"Рамблер" узнает пол по поведению 

Объединенная компания анонсировала ^[1] результат "двух лет работы лучших математиков и аналитиков "Афиши" и "Рамблера" - алгоритм под названием "Модель", который будет распознавать пол и возраст посетителей для более релевантного таргетинга рекламы и рекомендованного контента. Первым сайтом, в который интегрируют «Модель», станут «Рамблер-Новости».

Технология использует анонимную информацию о поле и возрасте пользователей «Рамблер-Почты» и «Рамблер-ID» — а затем прогнозирует пол и возраст других пользователей, отталкиваясь от схожести поведения пользователей на сайтах «Рамблера». Точность «Модели» определяется большими объемами данных, использованных для анализа поведения пользователей.

«Модель» тестировалась на «Рамблер-Новостях» в течение недели с использованием инструмента «Измерение профиля РК» от TNS (города +100 тыс.). С точностью 82,2% технология определяет пол 82,9% пользователей. По возрасту пользователи разделялись на 3 возрастные группы (от 12 до 24 лет; от 25 до 44 лет; больше 45 лет), охват пользователей, возраст которых был определен, составил 54,7%, точность определения — 79,3%.

Большие массивы пользовательских данных, которыми располагают другие крупные компании Рунета - Яндекс, Mail.Ru, В Контакте и LiveInternet - являются основным сырьем для конкуренции на рынке интернет-рекламы. "Рамблер", не вытянувший свой мессенджер ^[2] и социальную сеть ^[3], пытается восполнять этот пробел технологиями. Сосредоточившаяся на медийных сервисах компания могла бы паразитировать на чужом рекламном движке - но вместо этого вложилась в Бегун ^[4] и теперь должна будет регулярно снабжать его новыми таргетинговыми возможностями.

(Обновлено) Яндекс начал предполагать соцдем по "поведению" в августе 2011 года ^[5], назвав технологию "Крипта". В июне 2012 года ^[6] на основе "Крипты" появился таргетинговый механизм DigitalEye, позволяющий сегментировать аудиторию интернет-рекламы в зависимости от того, смотрят пользователи ТВ или нет. 

Таргет@Mail.Ru, вдобавок к данным из личных профилей и резюме, тоже экспериментирует с "тонким" таргетингом - например, на "лояльную" аудиторию или "новичков" ^[7] среди пользователей приложений. 

Источник ^[8]