Федеративное обучение в рекламе

Введение

В эпоху, когда данные о потребителях движут процессами принятия решений, компании сталкиваются с трудной задачей: использовать возможности машинного обучения (ML) для персонализации опыта и одновременно защищать конфиденциальность данных и соблюдать строгие нормативные требования. Федеративное обучение (Federated Learning, FL) стало революционным решением, изменившим подходы таких отраслей, как реклама, AdTech и маркетинг, к работе с данными.

Федеративное обучение представляет собой децентрализованную методику машинного обучения, в рамках которой модели обучаются совместно на нескольких источниках данных без их централизации. В отличие от традиционного подхода, который требует хранения и обработки огромных объемов конфиденциальной информации на центральных серверах, FL гарантирует, что данные остаются локализованными на устройствах пользователей или серверах организаций. В процессе обмена используются только обновления моделей — математические представления закономерностей в данных, что существенно снижает риск утечек или неправильного использования информации.

Для рекламной и маркетинговой индустрий, где вопросы конфиденциальности данных усилились из-за таких регуляторных требований, как 152-ФЗ, FL предлагает путь к инновациям без компромиссов. Эта технология позволяет рекламодателям извлекать ценные инсайты, такие как предпочтения пользователей, их поведение в интернете и покупательские паттерны, без раскрытия или передачи исходных данных. Эта возможность сохранять конфиденциальность одновременно помогает организациям совершенствовать таргетинг, улучшать персонализацию и повышать вовлеченность, укрепляя доверие потребителей.

Кроме того, FL решает задачи эффективности и масштабируемости. Используя вычисления на периферийных устройствах (edge computing), обеспечивать обработку данных ближе к их источнику, снижая задержки и позволяя быстрее вносить изменения в кампании. FL также способствует сотрудничеству между участниками рынка, которые ранее не могли делиться данными из-за конкуренции или юридических ограничений, открывая новые возможности для синергии и анализа рынка.

Эта статья исследует трансформационную роль федеративного обучения в рекламе, AdTech и маркетинге. Мы рассмотрим его применение в горизонтальном и вертикальном FL, реальные сценарии использования и потенциал для решения ключевых проблем B2B-компаний. От персонализированного таргетинга до реализации концепции "Bring Your Own Model" (BYOM), федеративное обучение — это не просто инновация, а философский сдвиг в сторону ответственного использования данных.

Горизонтальное и Вертикальное Федеративное Обучение в Рекламе

Федеративное обучение предлагает две основные парадигмы — горизонтальное федеративное обучение (HFL) и вертикальное федеративное обучение (VFL) — каждая из которых предназначена для реализации определенных сценариев совместного обучения моделей. Эти подходы открывают новые возможности для рекламы, основанной на данных, сохраняя при этом конфиденциальность и независимость участников.

Горизонтальное федеративное обучение: объединённый взгляд на разные платформы

Горизонтальное федеративное обучение предназначено для сценариев, в которых несколько участников обладают наборами данных с похожими признаками, но разными пользовательскими базами. Например, две рекламные платформы — одна специализируется на мобильных приложениях, вторая - на веб-приложениях, — могут иметь схожие данные, такие как коэффициенты кликов (CTR), время пребывания на сайте и демографическую информацию. Используя HFL, эти платформы могут совместно обучать модель машинного обучения, которая отражает более широкие поведенческие тенденции, не раскрывая исходные данные.

Применение в рекламе и AdTech

1. Кроссплатформенный поведенческий анализ: HFL позволяет создавать целостные профили пользователей на различных устройствах и платформах. Например, глобальный ритейлер с отдельными приложениями для покупок и взаимодействия в соцсетях может использовать HFL, чтобы понять, как пользователи переходят между этими контекстами, совершенствуя омниканальные рекламные стратегии.
2. Улучшение таргетинга рекламы среди конкурентов: Конкурирующие рекламные сети могут совместно разрабатывать модели, которые повышают релевантность рекламы, при этом сохраняя конфиденциальность данных пользователей. Это особенно важно для таких отраслей, как электронная коммерция, где предпочтения клиентов часто пересекаются между платформами.
3. Приватные метрики эффективности кампаний: Агентства могут сотрудничать для оценки успешности рекламных кампаний в нескольких сетях, используя агрегированные выводы модели. Это обеспечивает клиентов более полным представлением о возврате инвестиций (ROI) от кампаний.

Вертикальное федеративное обучение: раскрытие дополнительных инсайтов

Вертикальное федеративное обучение (VFL) применяется в случаях, когда две или более стороны обладают наборами данных с непересекающимися признаками о той же пользовательской базе. Типичный пример — объединение данных о поведении в интернете с тенденциями офлайн-покупок. Например, одна сторона, такая, как сайт электронной коммерции, имеет доступ к данным о просмотре и покупках в интернете, а другая сторона, например, розничная сеть, владеет данными о транзакциях в физических магазинах. VFL позволяет объединить эти данные в единую модель, не нарушая конфиденциальности данных.

