CC BY
0ТРАНСФОРМЕРНЫЕ МОДЕЛИ В МОНЕТИЗАЦИОННЫХ СТРАТЕГИЯХ
Попов Т.С.
Попов Тимофей Сергеевич - Senior DS Product Manager, Avito, г. Москва
Аннотация: статья посвящена анализу применения трансформерных моделей в стратегиях монетизации цифровых платформ. Рассматриваются основные преимущества архитектуры трансформеров, включая их способность анализировать долгосрочные взаимодействия и улучшать персонализацию рекомендаций, автоматизацию контента и анализ поведения пользователей. Приведены примеры использования трансформеров в крупнейших мировых компаниях, таких как Google, Spotify и Alibaba. Обсуждаются перспективы дальнейшего развития трансформеров в области динамического ценообразования, управления инвентарём и других монетизационных продуктов. Акцентируются внимание на значимости инвестиций в эту технологию для достижения конкурентных преимуществ и устойчивого роста бизнеса.
Ключевые слова: трансформерные модели, монетизация, персонализация, машинное обучение, динамическое ценообразование, автоматизация контента, рекомендации, управление инвентарём, анализ поведения пользователей, инновации, цифровые платформы.
УДК 004.8
Стратегии монетизации цифровых платформ пережили революцию в последние годы благодаря внедрению передовых моделей машинного обучения. Среди них трансформеры и графовые нейронные сети (Graph Neural Networks, GNNs) представляют собой современные передовые технологии. В данной статье рассматриваются их приложения, преимущества и влияние на рост бизнеса.
Что такое трансформерные модели?
Трансформеры представляют собой архитектуру машинного обучения, впервые описанную в 2017 году в статье "Attention is All You Need". Их ключевая особенность заключается в механизме самовнимания (self-attention), который позволяет моделям анализировать зависимости между элементами входных данных независимо от их позиции. Это делает трансформеры особенно эффективными для обработки последовательных данных, таких как текст, и позволяет учитывать долгосрочные взаимосвязи.
Дополнительные исследования показали, что трансформеры успешно применяются в задачах, связанных с обработкой временных рядов и графов, что делает их универсальным инструментом в задачах оптимизации и монетизации.
Эволюция до трансформеров
До появления трансформеров основные задачи работы с последовательными данными решались с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNNs) и их усовершенствованных версий, таких как LSTM и GRU. Однако их возможности были ограничены проблемами с долгосрочной памятью и высокой вычислительной сложностью. Трансформеры преодолели эти ограничения благодаря возможности параллельной обработки данных и более глубокому учёту контекста.
Кто применяет трансформеры?
Популярность трансформеров растет благодаря их высокой производительности в задачах обработки текста, изображений и временных рядов. Компании, такие как Google, Microsoft, OpenAI, активно используют трансформеры в своих продуктах, включая поисковые системы, голосовые помощники и генеративные модели, такие как GPT. Их применение позволяет значительно улучшить качество рекомендаций, повысить вовлеченность пользователей и увеличить доход.
Рис. 1. Распределение долей внедрения инноваций с использованием машинного обучения по отраслям, 2024.
Согласно анализу McKinsey, использование трансформеров и других методов глубокого обучения позволило компаниям в разных секторах увеличить доходность от цифровых продуктов на 20-30% за счёт улучшения персонализации и оптимизации.
• США: OpenAI и Google лидируют в разработке трансформеров, таких как ChatGPT и BERT. Amazon внедряет их для персонализации пользовательского опыта.
• Европа: Spotify применяет трансформеры для улучшения музыкальных рекомендаций
• Азия: Alibaba использует трансформеры для повышения качества рекомендаций на своих торговых платформах, а Baidu совершенствует с их помощью голосовые ассистенты и поисковые системы.
• Россия: Яндекс и Сбер активно разрабатывают модели на основе трансформеров для персонализации и создания виртуальных ассистентов.
Применение трансформеров в платформенных технологиях
Современные платформы сталкиваются с проблемой исчерпания потенциала традиционных подходов к монетизации. Трансформеры предоставляют новые возможности за счёт своей способности анализировать долгосрочные взаимодействия пользователей и выявлять сложные зависимости в данных. Ведущие компании используют трансформеры для разработки инновационных моделей монетизации, включая движки симуляции и оптимизации рекламных и рекомендательных стратегий.
Интеграция трансформеров в системы монетизации помогает создать сбалансированные стратегии, которые одновременно увеличивают доход и поддерживают высокий уровень удовлетворенности пользователей.
Как трансформеры помогают улучшать монетизационные продукты?
1. Персонализация рекомендаций: Трансформеры анализируют долгосрочные взаимодействия пользователей, предлагая более релевантные товары и услуги. Это позволяет улучшить качество пользовательского опыта, что напрямую отражается на увеличении среднего дохода на одного пользователя. Например, компания Spotify отмечает рост коэффициента удержания на 15% благодаря персонализированным рекомендациям.
