В последнее время «Яндекс» мелькает в заголовках новостей не только российских СМИ. Так, компанию обвинили в предоставлении данных о пользователях сервиса такси за рубежом российским спецслужбам, зарубежные эксперты по кибербезопасности высказывают сомнения в обоснованности и анонимности сбора данных о пользователях маркетинговыми сервисами «Яндекса», а основатель компании высказался против «спецоперации» и частично признал свою ответственность за «действия страны». По мнению аналитиков, такое пристальное внимание к тому, как работает «Яндекс», может помешать ему развиваться на зарубежных рынках и даже ускорить раздел бизнеса
Массивы данных
Американская ИБ-компания Confiant 10 августа опубликовала детальный разбор кода двух маркетинговых сервисов «Яндекса» — «Метрика» и «Крипта». Инженер Confiant Кайли МакКри рассказала, как «Яндекс» собирает и использует данные своих пользователей, проанализировав код компании, утечка которого была обнаружена в январе этого года. Тогда в открытом доступе оказался код целого ряда сервисов компании: поисковой системы, карт, голосового помощника, службы такси, почты, облачного сервиса.
PBN сети — как поиметь Яндекс и Google
Инженер по обеспечению конфиденциальности Confiant обратила внимание на то, что «Яндекс» собирает гораздо больше детальных данных о местонахождении своих пользователей, чем это нужно для таргетирования рекламы: например, данные о точном местоположении людей. Кроме того, она обнаружила, что «Яндекс» имеет возможность связывать массивы данных своих пользователей с почтой и другими идентификаторами личности.
Материал по теме
Эта статья вышла на фоне новостей о том, что «Яндекс» хранит данные своих зарубежных пользователей в России, а значит, с 1 сентября ФСБ, согласно новым поправкам в закон о такси, получит круглосуточный удаленный доступ к базам данных служб заказов такси «Яндекса», так как компания включена в реестр организаторов распространения информации (ОРИ). После этого Финляндия запретила «дочке» «Яндекса» передавать России персональные данные своих пользователей. Всего сервис по заказу такси «Яндекса» работает в 17 странах СНГ, а также Африки и Европы.
После этого основатель «Яндекса» Аркадий Волож выступил с заявлением о российской «спецоперации»* на Украине, в котором он раскритиковал решение российских властей, признав, что «доля ответственности за действия страны» лежит и на нем.
Материал по теме
В ноябре 2022 года «Яндекс» объявил о намерении разделить активы. Предполагается, что российский бизнес выделят в отдельную группу компаний, из которой со временем выйдет нидерландская Yandex N.V., которая сменит название. В пресс-службе «Яндекса» отметили, что процесс реструктуризации на данный момент еще не завершен.
В «Яндексе» подчеркнули, что фрагменты кода устарели и отличаются от используемого компанией сейчас. «Яндекс» использует данные клиентов только для создания новых сервисов и улучшения существующих и никогда не продает пользовательские данные или не раскрывает их третьим лицам без согласия пользователя, заверили в компании.
Яндекс Вебмастер. Как настроить Yandex Webmaster?
Затруднения в продвижении
Аналитик «Велес Капитал» Артем Михайлин отмечает, что такие публикации несут прежде всего дополнительные репутационные риски для компании, тем самым несколько осложняя работу на новых рынках и диалог с регуляторами. «Это происходит, даже если публикуемые сведения не совсем верны и холдинг их опровергает», — подчеркивает он. По словам аналитика, наиболее заметное продвижение «Яндекса» за рубежом происходит сейчас на рынке онлайн-заказа такси, в основном в странах СНГ и Африки. По словам Михайлина, работа «Яндекса» в западных странах и так была кардинально осложнена после начала «спецоперации». При этом, добавляет аналитик, в Израиле работа идет, хотя часть активов в этой стране может и попасть под готовящуюся сейчас реорганизацию и раздел бизнеса «Яндекса».
