Рекламные технологии: оптимизация RTB-биддинга

Ситуация: Win rate аукционов — 12%. Средний CPM выигранных — $4,20. 30% выигранных показов не приводят к viewable impression. Бюджет wastage — 18%.

DSP (Demand Side Platform) обрабатывает 500 млн bid requests/день. Бид-стратегия — fixed CPM + simple rules. Конкуренты используют ML-модели для bid optimization.

Доступные данные

• bid_requests: request_id, publisher_id, ad_slot, user_segment, floor_price, timestamp
• bids: bid_id, request_id, bid_price, won, impression_served, viewable, clicked, converted
• campaigns: campaign_id, advertiser_id, budget, target_cpa, target_audience, start_date, end_date
• bid_landscape: publisher_id, hour, avg_floor_price, avg_winning_bid, competition_density

Задачи

• Рассчитать effective CPM с учётом viewability и engagement.
• Определить sweet spots: publisher × time × segment с лучшим ROI.
• Предложить dynamic bidding strategy на основе predicted conversion probability.
• Оценить savings от viewability-adjusted bidding.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы