Документ описывает, как Яндекс.Крипта собирает и использует данные о пользователях, включая информацию о посещаемых сайтах и поисковых запросах. Предоставляется информация о методах таргетинга и поиске похожих аудиторий для улучшения рекламных кампаний, с примерами успешных кейсов. Также обсуждаются результаты оптимизации алгоритмов и вопросы, связанные с определением характеристик пользователей.

1. Что скрывает в себе
Яндекс.Крипта
Izmeni Soznanie 2013
TechSales Department
Виктория Кинаш

2. 2
Какие данные о пользователе храним
o Куда ходил (сайты/сервисы)
o Во сколько (особенности сессии)
o С кем О чем разговаривал (тематика
поисковых запросов)
o Ругался матом (структура и особенности
поисковых запросов)
o Всего более 1000 факторов

3. 3
Как используем полученную
информацию
o Соцдем
o Поисковый ретаргетинг
o Поведенческий ретаргетинг
o С проектов Яндекса
o С сайта/раздела сайта рекламодателя
o Look-alike

4. 4
Look – alike - кому это нужно
o На сайте не сезон
o Хочется свежей крови
o Нужен специфический
пользователь

5. 5
Look–alike / поиск похожих / audience extension
Обучающая
выборка
Экстраполяция знаний
об аудитории на всю
совокупность
пользователей
Анализ
поведения
выборки в
интернете

6. Cases

7. 7
Case1: недостаточная аудитория сайта
Обучающие выборки: посетители
разделов сайта www.kia.ru
o Sportage
o Ceed SW
o Ceed

8. 8
Анализ аудитории похожих и неочень
o Обучающие выборки не пересеклись
o Пересечение «похожих» минимально (3%)
они разные!

9. 9
Капитан Очевидность
o Все «похожие» обладали явно выраженным
интересом АВТО (афф. более 300%)
o Мужчины интересуются автомобилями сильнее
женщин(WoW!)
o Автомобили выбирают люди в возрасте 18-45
o Ceed выбирают более молодые люди, Sportage
предпочитают женщины,
SW чаще смотрят люди возраста 35-44 и старше,
аудитория Sportage и SW обладает более
высоким доходом

10. 10
Case1: Результаты
Отложенная
конверсия
Ceed Sportage
Кампания без
таргетинга
0,098% 0,193%
Таргетированная
кампания
0,24% 0,26%
Коэффициент
изменения
2,45 1,35

11. 11
Case2: нужна новая аудитория
o Обучающая выборка:
аудитория, похожая на
пользователей, сделавших
заказ на сайте www.quelle.ru

12. 12
Case2: результаты
Оптимизация алгоритма поиска похожих позволила дважды
удвоить показатель ctr

13. 13
Case2: результаты
В ходе оптимизации было достигнуто значение СРО, сравнимое
со стоимостью заказа по контекстной рекламе.

14. 14
Look-alike на основе опросов
o Обучающая выборка – опрошенные
пользователи
o Таргетинги:
• Light TV viewers
• Новые сегменты: студенты, домохозяйки,
холостяки, гики, жаворонки и т.д.

15. 15
Кастомное сегментирование
узнай, кто ты
www.crypta.yandex.ru

16. 16
Нам пишут… (орфография сохранена)
o Как определяется кто я? И почему я СОВА?
o Я не переношу музыку, а ваша крипта мне шьяё 40
процентов меломана. Не порядок.
o С чего я женщина? (вопрос от Сергея)
o Есть мама, почему нет папы?! (вопрос от Дмитрия)
o …какие факторы включают в себя определение
Холостяка на 67%? Количество просматриваемого
порно в интернете?
o Уважаемая компания Яндекс, почему у меня при
переходе по ссылке http://crypta.yandex.ru/, поле Сова
заполнено на 88 процентов? Я пользуюсь интернетом
только с 9 утра до 18 вечера, с какого х**?

17. 17
Мой профиль

18. 18

19. 19
Йа ниробад!

20. 20
Кинаш Виктория
TechSales Department
buka@yandex-team.ru
Спасибо!