Telegram-канал Forbes.Russia
Канал о бизнесе, финансах, экономике и стиле жизни
Новости на работе компании в России не отразятся, но могут помешать распространению сервисов «Яндекса» за рубежом, считает аналитик ФГ «Финам» Леонид Делицын. «Однако значение «Яндекса» за рубежом не настолько велико, чтобы зарубежная пресса сочла публикации важным инфоповодом. У регуляторов до «Яндекса» руки дойдут лишь в том случае, если потребуется продемонстрировать запретительную активность в отношении России в целом», — заключает Делицын.
Между Сциллой и Харибдой
Главный юрисконсульт практики интеллектуальной собственности юридической компании «ЭБР» Кирилл Ляхманов отмечает, что пользователь, регистрируясь в сервисах «Яндекса», дает согласие на сбор и обработку своих персональных данных. «В текущей ситуации каждый пользователь должен делать выбор — собственная приватность или комфорт в заказе еды и такси. К сожалению, на нынешней стадии развития регуляторной политики запрет сбора подобных данных невозможен, а инвесторов мало интересуют вопросы этики их обработки», — заключает он.
Материал по теме
Активы компании планируется разделить на российский и международный бизнес, поэтому сейчас «Яндекс» находится в подвешенном состоянии, рассуждает председатель совета Фонда развития цифровой экономики Герман Клименко. При этом в России требуют полностью локализовать бизнес, а за рубежом относятся с опасением к компаниям из России, отмечает он. Каждая из сторон пытается подтолкнуть «Яндекс» к разделению, и подобные новости могут ускорить принятие решения руководством «Яндекса», полагает Клименко. Сейчас структура сделки, видимо, еще не определена, и не исключено, что она вообще будет отложена, добавляет он.
* Согласно требованию Роскомнадзора, при подготовке материалов о специальной операции на востоке Украины все российские СМИ обязаны пользоваться информацией только из официальных источников РФ. Мы не можем публиковать материалы, в которых проводимая операция называется «нападением», «вторжением» либо «объявлением войны», если это не прямая цитата (статья 57 ФЗ о СМИ). В случае нарушения требования со СМИ может быть взыскан штраф в размере 5 млн рублей, также может последовать блокировка издания.
Источник: www.forbes.ru
Компания Яндекс — Технологии — Технология Крипта. Компания Яндекс — Технологии — Технология Крипта Кто я по версии яндекса
Сегодня мы познакомимся с забавным сервисом «Яндекс Крипта» , способным по истории вашего браузера определить вашу принадлежность к той или иной целевой группе. Именно таким образом создаётся более точная выдача поисковых результатов, сервисов и рекламы.
История технологии
Технология Крипта была создана в 2011 году и основана на фирменном методе машинного обучения Матрикснет . Чтобы технология научилась отличать одну возрастную группу от других, а мужчин от женщин, ей объяснили эти понятия на сотнях тысяч примеров. Для этого использовалась обезличенная информация о поле и возрасте пользователей из сети профессиональных контактов «Мой Круг» — люди чаще указывают реальные данные, когда речь идёт о работе. Затем для уточнения информации из профессиональной сети её сравнили с указанной в профиле пользователя на Яндексе. После перекрёстной проверки осталось около миллиона анкет с наиболее достоверной информацией.
Потом система собрала информацию о поведении этих пользователей в интернете. Например, о длине поисковых запросов, наличии в них определённых слов, о периодах активности за сутки и т.д. Социально-демографические признаки и данные о поведении пользователей в интернете использовались для обучения алгоритма.
Из этих данных разработчики создали две выборки: обучающую и тестовую. Пользователей разделили на две группы: примерно 700 тысяч для обучения Крипты и 300 тысяч для последующей проверки. Проанализировав данные из обучающей выборки, Крипта отобрала 300 наиболее важных факторов для определения пола и возраста, а также рассчитала значимость каждого из них.
Следующий этап — проверка того, насколько хорошо обучилась Крипта. Из данных в тестовой выборке убрали информацию о поле и возрасте пользователей, чтобы Крипта выяснила это самостоятельно. Для каждого пользователя она определила вероятность того, мужчина это или женщина и к какой из пяти возрастных групп он относится. Разработчики сравнили результаты с имеющимися данными и усовершенствовали алгоритм обучения. После ряда проверок и усовершенствований технологию внедрили.
Работа и применение системы
При выборе нужной аудитории из всех пользователей Яндекса пол определяется с вероятностью 74% — в полтора раза точнее, чем наугад. Возрастная группа, например, от 25 до 34 лет (самая большая по численности группа пользователей) определяется с вероятностью 45%, что более чем в два раза точнее случайного определения. Когда реклама таргетируется на меньшую аудиторию, точность определения демографии увеличивается. Например, при охвате половины аудитории указанные вероятности равны 85% и 52% соответственно.
Крипта, как и положено в 21 веке, постоянно поддерживает знания в актуальном состоянии, каждый день обрабатывая и обновляя данные о практически всех пользователях. Также технологию можно научить различать пользователей интернета не только по полу и возрасту. Ей не важно, какие общие признаки или интересы объединяют людей в реальной жизни. Однако Крипта отличит разные группы друг от друга, если их поведение в интернете будет заметно различаться.
После клика на ссылку тотчас же выдаётся диаграмма, по которой можно узнать, что Крипта думает о вас. Сверху вы можете посмотреть мою диаграмму. С холостяком она угадала, а вот с меломаном — нет. С моим слухом любитель музыки из меня никакой. Самый забавный пункт — «мама». Я на 10% «мама»!
А где же «папа»? Авторы сервиса явно дали маху, упустив этот пункт. В общем и целом, Крипта не идеальна, но работу свою вполне может выполнять в области рекламы (что и делает вполне успешно, раз её до сих пор применяют) с учётом дальнейшего допиливания до состояния, близкого к совершенству. Кстати, а насколько точным у вас получился анализ «доктора психологических наук Крипты»?
Every day, millions of web users are exposed to banner ads on the pages of Yandex’s sites. Advertisers on Yandex can opt to show their ads only to that part of the viewer audience that is potentially interested in seeing them, such as people of a certain age or gender. To enable advertisers to target their ads to a specific audience, Yandex uses its own proprietary behavior analytics technology called Crypta. This technology allows classification of web users based on their online behavior. Their behaviour just has to differ somehow.
How It Works
Crypta is based on Yandex’s own machine learning method, MatrixNet . It learns how to identify a particular audience segment by studying typical representatives’ internet behaviour. For a successful study, Crypta needs to analyse the behavior of at least 30,000 users – experiments have shown this is enough for a reliable result.
Yandex collects information about typical members in various segments from marketing agencies. They help us find users with particular socio-demographic characteristics: a particular age or gender, with the right level of income, education, habits and interests. For example, if Crypta needs to learn how to identify pet food purchasers, such people can be found through surveys. Of course, Yandex receives this information in anonymised form.
Crypta studies how members of particular groups behave online: which words they use in search queries, how many queries they submit per session, which sites they visit, what time of day or night they go online, and so on. It analyses about 300 factors characterising user behavior, and determines the significance of each one for specific audiences. The result is a formula according to which Crypta can determine whether a person belongs to a certain group. The formula is then tested on a new batch of data and, if necessary, is corrected.
Crypta analyses every internet user’s likelihood of belonging to a particular audience segment. It renews its analysis every day to keep up with changes in people’s interests. While some changes take time, such as growing into a new age group, others – like becoming a pet food purchaser – happen very quickly.
Application
Yandex utilises Crypta in both search and banner advertising. For instance, with Crypta’s help, ads served by Yandex.Direct can be targeted exclusively at users who have recently shown interest in the advertised product (behavioural targeting).
Several different banner-targeting methods have been created on the basis of Crypta – socio-demographic targeting (by age and gender), or targeting of users who practically never watch television. Crypta is also employed in our look-alike targeting instrument, which allows advertisers to show their banners to people who are similar to existing customers.
Построение профиля пользователя
Крипта работает на основе различных методов машинного обучения. Чтобы установить признаки, по которым человека можно отнести к какой-либо группе, она исследует сетевое поведение её типичных представителей
Типичных представителей групп, например покупателей кормов для животных, Яндекс ищет с помощью маркетинговых агентств. Для успешного обучения Крипте нужно проанализировать поведение как минимум 30 тысяч таких пользователей. Как показывают эксперименты, этого количества уже достаточно для получения надёжного результата. Разумеется, все данные Яндекс получает в обезличенном виде.
: какие слова они используют в запросах, сколько запросов задают за сессию, какие сайты посещают, в какое время суток выходят в интернет и т. д. — всего около 300 факторов.
Затем Крипта рассчитывает значимость каждого фактора для конкретного сегмента пользователей. В итоге получается формула, с помощью которой вычисляется вероятность принадлежности пользователя к данной группе. Эти данные пересчитываются каждый день, чтобы успевать реагировать на изменения в интересах людей. Например, если переход в другую возрастную группу требует времени, то стать автолюбителем можно очень быстро. Сама формула тоже время от времени проверяется и, если нужно, корректируется.
«Склейка» профиля из идентификаторов браузеров и устройств
Как уже было сказано выше, пользователь для Крипты — это не человек с именем и фамилией, а набор идентификаторов. Но почему набор? Дело в том, что каждое устройство и браузер, которым человек пользуется для выхода в сеть, имеет свой уникальный идентификатор — файл cookie, который сайты используют, чтобы узнавать пользователя и, например, не спрашивать каждый раз пароль для входа. Свои идентификаторы есть и у приложений — если приложение (например, Карты или Навигатор) отправляет данные на сервера Яндекса, информацию из его идентификатора Крипта тоже учитывает.
Для «склейки» применяются два метода — вероятностный и факторный.
Первый позволяет предположить, что два устройства принадлежат одному человеку, если поведение их пользователей очень похоже.
Выяснилось, что я сова:)
Вот, как я веду себя в интернете.
Основной браузер у меня Opera . Первым делом «криптанулся» из неё.
Яндекс.Крипта в Opera.
Ради интереса, решил пройти тест с других обозревателей.
В Internet Explorer , которым я практически не пользуюсь, показывает, что я сова, хотя и не такой сова, как в Opera . При этом я еще и наполовину семейный человек, а на вторую половину — нет:)
Яндекс.Крипта в Internet Explorer.
В Chrome я оказался роботом. Это видимо потому что я его использую только для отладки JavaScript и частенько чищу историю. В FireFox ситуация аналогичная, но его я вообще редко запускаю, только для проверки кроссбраузерности.
Яндекс.Крипта в Google Chrome.
В Android у меня стоят две Opera , одна Mini , другая Mobile . Последней пользуюсь чаще.
В Opera Mobile я руководящая, наполовину семейная, но еще гулящая, сова.
Яндекс.Крипта в Opera Mobile под Android.
В Opera Mini я бедный студент-гик, скитающейся по простором мира, живущий в ночи холостяцкой жизни.
Яндекс.Крипта в Opera Mini под Android.
Andoroid для веб-серфинга я не использую, чаще приходится открывать им внешние ссылки из социальных сетей.
Показатели в Safari под iPad схожи с Opera под Windows . Это видимо потому что по частоте использования Safari у меня выходит на втором месте, с очень большим отрывом от первого.
Яндекс.Крипта в Safari под iPad.
iPad я часто использую для вечернего брожения по просторам Всемирной паутины, и обычно посещаю узкий круг сайтов. В Opera я более активный, хотя число часто посещаемых сайтов у меня тоже ограничено. В обоих случаях, я авторизирован в сервисах Яндекс , некоторыми из которых частенько пользуюсь, обычно для бытовых целей. Интересно было бы посмотреть на нечто похожее от Google , который я больше использую по работе.
Как я понимаю, данные показатели влияют на контекстную рекламу, которую я не вижу на многих сайтах. Не вижу, потому что не смотрю, ибо как правило, информация о продуктах в такой рекламе, на момент показа, для меня уже не актуальна. От идеи до реализации один шаг — привычка. Роботы, как бы не старались, не успеют отреагировать:)
Интересно, почему я на 10% мама и что это вообще значит? 🙂
« Предыдущая запись
Источник: pluginbuzz.ru
Яндекс.Аудитории: четыре источника клиентов
Руководитель направления «Реклама» в маркетинговом агентстве Serenity Александр Сейгаров рассказывает, как использовать Яндекс.Аудитории, чтобы находить новых клиентов для своего бизнеса.
Контекстная реклама со временем может терять свою эффективность, если ничего не менять. Например, потому что возрастает конкуренция, стоимость клика в поиске увеличивается, и за то же количество переходов приходится платить больше.
Специалистам по интернет-рекламе приходится находить новые инструменты, которые рекламные системы разрабатывают. Один из них — Яндекс.Аудитории. Это сервис, который дает возможность таргетировать рекламу в Директе не только по ключевым фразам, но и на основе дополнительных данных.
Что дают Яндекс.Аудитории
Сервис создает сегменты пользователей, обрабатывая данные о целевой аудитории. Мы расскажем о типах сегментов, использующих четыре разных источника данных: сегменты из Яндекс.Метрики, CRM-системы, гиперлокальный таргетинг и look-alike аудитории.
Эти сегменты можно использовать для корректировки ставок в любых кампаниях Директа или для таргетинга рекламы в РСЯ. Результат — повышение эффективности рекламы и более рациональное расходование бюджета. Рассмотрим, как использовать возможности Яндекс.Аудиторий.
Данные из CRM
Яндекс.Аудитории создают сегменты на основе данных из CRM: телефонов, email-адресов, ID мобильных устройств и MAC-адресов (по протоколу API). Соберите данные пользователей в один файл, каждый тип данных — отдельно, совмещать можно телефоны и email-адреса. Затем загрузите в систему, и сервис сформирует из него сегмент. Единственное ограничение — Яндекс должен распознать не меньше тысячи пользователей в файле.
Технология Яндекса «Крипта» анализирует эти данные и передает в Аудитории обезличенную информацию о пользователях: пол, возраст, интересы, город, тип устройства. За счет этой информации реклама становится точнее.
Кроме обычных данных можно использовать еще и MAC-адреса, передавая их по API-протоколу. Собирать такие адреса помогают компании Hot Wi-Fi и Radius WiFi. Они добавляют на роутеры две технологии: сбор данных через точку доступа и WiFi-Радар.
С помощью первой роутер собирает телефоны и email-адреса людей, которые к нему подключились. Так легко набрать аудиторию для рекламы любому локальному бизнесу. Просто поставьте точку Wi-Fi, где пользователи должны вводить телефонный номер, чтобы подключиться.
А WiFi-Радар собирает MAC-адреса устройств. Это позволяет парсить даже тех пользователей, которые не подключаются к роутеру, а просто проходят мимо с Wi-Fi на телефоне в автономном режиме.
Технологии подходят рекламодателям, которым сложно найти аудиторию, например, b2b. Они могут собирать данные посетителей профильных мероприятий. Пригодятся они и компаниям с офлайн-точками, которые ежедневно посещают много людей.
Гиперлокальный таргетинг
Яндекс.Аудитории также собирают сегменты пользователей по их геолокации. Можно собирать всех, кто находится в радиусе 500–10 000 м от точки на карте: местоположения вашей компании, конкурентов или мест скопления целевой аудитории. А инструмент «Полигоны» выделяет нужный квартал, ограничивая его многоугольником площадью до 10 км².
Аудиторию такого сегмента можно собирать в зависимости от того, как часто пользователь посещает место: регулярно бывает, живет или работает, бывает какое-то количество дней за определенный период.