Применение в маркетинге и промоакциях

1. Объединение онлайн- и офлайн-поведения: С помощью VFL бренды могут получить полное представление о пути клиента — от онлайн-исследования продукта до покупок в магазине — при этом не обмениваясь сходными данными. Эта возможность способствует разработке персонализированных рекламных стратегий, соответствующих намерениям пользователей на всех этапах взаимодействия.
2. Улучшенная сегментация клиентов: Маркетинговые агентства могут комбинировать психографические данные (собранные через опросы или программы лояльности) с привычками потребления, создавая детализированные портреты клиентов для поддержки гипертаргетированных кампаний.
3. Обнаружение мошенничества в многоканальных кампаниях: VFL позволяет выявлять аномалии, такие как кликфрод, объединяя данные о взаимодействиях с рекламой в интернете с метриками точек продаж в рознице.

Проблемы и решения при внедрении федеративного обучения

Несмотря на огромный потенциал HFL и VFL в рекламе, их реализация сопровождается рядом сложностей:

• Коммуникационные издержки: Процессы распределённого обучения могут требовать больших объёмов передачи данных. Для решения этой проблемы используются оптимизационные методы, такие как сжатие градиентов, которые уменьшают размер передаваемых обновлений.
• Согласование данных для VFL: Сопоставление идентификаторов пользователей между различными наборами данных при сохранении конфиденциальности является сложной задачей. Технологии, такие как PSI RSA и PSI ECDH, основанные на криптографических протоколах, обеспечивают связь данных без раскрытия чувствительной информации.
• Соответствие нормативным требованиям: Федеративные обучающие структуры должны соответствовать законам, таким как GDPR, чтобы гарантировать, что модели получают доступ только к данным, допустимым в рамках местного законодательства.

Горизонтальное и вертикальное федеративное обучение представляют собой мощные инструменты для современной рекламы. Они способствуют сотрудничеству между заинтересованными сторонами, укрепляют доверие пользователей и открывают новые инсайты, которые ранее были недостижимы из-за проблем конфиденциальности и обмена данными.

Примеры использования федеративного обучения в рекламе, маркетинге и B2B

Федеративное обучение (FL) — это революционная технология, решающая давние проблемы, связанные с конфиденциальностью, совместной работой с данными и внедрением машинного обучения. Обеспечивая безопасное и децентрализованное обучение моделей, FL открывает возможности для персонализации, повышения эффективности и масштабируемости в таких сферах, как реклама, маркетинг и B2B, при этом сохраняя конфиденциальность данных. Ниже приведены наиболее значимые сценарии применения.

1. Совместная работа с данными в рекламе с соблюдением конфиденциальности

Растущие опасения по поводу конфиденциальности данных потребителей, усиленные такими законами, как GDPR и CCPA, заставляют рекламную индустрию переосмыслить традиционные модели обмена данными. FL предоставляет решение, позволяя рекламодателям, издателям и брендам совместно разрабатывать модели для таргетирования рекламы без обмена конфиденциальной информацией.

• Персонализированное таргетирование рекламы: FL позволяет рекламодателям обучать модели, которые персонализируют рекомендации по рекламе на основе поведения пользователей, при этом необработанные данные остаются локализованными на устройствах пользователей или серверах организаций. Например, модный бренд и блог о стиле жизни могут совместно разработать модель для прогнозирования интересов пользователей, используя свои данные, но не объединяя их.
• Улучшенная сегментация аудитории: Агентства могут создавать детализированные сегменты аудитории, объединяя агрегированные инсайты из разных источников, чтобы адаптировать кампании к демографии и предпочтениям пользователей, не нарушая норм конфиденциальности.
• Управление кампаниями в разных странах: Международные корпорации могут использовать FL для управления кампаниями в регионах с различными законами о конфиденциальности, обеспечивая соблюдение нормативных требований и одновременно используя глобальные данные.

2. Динамическая оптимизация рекламных кампаний

В традиционных процессах машинного обучения оптимизация рекламных кампаний часто задерживается из-за необходимости централизованной обработки и ограничений передачи данных. Федеративное обучение (FL) ускоряет этот процесс, позволяя обновлять модели в реальном времени на уровне конечных устройств.

• Мгновенные корректировки кампаний: Системы FL могут моментально адаптировать стратегии таргетирования рекламы на основе пользовательских взаимодействий, таких как клики или конверсии, благодаря локальному обучению моделей на устройствах пользователей.
• Контекстная доставка рекламы: Например, сеть кофеен может использовать FL для оптимизации рекламы с учётом гиперлокальных данных, таких как погодные условия или время суток, предлагая актуальные акции для клиентов поблизости.
• Обнаружение и предотвращение мошенничества: Распределённое обучение позволяет быстро выявлять мошенническую активность, например, бот-трафик, благодаря обучению моделей для обнаружения мошенничества на разнообразных наборах данных без их централизации.

3. Улучшение стратегий BYOM для B2B-приложений

Функциональность "Принеси свою модель" (BYOM, Bring Your Own Model) становится всё более популярной среди B2B-компаний, стремящихся адаптировать инструменты машинного обучения под свои нужды. Однако многим предприятиям сложно реализовать ценность из-за чувствительности ключевых данных. Федеративное обучение (FL) решает эту проблему, обеспечивая безопасное сотрудничество и обучение моделей.

