/13267024/i_800.jpg)
Технологии Buzzoola направлены на решение одной из ключевых проблем рынка programmatic-рекламы: ограниченность доступного инвентаря при работе с брендами, чувствительными к контексту размещения рекламы. Ранее фильтрация контента строилась на статичных ограничениях и ручной модерации (white-листы), что сужало охваты рекламодателей. Новая ИИ-модель работает с текстовым контентом страниц, выполняет семантическую классификацию и интегрируется напрямую в decision layer DSP для автоматического выбора площадок в режиме реального времени.
Для корректной работы модели Buzzoola разработала KeyPages – интеллектуальный категоризатор контента, который автоматически определяет тематику web-страниц для контекстного таргетинга и Brand Safety. Для этого HTML-страницы загружаются и очищаются от лишних элементов (мета-данные, теги), после чего из текста извлекаются ключевые фразы с использованием TF-IDF и графовых алгоритмов. Ключевые фразы проверяются моделью на релевантность заголовку страницы. На основе заголовка и ключевых слов формируются промпты для LLM семейства Qwen, которая проводит первичную категоризацию контента. Результаты лемматизируются и сопоставляются с внутренним словарем категорий DSP, после чего принимается решение о возможности показа рекламы.
На базе LLM Qwen уже классифицированы сотни тысяч страниц по 80 категориям: лайфстайл, бизнес, политика, образование, наука, хобби и интересы. По внутренним оценкам компании, точность определения контекста страниц достигает свыше 85% и выше в зависимости от категорий контента.
Интеграция ИИ-модели в DSP увеличивает доступный инвентарь, включая страницы сайтов, ранее исключенные из медиапланов. Рекламодатели расширяют охват без потери безопасности бренда и повышают эффективность кампаний за счет релевантного контекста размещений и оптимизации закупки по ключевым метрикам. Паблишеры, в свою очередь, получают возможность монетизировать больший объем трафика на различных ресурсах, например, на новостных сайтах или в интернет-магазинах.