Çok Modlu Tıklama Oranı Tahmini
Çok Modlu Tıklama Oranı Tahmini projemiz, tıklama oranlarını benzeri görülmemiş bir doğrulukla tahmin eden gelişmiş bir sistem oluşturmak için hem metinsel hem de görsel bilgileri kullanarak modern verilerin karmaşıklığını benimsemektedir. Görüntüler, metinler ve kullanıcı etkileşimlerini kapsayan çok modlu verileri entegre ederek, hedeflenen reklamların sunulma biçimini yeniden tanımlamayı, alaka düzeyini, etkileşimi ve daha yüksek gelir üretimini sağlamayı amaçlıyoruz.
Çok Modlu Tıklama Oranı Tahmini Nedir?
Geleneksel CTR tahmin sistemleri, kullanıcı sorguları, açıklamalar veya meta veriler gibi metinsel verilere büyük ölçüde güvenir. Ancak, görsel odaklı çevrimiçi dünyada, görseller genellikle kullanıcı davranışını şekillendirmede metin kadar etkilidir. Çok modlu CTR tahmini, bu veri türlerini birleştirerek her ikisinin de benzersiz güçlü yanlarından yararlanır ve kullanıcı niyetinin daha bütünsel ve doğru bir modelini oluşturur.
Projemizin Temel Özellikleri
Görsel ve Metinsel Verilerin Entegrasyonu:
Görüntü Analizi: Ürün fotoğrafları, reklam afişleri ve küçük resimleri bir araya getirerek, Evrişimli Sinir Ağları (CNN) kullanılarak renk şemaları, nesne nitelikleri ve genel tasarım çekiciliği gibi özellikler çıkarılır.
Metin Anlama: Transformatör modellerini kullanarak reklam metinlerini, başlıkları ve açıklamaları analiz eder, anlamsal anlam ve duygusal tonu çıkarır.
Modalitelerin Birleştirilmesi: Dikkat mekanizmalarını kullanarak metin ve görsellerden elde edilen içgörüleri birleştirerek etkileşimlerini etkili bir şekilde modellemek.
Gelişmiş Makine Öğrenmesi Teknikleri:
Çok Modlu Sinir Ağları: Görüntü ve metin verilerini aynı anda işleyen, her bir modalitenin kendine özgü özelliklerinin korunup kullanılmasını sağlayan özel mimariler.
Kendi Kendini Denetleyen Öğrenme: Modelleri önceden eğitmek için büyük miktarda etiketlenmemiş veri kullanır ve bu sayede, alt akış CTR görevlerindeki performanslarını önemli ölçüde artırır.
Kişiselleştirme ve Bağlam Farkındalığı:
Bireysel kullanıcı tercihlerini ve geçmiş etkileşimleri analiz ederek, önerileri kullanıcı ilgi alanlarına göre dinamik olarak uyarlar.
Gerçek Zamanlı Performans:
Gerçek zamanlı tahminleri destekler ve kullanıcı eylemlerine anında yanıt veren uyarlanabilir reklam yerleşimlerini mümkün kılar.
300'den fazla web sitesi ve mobil uygulamadan oluşan bir ağda, minimum gecikmeyle ölçeklenebilirliği garanti eder.
Pipeline'ımız
Veri Toplama:
300'den fazla web sitesi ve mobil uygulamamızdan oluşan ağımızdaki kullanıcı etkileşimlerinden birinci taraf verileri.
Reklamlardaki görseller ve metinler, meta verileri ve tıklama performansı dahil.
Özellik Çıkarımı:
Görsel Özellikler: CNN'ler nesne varlığı, stil ve kompozisyon gibi üst düzey özellikleri çıkarır.
Metinsel Özellikler: Transformatör tabanlı modeller duyguyu, bağlamı ve amacı anlamak için metinsel öğeleri işler.
Füzyon Katmanı:
Görüntü ve metin yerleştirmelerini birleştirerek dikkat katmanları aracılığıyla etkileşimlerini ve tamamlayıcılıklarını yakalar.
CTR Tahmini:
Bir kullanıcının bir reklama tıklama olasılığını çıktı olarak verir ve reklam yerleşimini ve tasarımını optimize etmek için eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar.
Faydalar
Gelişmiş Tahmin Doğruluğu: Görsel öğelerin dahil edilmesi, özellikle moda, seyahat ve yaşam tarzı reklamları gibi görsel olarak yönlendirilen içerikler için sistemin CTR'yi tahmin etme yeteneğini artırır. Şu anda, açık artırmalardan gelen reklamların meta verileri bizimle paylaşılmıyor.
Gelişmiş Kullanıcı Deneyimi: Reklamları daha fazla hassasiyetle kullanıcı tercihlerine göre uyarlayarak daha ilgi çekici ve daha az müdahaleci bir tarama deneyimi sağlıyoruz.
Artan Gelir: Daha iyi hedeflenmiş reklamlar daha yüksek etkileşim oranları, iyileştirilmiş CPM değerleri ve daha güçlü para kazanma sonuçları anlamına gelir.
Sektör Trendlerine Uyum Sağlayabilme: Çok modlu sistemler, video ve etkileşimli medya dahil olmak üzere gelişen reklam biçimlerine uyum sağlamak için daha iyi donanımlıdır.
Geleceğe Yönelik Vizyon
Reklamcılık gelişmeye devam ettikçe, çok modlu CTR tahmini bir sonraki bölümünü tanımlamada önemli bir rol oynayacaktır. Görüntülerin ve metnin ötesinde, modellerimize video, ses ve etkileşimli öğeleri entegre ederek kullanıcı amacına dair daha da zengin bir anlayış yaratmayı öngörüyoruz. Amacımız yalnızca çerezsiz geleceğe uyum sağlamak değil, aynı zamanda reklamverenler ve kullanıcılar için değer yaratan yenilikçi, gizlilik bilincine sahip reklam sistemleri tasarlamada öncülük etmektir.
Çok Modlu Tıklama Oranı Tahmini ile dijital reklamcılıkta mümkün olanın sınırlarını zorluyor, veri bilimini ve yaratıcılığı birleştirerek her düzeyde kullanıcıyla yankı uyandıran reklamlar yaratıyoruz.
Ostim OSB mahallesi, Cevat Dündar Caddesi, No:1/1 Kat:5 No:71, Ostim Teknopark Turuncu Bina, 06374, Yenimahalle, Ankara, Türkiye
+90 530 416 76 16
info@boldblu.com