Учёные из Университета Мэриленда (США) и Тилбургского университета (Нидерланды) представили систему AdGazer — ИИ-инструмент для прогнозирования того, сколько внимания пользователи уделят рекламным объявлениям в интернете. В отличие от традиционных подходов, AdGazer анализирует не только само объявление, но и его медийное окружение: тематику страницы, сложность контента и визуальные особенности.

В основе AdGazer лежит крупная языковая модель, которая «понимает» смысл окружающего текста и подбирает наиболее релевантные объявления для каждого контекста. Система также использует алгоритмы машинного обучения, чтобы оценить, как долго пользователь будет смотреть на рекламу и запомнит ли бренд.

В ходе тестирования на более чем 3500 цифровых объявлениях с применением трекинга взгляда AdGazer показал точность 0,83 по вниманию к рекламе и 0,80 по вниманию к бренду — это выше, чем у популярных компьютерных моделей VGG16 и ResNet50. Авторы отмечают, что контекст страницы объясняет до трети внимания к рекламе и пятой части внимания к бренду.

«AdGazer — это шаг вперёд в использовании ИИ и поведенческих теорий для повышения эффективности цифровой рекламы», — говорит Мишель Ведель, профессор Университета Мэриленда и соавтор работы. Согласно заявлению, инструмент помогает размещать объявления там, где они действительно будут замечены, что выгодно отличает его от простого текстового сопоставления или нативной рекламы.

Разработка открывает новые возможности для рекламных платформ и брендов, позволяя более точно прогнозировать эффективность кампаний и минимизировать «слепые зоны» для аудитории.