Рубрика «Блог компании Surfingbird» - 2

в 19:15, , рубрики: big data, data mining, nlp, relap, Блог компании Surfingbird, классификация, машинное обучение, нативная реклама, рекомендательные системы, Семантика, тематическое моделирование, формула Байеса, метки:

bayesian

Почему?

Сейчас Relap.io генерирует 40 миллиардов рекомендаций в месяц на 2000 медиаплощадках Рунета. Почти любая рекомендательная система, рано или поздно, приходит к необходимости брать в расчет содержимое рекомендуемого контента, и довольно быстро упирается в необходимость как-то его классифицировать: найти какие-то кластеры или хотя бы понизить размерность для описания интересов пользователей, привлечения рекламодателей или еще для каких-то темных или не очень целей.

Задача звучит довольно очевидно и существует немало хорошо зарекомендовавших себя алгоритмов и их реализаций: Латентное размещение Дирихле (LDA), Вероятностный латентно-семантический анализ (pLSA), явный семантический анализ (ESA), список можно продолжить. Однако, мы решили попробовать придумать что-нибудь более простое, но вместе с тем, жизнеспособное.
Читать полностью »

в 13:44, , рубрики: relap, Блог компании Surfingbird, контент-маркетинг, нативная реклама, реклама, реклама в интернете, таргетинг, целевая аудитория

image

Когда говорят о «нативной рекламе», часто непонятно, что имеют в виду. Публикацию в СМИ? Спецпроект? А еще есть видеореклама, она тоже бывает нативной. А реклама в Фейсбуке нативная?

Еще у «нативной рекламы» 100500 синонимов: спонсорский контент, спецпроект, рекламный материал и все то же самое на английском.

Нативная реклама — это когда пользователю удобно и интересно контактировать с брендом. Какая реклама по форме — зависит от целей.

Поэтому, чтобы начать делать нативную рекламу...

 

Определитесь с целями

Зачем вам реклама? Она решает бизнес-задачу? Например, завоевать доверие клиентов или повысить продажи.

Или вами движет чувство прекрасного и жажда охвата, шеров и всеобщего веселья, в центре которого ваш бренд? Цель определяет формат, в котором вы будете работать.Читать полностью »

в 14:49, , рубрики: relap, Блог компании Surfingbird, веб-аналитика, заработок, Медиа, Монетизация веб-сервисов, нативная реклама, отзывы, Повышение конверсии, рекомендательные системы, СМИ, метки:

image

Коммерческий успех медиа сильно завистит от удобства для пользователя. Удобное медиа — это больше показов страниц, больше времени на сайте и больше денег.

Площадки, которые пользуются Relap.io рассказывают, что дает им рекомендательная система и платформа для нативной рекламы.
Читать полностью »

в 13:54, , рубрики: relap, user experience, Блог компании Surfingbird, веб-аналитика, Законодательство и IT-бизнес, интернет-маркетинг, контент-маркетинг, нативная реклама, реклама, текст, тексты

image

 

Вы написали статью или сделали посадочную страницу. Рассказываем, что вас ждет, когда на нее придут пользователи.

 

Люди делят текст на блоки и сканируют только их

Если вы написали статью, скорее всего, ее не прочитают внимательно. В интернете люди предпочитают не читать, а «сканировать» текст — пробегаться по нему и цепляться за интересные отрывки. Это обнаружила Nielsen Norman Group еще в 2008 году.

 

circle (18)

Герри МакГоверн

консультант по клиентоориентированности Microsoft, Cisco и VMware

Мы попросили 15 человек найти задачу, которую мы поместили в центр страницы. Нашел ее только один, остальные начали искать в левой части экрана и в поле поиска. По прошествии лет я понял, что люди не сканируют всю страницу — они делят ее содержимое на блоки и просматривают только их.

 

Эффект сканирования распространяется и на печатные издания: книги, журналы, брошюры. Об исследовании этой особенности рассказал Washington Post. Нейробиологов беспокоит то, что альтернативный способ чтения уже конкурирует с классическим глубоким погружением в текст, который формировался тысячи лет.