2. Оптимизация аукционов: Улучшенные прогнозы позволяют точнее определять, какие рекламные блоки будут наиболее эффективными. Например, Alibaba добилась увеличения коэффициента кликабельности (CTR) на 20% после внедрения трансформеров в свои рекламные алгоритмы.
3. Автоматизация контента: Генеративные трансформеры помогают продавцам составлять качественные описания товаров, повышая их привлекательность. Исследование показало, что автоматическое создание описаний товаров увеличивает вероятность покупки на 12% в e-commerce сегменте.
4. Анализ поведения пользователей: Улучшенная обработка данных помогает выявлять скрытые паттерны, которые можно использовать для таргетинга и повышения конверсии. Компании, внедрившие трансформеры для анализа поведения клиентов, сообщают о росте конверсии на 18%.
5. Поддержка продавцов: Генеративные трансформеры позволяют оперативно работать с входящими запросами от клиентов, консультировать и помогать с оформлением заказа. Например, в маркетплейсах использование трансформеров для автоматизированных ответов на запросы клиентов снизило время обработки на 30%, что улучшило общий уровень удовлетворенности клиентов.
Перспективы развития трансформеров
В ближайшие годы трансформеры будут играть центральную роль в развитии технологий монетизации. Ожидается:
• Углубление интеграции трансформеров в монетизационные продукты, включая динамическое ценообразование и управление инвентарём.
• Разработка специализированных моделей, адаптированных для конкретных задач.
• Снижение барьера входа за счёт развития инфраструктуры, включая облачные GPU и инструменты обучения.
Развитие технологий на основе трансформеров может создать триллионы долларов добавленной стоимости в различных отраслях к 2030 году.
Рис. 2. Размер рынка AI, млрд. долларов США
Трансформеры уже доказали свою значимость, и их потенциал только растёт. Компании, которые начнут инвестировать в эту технологию сегодня, обеспечат себе лидерство на рынке в будущем.
Заключение
Трансформеры представляют собой мощный инструмент, способный преобразовать подходы к монетизации и улучшению пользовательского опыта. Инновационные концепции демонстрируют, как передовые технологии позволяют моделировать сложные бизнес-сценарии, тестировать и оптимизировать стратегии, минимизируя риски. Применение трансформеров способствует росту доходности платформ, улучшению пользовательского взаимодействия и созданию долгосрочных конкурентных преимуществ.
Будущее технологий трансформеров связано с их дальнейшей интеграцией в процессы монетизации и автоматизации. Их развитие открывает новые перспективы для платформ, готовых инвестировать в инновации и обеспечивать устойчивый рост в условиях быстро меняющегося рынка.
Список литературы
1. "AI Analysis Sizing the Prize Report", PwC, Dr. Anand S. Rao, Gerard Verweij, 2017 (стр. 8-15), [PwC], URL: https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf
2. "Fueling Growth Through Data Monetization", McKinsey, Josh Gottlieb, Khaled Rifai, 2020, [McKinsey], URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/fueling-growth-through-data-monetization
3. "Attention Is All You Need", Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin, 2017 (стр.1-12), [arXiv], URL: https://arxiv.org/abs/1706.03762
4. "A Machine Learning Approach for Revenue Management in Cloud Manufacturing", Vincent Adomat, Jonas Ehrhardt, Christian Kober, Maryam Ahanpanjeh, Jens P. Wulfsberg, 2023 (стр. 45-60), [ScienceDirect], URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827123002834
5. "Bridging Search and Recommendation in Generative Retrievalv", Gustavo Penha, Ali Vardasbi, Enrico Palumbo, Marco De Nadai, Hugues Bouchard, 2023, [ACM Digital Library], URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3640457.3688123
6. "AI-driven Business Analytics for Revenue Optimization", Ajay Rathod, 2023, [ResearchGate], URL: https://www.researchgate.net/publication/378964223_AI-driven_Business_Analytics_for_Revenue_Optimization
7. "Contextualized Recommendations Through Personalized Narratives using LLMs", 2024, Praveen Ravichandran, Marco De Nadai, Divita Vohra, Sandeep Ghael, Manizeh Khan, Paul Bennett, Tony Jebara, Mounia Lalmas-Roelleke, 2024, [Spotify R&D], URL: https://research.atspotify.com/
8. "Revenue maximization via machine learning with noisy data", Ellen Vitercik, Tom Yan, 2021 (стр. 24-35), [NeurlPS], URL: https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/56d33021e640f5d64a611a71b5dc30a3-Paper.pdf
9. "LLMs for User Interest Exploration in Large-scale Recommendation Systems", Jianling Wang, Haokai Lu, 2018, [arXiv], URL: https://arxiv.org/pdf/2405.16363
