工作原理
Crypta 技术基于 MatrixNet 机器学习方法。通过研究典型用户的网络行为,Crypta 技术学习识别受众群体。为保证学习成效,技术需要分析至少3万用户的行为。据测验结果显示,这种数量已经足够保证可靠的学习结果。
通过市场调查公司 Yandex 寻找属于某种群体的典型用户。市场调查公司帮助寻找具有需要社会人口特征的人,即具有固定性别、年龄、收入与教育水平、生活习惯与兴趣的人。比如,如果需要让 Crypta 学会识别宠物食品的购买者,可以通过社会调查找到这些用户。当然,Yandex以匿名形式获得调查数据。
之后,Crypta 分析典型用户的网络行为:在搜索查询使用哪些词语、在用户会话中提交多少查询串、访问哪些网站、在什么时间上网等等。Crypta一共分析300左右种描述用户行为的因素以及确定每个因素对具体用户群体的重要性。终于Crypta建立用户识别公式,并确认用户是否归于固定的用户群体。公式建立以后,再次把它应用于新一批数据,如有需要对公式进行调整。
Crypta 计算每位网络用户对某种用户群体的归属可能性。为了能够反映人们的兴趣变化,这些数据每天重新计算。比如,为了用户从一个年龄群体转到另一个年龄群体需要较长的时间,但是他能很快进入汽车爱好者群体。
使用范围
Crypta 使用于Yandex的关键词广告与横幅广告。比如,Yandex网络联盟平台中展示的关键词广告的挑选过程也基于 Crypta 技术的社会人口数据。
在横幅广告使用 Crypta 以针对固定性别和年龄的用户或针对电视轻度使用者展示广告。 Look-alike 社会人口定向也基于 Crypta 技术,该定向允许广告商寻找与现有客户相似的用户以及向他们展示横幅广告。