Сайт недели: познай себя через «Яндекс Крипта»

Сайт недели: познай себя через «Яндекс Крипта»

Сегодня мы познакомимся с забавным сервисом «Яндекс Крипта», способным по истории вашего браузера определить вашу принадлежность к той или иной целевой группе. Именно таким образом создаётся более точная выдача поисковых результатов, сервисов и рекламы.

История технологии

Технология Крипта была создана в 2011 году и основана на фирменном методе машинного обучения Матрикснет. Чтобы технология научилась отличать одну возрастную группу от других, а мужчин от женщин, ей объяснили эти понятия на сотнях тысяч примеров. Для этого использовалась обезличенная информация о поле и возрасте пользователей из сети профессиональных контактов «Мой Круг» — люди чаще указывают реальные данные, когда речь идёт о работе. Затем для уточнения информации из профессиональной сети её сравнили с указанной в профиле пользователя на Яндексе. После перекрёстной проверки осталось около миллиона анкет с наиболее достоверной информацией.

Потом система собрала информацию о поведении этих пользователей в интернете. Например, о длине поисковых запросов, наличии в них определённых слов, о периодах активности за сутки и т.д. Социально-демографические признаки и данные о поведении пользователей в интернете использовались для обучения алгоритма.
Из этих данных разработчики создали две выборки: обучающую и тестовую. Пользователей разделили на две группы: примерно 700 тысяч для обучения Крипты и 300 тысяч для последующей проверки. Проанализировав данные из обучающей выборки, Крипта отобрала 300 наиболее важных факторов для определения пола и возраста, а также рассчитала значимость каждого из них.

Следующий этап — проверка того, насколько хорошо обучилась Крипта. Из данных в тестовой выборке убрали информацию о поле и возрасте пользователей, чтобы Крипта выяснила это самостоятельно. Для каждого пользователя она определила вероятность того, мужчина это или женщина и к какой из пяти возрастных групп он относится. Разработчики сравнили результаты с имеющимися данными и усовершенствовали алгоритм обучения. После ряда проверок и усовершенствований технологию внедрили.

Работа и применение системы

При выборе нужной аудитории из всех пользователей Яндекса пол определяется с вероятностью 74% — в полтора раза точнее, чем наугад. Возрастная группа, например, от 25 до 34 лет (самая большая по численности группа пользователей) определяется с вероятностью 45%, что более чем в два раза точнее случайного определения. Когда реклама таргетируется на меньшую аудиторию, точность определения демографии увеличивается. Например, при охвате половины аудитории указанные вероятности равны 85% и 52% соответственно.

Крипта, как и положено в 21 веке, постоянно поддерживает знания в актуальном состоянии, каждый день обрабатывая и обновляя данные о практически всех пользователях. Также технологию можно научить различать пользователей интернета не только по полу и возрасту. Ей не важно, какие общие признаки или интересы объединяют людей в реальной жизни. Однако Крипта отличит разные группы друг от друга, если их поведение в интернете будет заметно различаться.

После клика на ссылку тотчас же выдаётся диаграмма, по которой можно узнать, что Крипта думает о вас. Сверху вы можете посмотреть мою диаграмму. С холостяком она угадала, а вот с меломаном — нет. С моим слухом любитель музыки из меня никакой. Самый забавный пункт — «мама». Я на 10% «мама»! А где же «папа»? Авторы сервиса явно дали маху, упустив этот пункт. В общем и целом, Крипта не идеальна, но работу свою вполне может выполнять в области рекламы (что и делает вполне успешно, раз её до сих пор применяют) с учётом дальнейшего допиливания до состояния, близкого к совершенству. Кстати, а насколько точным у вас получился анализ «доктора психологических наук Крипты»?

Как посмотреть фразы по которым были показы

Какой отчёт нужно открыть в яндекс метрике, чтобы посмотреть по какому запросу был показ объявления в яндекс Директ ? И второй вопрос, как настроить связку яндекс директив и таргетинговой рекламы вконтакте. Человек что-то ищет в яндексе, переходит по объявлению на сайт и потом его «догоняет» таргетинговая реклама вконтакте. Знаю, что устанавливается на свой сайт «пиксель вконтакте» но и чужие сайты тоже начинают показываться в таргете по этой тематике. Вопрос как это настроить? Использовать какой-то сервис ? Благодарю за ответы)

  • Отчёты по Директу в Яндекс.Метрике
  • В интерфейсе Директа больше нет опции «Не учитывать предпочтения пользователей»
  • В Директе появилась возможность включения автотаргетинга для нескольких групп объявлений

На сайте с 20.11.2009
7 июля 2017, 15:03

чтобы посмотреть запросы, по которым были показы (не клики) нужен отчет в самом директе.

Кнопка «Статистика» по одной или нескольким кампаниям>поисковые запросы

здесь будут запросы, по которым были клики и п которым были только показы

яндекс метрика покажет только запросы по которым были переходы, про этот отчет есть здесь в комментарии https://yandex.ru/blog/metrika-club/13559

vk.com является площадкой рекламной сети яндекса (РСЯ), отдельно на vk.com настроить таргетинг нельзя, т.е. при запуске кампании на РСЯ показы на этом сайте будут наравне с другими площадками РСЯ.