• Использование собственных данных: Медицинская компания, данные которой ограничены требованиями HIPAA, может сотрудничать с производителем фитнес-трекеров для создания аналитики по здоровью, не раскрывая конфиденциальные медицинские записи.
• Кастомизированные рабочие среды для машинного обучения: FL позволяет B2B-платформам предлагать индивидуализированные ML-решения, где клиенты могут обучать модели на своих собственных данных в рамках безопасной федеративной структуры.
• Оптимизация цепочек поставок: Несколько поставщиков в цепочке поставок могут совместно обучать предиктивные модели для прогнозирования спроса или оптимизации логистики, гарантируя при этом, что данные каждого поставщика остаются конфиденциальными.

4. Решение проблемы Силосов данных в вертикальных рынках

Вертикальное федеративное обучение (VFL) особенно эффективно в отраслях, где данные имеют дополняющие друг друга характеристики, но изолированы в различных организациях.

• Ритейл и электронная коммерция: Объединение данных о поведении пользователей в интернете с информацией о покупках в офлайне позволяет глубже понять путь клиента, что способствует улучшению таргетинга рекламы и стратегий удержания клиентов.
• Финансы и страхование: Банки и страховые компании могут сотрудничать в создании моделей для обнаружения мошенничества, объединяя данные о транзакциях с информацией о страховых выплатах, не раскрывая при этом конфиденциальную информацию о клиентах.
• Здравоохранение и фармацевтика: FL позволяет больницам и фармацевтическим компаниям совместно разрабатывать модели эффективности лекарств, соблюдая при этом законы о конфиденциальности данных пациентов.

5. Укрепление доверия к бренду через инновации в области конфиденциальности

Для секторов B2C и B2B доверие пользователей имеет ключевое значение. Механизмы конфиденциальности, реализуемые с помощью федеративного обучения (FL), обеспечивают ответственное использование данных, позволяя организациям предоставлять ценность, учитывая при этом обеспокоенность потребителей.

• Прозрачные подходы к работе с данными: Использование FL демонстрирует приверженность конфиденциальности, укрепляя отношения с клиентами и партнёрами.
• Соответствие нормативным требованиям: FL снижает риск нарушения законов о конфиденциальности, гарантируя, что данные остаются в своей исходной среде, что облегчает соблюдение требований таких законов, как GDPR и CCPA.

Обеспечивая сотрудничество без ущерба для конфиденциальности, FL стал незаменимым инструментом для отраслей, сталкивающихся с вызовами современного машинного обучения и рекламы. Он переосмысливает подходы к использованию данных в бизнесе, предоставляя действенные инсайты при сохранении доверия и безопасности.

Будущее федеративного обучения в рекламе и маркетинге

Индустрия цифровой рекламы и маркетинга переживает смену парадигмы, вызванную слиянием растущей обеспокоенности конфиденциальностью, строгими нормативными требованиями и необходимостью в точности, основанной на данных. Федеративное обучение (FL) выступает как ключевая инновация, предлагая децентрализованный подход, который ставит на первый план безопасность данных, доверие пользователей и потенциал сотрудничества.

Применение FL в рекламе — от персонализированного таргетинга до оптимизации кампаний в реальном времени — демонстрирует его способность находить баланс между конфиденциальностью и эффективностью. Горизонтальное FL помогает создавать объединённые инсайты между платформами, тогда как вертикальное FL устраняет "Силосы данных", дополняя их особыми характеристиками и открывая новые возможности для понимания клиентов. В сфере B2B FL позволяет компаниям реализовывать стратегии "Принеси свою модель" (BYOM), обеспечивая безопасные и кастомизированные решения машинного обучения, которые ранее были недостижимы.

Федеративное обучение готово переосмыслить взаимодействие между конфиденциальностью и сотрудничеством. С развитием технологий edge computing модели FL станут ещё более эффективными, сокращая задержки и обеспечивая персонализацию в реальном времени в невиданных масштабах. Инновации в методах обеспечения конфиденциальности, такие как дифференциальная конфиденциальность и защищённые вычисления с участием нескольких сторон, усилят соответствие нормативным требованиям и доверие пользователей, сделав FL незаменимым инструментом для отраслей, работающих с большими объёмами данных..

Потенциал FL выходит за рамки рекламы и маркетинга. Отрасли здравоохранения, финансов и производства могут извлечь выгоду из возможностей FL для безопасного сотрудничества над конфиденциальными наборами данных. Эта межотраслевая применимость подчёркивает роль FL как базовой технологии в эпоху распределённого интеллекта.

Применение федеративного обучения символизирует будущее, где компаниям больше не придётся выбирать между использованием данных и соблюдением конфиденциальности пользователей. Для рекламы, AdTech и маркетинга FL является не только технологической инновацией, но и философским сдвигом в сторону ответственного и устойчивого использования данных. Компании, которые примут этот подход, смогут укреплять доверие, стимулировать инновации и преуспевать в мире, где конфиденциальность становится всё более важной.