Специалисты из Университета Мэриленда (США) и Тилбургского университета (Нидерланды) разработали систему AdGazer — ИИ-инструмент, предназначенный для предсказания уровня вовлеченности пользователей в онлайн-рекламу. AdGazer, в отличие от общепринятых методов, проводит анализ не только самого рекламного объявления, но и контекста, в котором оно размещено: тематики страницы, сложности содержания и визуальных характеристик.

AdGazer функционирует на базе мощной языковой модели, способной анализировать содержание текста и выбирать наиболее подходящие объявления для конкретной ситуации. Помимо этого, платформа применяет алгоритмы машинного обучения для определения вероятности того, как долго пользователь будет обращать внимание на рекламу и зафиксирует ли он информацию о бренде.

Тестирование, проведенное на более чем 3500 цифровых объявлениях с использованием трекинга взгляда AdGazer, показало точность 0,83 для оценки внимания к рекламе и 0,80 для оценки внимания к бренду. Эти показатели превосходят результаты, полученные при использовании распространенных компьютерных моделей VGG16 и ResNet50. Исследователи подчеркивают, что контекст страницы может объяснять до трети внимания к рекламе и пятой части внимания к бренду.

«AdGazer представляет собой значительный прогресс в применении искусственного интеллекта и поведенческих теорий для оптимизации цифровой рекламы», — отмечает Мишель Ведель, профессор Университета Мэриленда и один из авторов исследования. Заявление указывает на то, что инструмент позволяет демонстрировать рекламу в тех местах, где она с наибольшей вероятностью привлечёт внимание, что существенно отличается от традиционных методов, таких как подбор ключевых слов или нативная реклама.

Новые технологии предоставляют рекламным платформам и брендам возможность точнее оценивать результативность рекламных кампаний и снижать неопределенность в охвате аудитории.