 

Беспокоит не столько то, что людям стало сложнее сосредоточиться на чтении художественной литературы, а то, как это влияет на способность усваивать новую информацию на работе и в школе. Человеческий мозг изначально не предназначен для чтения, поэтому мы быстро переучиваемся воспринимать текст. На бумаге мы читали страницу за страницей, а в интернете урываем текст кусками из разных сайтов, переключая внимание с одной темы на другую.

 

Эта тепловая карта из исследования Chartbeat и Slate.com демонстрирует области статьи, которые читают больше и меньше всего (результаты исследования). Читатели внимательнее всего в красной области.

 
Пользователи читают текст о вашей компании: Как это происходит на самом деле - 3
Читать полностью »

в 9:47, , рубрики: relap, Блог компании Surfingbird, естественная реклама, интернет-маркетинг, контент-маркетинг, Медиа, нативная реклама, Повышение конверсии, повышение эффективности рекламы, СМИ

imgpsh_fullsize (9)

Вот пример того, как мы изменили рекламу магазина окон.

Мы уверены, что блог Relap.io читают копирайтеры, дизайнеры и другие специалисты по рекламе, которые каждый день сталкиваются с необходимостью генерить заголовки и находить цепляющие картинки для рекламных объявлений.

Мы размещаем нативную рекламу на крупных площадках Рунета. Наши партнеры РИА Новости, AdMe, VC.ru, Sostav.ru и еще десятки медиа. Мы делаем так, чтобы реклама хорошо выглядела на сайте и привлекала пользователей. Средний CTR рекламы Relap.io от 1,3 до 1,7%

За время работы мы сделали однозначный вывод, что картинки и заголовки могут сильно повлиять на результат рекламной кампании.

Для простоты мы создали внутри Relap.io «Правила хорошей рекламы». В тексте разберем 3 кейса, где мы улучшали результаты РК по «правилам».

Читать полностью »

в 16:45, , рубрики: ab testing, UX, Блог компании Surfingbird, веб-аналитика, коллаборативная фильтрация, машинное обучение, Медиа, Повышение конверсии, рекомендательные системы, рекомендации, СМИ

Во время общения с медиа мы в Relap.io часто сталкиваемся с массой заблуждений, в которые все верят, потому что так сложилось исторически. На сайте есть блоки типа «Читать также» или «Самое горячее» и т.п. Словом, всё то, что составляет обвязку статьи и стремится дополнить UX дорогого читателя. Мы расскажем, какие заблуждения есть у СМИ, которые делают контентные рекомендации, и развеем их цифрами.

HAbr1

Читать полностью »

в 13:22, , рубрики: ab testing, big data, data mining, usability, UX, Блог компании Surfingbird, коллаборативная фильтрация, машинное обучение, Медиа, рекомендательные системы, рекомендации, СМИ

Во время общения с медиа мы в Relap.io часто сталкиваемся с массой заблуждений, в которые все верят, потому что так сложилось исторически. На сайте есть блоки типа «Читать также» или «Самое горячее» и т.п. Словом, всё то, что составляет обвязку статьи и стремится дополнить UX дорогого читателя. Мы расскажем, какие заблуждения есть у СМИ, которые делают контентные рекомендации, и развеем их цифрами.
 
HAbr1
 
 

Рекомендовать по тегам

Самое большое и самое популярное заблуждение. Чаще всего СМИ делают рекомендации в конце статьи по тегам. Так поступает Look At Me и РБК, например. Есть материал с тегами: трактор, Путин, сыр. К нему выводятся тексты про трактора, про Путина и сыр. На первый взгляд, логично:
вилладж
Подобная механика рекомендаций в реальной жизни выглядела бы так. Вы идёте в магазин за продуктами. И кладёте в корзину сливочное масло. К вам подходит консультант с потными от волнения ладошками и говорит: «О, я вижу, вы взяли масло и это значит, что вам нужно масло. Возьмите еще пять видов сливочного деревенского и подсолнечного и козьего масла». Максимум, что может случиться из ряда вон выходящее — вам предложат трансмиссионное, если вы читали что-то про автомобили. И это уже будет считаться rocket science.Читать полностью »

в 10:36, , рубрики: coub, growth hacking, Блог компании Surfingbird, веб-аналитика, виральность, интервью, Медиа, Монетизация веб-сервисов, персонализация, персональные рекомендации, реклама, рекомендательные системы, социальные сети, спецпроекты

image

Сервис зацикленных видео COUB – одна из первых площадок, которая начала использовать наши технологии для персонализации сайта. Основатель сервиса Михаил Табунов рассказал, как устроен COUB​ и почему не надо делать свою рекомендательную систему, когда есть Relap.io​.