еще на vk.com можно таргетироваться с помощью target mail, но принцип такой же — vk.com это одна из рекламных площадок target mail, но по mail я не могу утверждать, что нельзя оставить только одну площадку vk.com, может быть можно

и третий способ, это открыть рекламный кабинет на сайте vk.com

у каждого способа есть свои плюсы и минусы

реклама через РСЯ, скорее всего, получится самой охватной, потому что у Яндекса больше всего информации об интересах пользователя

Откуда Yandex узнает возраст и пол посетителей сайта?

YZTM.RU

Осенью 2011 года Яндекс запустил технологию «Крипта» (на основе самообучающегося алгоритма Матрикснет), которая отслеживает поведение пользователя и по собранным данным относит его к той или иной целевой группе. Это позволяет более точно таргетировать поисковую выдачу, сервисы и рекламу.

Технология Крипта

Благодаря Крипте каждый из миллионов людей, которые заходят на сайты сервисов Яндекса и его партнёров, видит на их страницах предложения, которые могут быть актуальны именно для него. Другими словами, эта технология даёт рекламодателям возможность показывать свои объявления только тем, на кого они рассчитаны, например людям определенного возраста, дохода и привычек, которые живут в конкретном районе города. Выяснить, принадлежит ли пользователь к такому сегменту, Крипта может по его поведению в интернете.

Система специально устроена так, что Крипта не получает личной информации о людях и тем более не передаёт её рекламодателям. Каждый пользователь для неё — это набор идентификаторов. Крипта может с высокой вероятностью предположить, что пользователю с таким-то идентификатором может быть интересно такое-то предложение, — но кто этот человек, как его зовут и тому подобное, она не знает.

Возможности Крипты

Построение профиля пользователя
Крипта работает на основе различных методов машинного обучения. Чтобы установить признаки, по которым человека можно отнести к какой-либо группе, она исследует сетевое поведение её типичных представителей

: какие слова они используют в запросах, сколько запросов задают за сессию, какие сайты посещают, в какое время суток выходят в интернет и т. д. — всего около 300 факторов.

Затем Крипта рассчитывает значимость каждого фактора для конкретного сегмента пользователей. В итоге получается формула, с помощью которой вычисляется вероятность принадлежности пользователя к данной группе. Эти данные пересчитываются каждый день, чтобы успевать реагировать на изменения в интересах людей. Например, если переход в другую возрастную группу требует времени, то стать автолюбителем можно очень быстро. Сама формула тоже время от времени проверяется и, если нужно, корректируется.

«Склейка» профиля из идентификаторов браузеров и устройств
Как уже было сказано выше, пользователь для Крипты — это не человек с именем и фамилией, а набор идентификаторов. Но почему набор? Дело в том, что каждое устройство и браузер, которым человек пользуется для выхода в сеть, имеет свой уникальный идентификатор — файл cookie, который сайты используют, чтобы узнавать пользователя и, например, не спрашивать каждый раз пароль для входа. Свои идентификаторы есть и у приложений — если приложение (например, Карты или Навигатор) отправляет данные на сервера Яндекса, информацию из его идентификатора Крипта тоже учитывает.

Крипта умеет определять, что все эти идентификаторы принадлежат одному пользователю. В результате их «склейки»; можно получить более полный портрет человека и распределять рекламные сообщения между его устройствами и приложениями. Например, человеку, который со своего домашнего компьютера часто ищет что-то про средиземноморскую кухню, можно в Навигаторе показать рекламу греческого ресторана, когда он будет проезжать неподалёку.

Для «склейки» применяются два метода — вероятностный и факторный. Первый позволяет предположить, что два устройства принадлежат одному человеку, если поведение их пользователей очень похоже. Второй работает с более явными свидетельствами — например, фактором для «склейки» идентификаторов устройств может быть использование одного и того же логина на каком-нибудь сервисе. Правда, даже такой фактор нельзя трактовать однозначно, ведь одним логином часто пользуются несколько человек, члены семьи или коллеги. Поэтому на последнем этапе «склейки» производится обратный процесс, «расклейка» — устранение лишних и ненадёжных связей.

Применение

Данные Крипты о социально-демографических характеристиках аудитории учитываются при отборе контекстных объявлений, которые показываются на сайтах Рекламной сети Яндекса. В медийной рекламе Крипта применяется для показа баннеров людям определенного пола и возраста или, например, только тем, кто почти не смотрит телевизор.

Крипта применяется и в других инструментах для рекламодателей. С её помощью бизнес может показывать свои предложения пользователям, которые похожи на людей, уже ставших его клиентами, и выделять другие сложные сегменты пользователей — для кампаний в Директе, а также в каналах персональной коммуникации. Кроме того, Крипта умеет определять актуальные координаты — их можно использовать для таргетирования кампаний на конкретные районы или, например, для показа рекламы магазина людям, которые оказались рядом с ним.

Свежие записи

  • Принимаем на платное высшее образование всех. Отсрочка от армии.
  • Как сдать ЕГЭ по физике
  • Крупнейшие американские компании в области кибербезопасности демонстрируют сильный рост выручки этом году.
  • Сеть клинико-диагностических лабораторий «СИТИЛАБ» подверглась кибератаке от хакерской группы UHG из Украины.
  • Компания Microsoft сообщает , что киберпреступники используют домашние IP-адреса жертв в VEC-атаках, чтобы создать видимость локального входа и избежать обнаружения

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *