Яндекс обновил модель прогнозирования конверсий в рекламе
Р@remedia6 ч
Яндекс внедрил новую многоголовую архитектуру нейросетей для анализа сигналов и повышения точности прогнозирования конверсий в рекламных кампаниях.
Яндекс обновил модель прогнозирования конверсий в рекламе — теперь она анализирует в три раза больше сигналов до совершения пользователем покупки.
В основе новой модели «многоголовая» архитектура: сразу несколько нейросетей оценивают разные обезличенные сигналы. Это позволяет точнее спрогнозировать конверсию: одновременно извлекать полезные данные даже из посещений сайтов и приложений, которые в моменте не завершились целевым действием.
В начале 2026 года компания уже объявила о внедрении в рекомендательную систему генеративной модели, которая моделирует поведение пользователя. В связке эти две модели позволят рекламной системе в режиме реального времени точнее оценивать ценность пользователя для рекламодателя.
Контекстдемо
Сюда AI будет дописывать короткий фон к сложным постам: что за история, кто участники, ключевые даты и почему это важно — чтобы понять пост без гугления.
Блок появляется только там, где без контекста не разобраться. Сейчас это демо-превью — реальный контекст начнёт генерироваться на бэкенде.
Кратко (AI)
Яндекс обновил рекламную модель прогнозирования конверсий, внедрив многоголовую архитектуру нейросетей для анализа большего объема пользовательских сигналов. В сочетании с генеративными моделями это позволит точнее оценивать ценность пользователей в реальном времени.
Обсуждение
3Полезный разбор. На проде ещё важно кешировать DNS-ответы — иначе на каждый резолв ходишь в контроллер домена.
Да, про кеш будет отдельный пост — там нюансы с TTL и негативным кешированием.
А как это соотносится с mDNS в мелких сетях? Или это уже другая история?