О чем говорили:

  • Как COUB перестал делать свою рекомендательную систему и почему не советует делать ее остальным.
  • Как делать спецпроекты на 1 миллион охвата на сайте, где контент генерируют пользователи.
  • Люди делятся тем, что создают. Как юзеры взяли на себя продвижение COUB.
  • Почему новые сервисы для планирования не могут победить Exel.
  • Где искать идеи и кого читать.

 

Relap.io сейчас формирует весь блок рекомендаций под коубами. Почему вы не сделали свою рекомендательную систему?

На самом деле мы её сделали, и даже было несколько версий. Когда решили сравнить конверсию с Relap, то оказалось, что Relap дает в два раза больше переходов по рекомендациям. Мы пробовали несколько алгоритмов: ставили похожие по тегам коубы, самый «горячий» контент и контент, который похож по содержимому. В результате у нашего алгоритма было максимум 25% конверсии, а у Relap доходило до 50%.Читать полностью »

в 12:18, , рубрики: buzzfeed, data science, анализ данных, Блог компании Surfingbird, интервью, исследования аудитории, Исследования и прогнозы в IT, контент-маркетинг, Медиа, медийная реклама, СМИ, трафик, увеличение конверсии, увеличение трафика

image

BuzzFeed специализируется на виральном контенте и при подготовке своих публикаций активно использует анализ данных. Этим в компании занимается специальный отдел, которым руководит 41-летняя Дао Нгуйен. Ее должность в Buzzfeed официально звучит, как «издатель» (publisher), но в прессе ее уже прозвали «царицей данных».

Дао Нгуйен не отвечает за распространение и продажи. Она руководит в Buzzfeed всеми работниками, которые не связаны напрямую с подготовкой контента и рекламы. Речь идет о технической части, работе с данными и всем, что так или иначе связано с издательской платформой. А это, ни много ни мало – более 100 человек, что составляет около шестой части всего коллектива Buzzfeed. 

Благодаря работе аналитического отдела трафик Buzzfeed увеличился в 5 раз.

Об особенностях своей работы издатель Buzzfeed рассказала в интервью FastCompany. Мы перевели самые интересные моменты.
Читать полностью »

в 18:06, , рубрики: google analytics, аналитика, Блог компании Surfingbird, веб-аналитика, интернет-маркетинг, контент, Медиа, медийная реклама, монетизация, подписка, реклама, СМИ, эффективность

image

Издатель Buzzfeed Дао Нгуен (Dao Nguyen) недавно рассказала в интервью, как издание использует данные для планирования и продвижения публикаций.

circle (13)

Дао Нгуен, издатель Buzzfeed

Я не думаю, что Buzzfeed имеет монополию на данные. Я думаю, мы просто правильно их используем.

Мы перевели статью Publishing Executive, где описаны инструменты Google Analytics, которые помогут медиа анализировать данные, делать выводы и корректировать редакционную политику.

Краткий пересказ:
 

Демографические показатели

Чтобы расширить аудиторию, пишите материалы на основе данных об интересах пользователей. Рассказывайте о городах, в которых они живут.

Уникальные посетители и конверсия

Какой процент уников подписывается на ваши рассылки и смотрит вашу рекламу?

Показатель отказов

Сколько пользователей продолжают пользоваться вашим сайтом после того, как прочли одну статью. Как вовлечь их с помощью персонализации?

Средний чек

Как применить метрику e-commerce для медиаплощадки.

Группировка контента

Узнайте, какие статьи и разделы вашего сайта приносят больше денег и подписок.

Издатели жестко конкурируют за трафик с сайтов и сервисов, которые распространяют контент (читай Facebook, Google News, Flipboard). Медиа стремятся лучше понять, какую пользу приносит контент, и что нужно сделать, чтобы заработать на контенте больше. Настало время аналитики.

giphy (1)

Наверняка ваша редакция и маркетинговая команда в каком-то виде уже анализируют контент. Скорее всего, вы пользуетесь Google Analytics. И, скорее всего, вы используете не все инструменты.Читать полностью »

123...8
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js