Исследования

Искусственный Интеллект в монетизации мобильных приложений

Равиль Акмаев

Есть три основных направления, в которых Искусственный Интеллект может поспособствовать паблишерам и разработчикам в монетизации мобильных приложений: оптимизация цен в рекламе, улучшение удобства пользования и борьба с мошенничеством и фродом. 

Ценообразование

Издателям и разработчикам, монетизирующим свои приложения посредством продажи рекламы, выгодно продать её как можно больше. Желательно при этом, не дешёвой и простой рекламы, а той, что подороже и попремиальней.

Рекламодатели, в свою очередь хотят получить себе релевантную аудиторию, чтобы не платить за показ баннеров и видео-рекламы незаинтересованной публике и простым зевакам. 

Вопрос, однако, не только в стоимости показа рекламного баннера или клика по нему. Ни аукцион первой цены, ни аукцион Викри на данный момент не способны в равной степени удовлетворить как рекламодателей, так и издателей, потому что невозможно определить, сколько на самом деле стоит рекламное место в приложении.

Как же может помочь искусственный интеллект в этой проблеме? Он может поспособствовать рекламодателям и разработчикам найти консенсус, определяя справедливую цену на показ рекламы, исходя не только из аукционной цены или истории ставок, но и из других данных, которые будут в реальном времени определять наиболее заинтересованного в показе рекламы пользователя и отдавать предпочтение именно ему. В этом Искусственному Интеллекту придут на помощь статистические алгоритмы типа «многоруких бандитов», которые с завидной производительностью и достоверностью могут сопоставлять данные о влиянии тех или иных совокупностей обстоятельств на эффективность показов для различных сегментов пользователей, позволяя с максимальной отдачей решить поставленную задачу. 

Удобство пользования

Лояльность пользователей сейчас находится на крайне низком уровне, поэтому думающие на перспективу разработчики и паблишеры постоянно упрощают и делают всё более и более доступным интерфейс и навигационную логику своих мобильных приложений. По статистике, средняя сессия пользователя в неигровом мобильном приложении составляет менее 60 секунд, и, если он встречает какие-то затруднения в пользовании программой, то с высочайшей долей вероятности он удалит неудобное приложение и поставит себе более удобное.

Разработчики и издатели вынуждены постоянно задаваться массой вопросов: Достаточно ли нагляден онбординг? Получил ли пользователь от приложения тот результат, что хотел? Легко ли пользоваться навигацией внутри приложения? Не слишком ли навязчива реклама? Грамотно ли настроено расписание запуска Push-уведомлений? etc. В общем, гора вопросов, неверный ответ на которые чреват удалением приложения из памяти мобильного устройства, ведь по статистике 25% всех установленных приложений запускаются только 1 (sic!) раз, и 58% людей не колеблясь расстаются с приложением, которое им не нужно или не оправдало их ожиданий.

В этом случае Искусственный Интеллект может взять на себя работу беспристрастного арбитра, вооружившись технологиями машинного обучения, матрицами A/B/N-тестов и наборами данных о том, как пользователи взаимодействуют с различными вариациями одного и того же приложения. Полученные результаты станут основой для выстраивания новых гипотез для проверки и доводки дизайна и логики приложений до максимально простых, понятных и удобных пользователю.

В аспекте монетизации доведение до практически недостижимого идеала UI/UX с помощью ИИ ведёт за собой бОльшую лояльность пользователей, а также понимание издателями и разработчиками, какой канал и в каком своём воплощении даёт наибольшую прибыль при наименьшем влиянии на отток пользователей из приложения. 

Борьба с рекламным фродом

Фрод — огромная головная боль для всего рекламного рынка мобильных приложений, от него страдают практически все представители индустрии. Рекламодатели тратят на мошенников восьмизначные суммы ежедневно, теряя интерес к размещению рекламы в мобильных приложениях, издатели теряют деньги, а с ними и мотивацию к дальнейшему производству и запуску новых игрушек и утилит.

Борьба с мобильным фродом осложняется тем, что все усилия отрасли по борьбе с ним носят реактивный характер, индустрия реагирует на уже состоявшийся факт мошенничества. Таким образом хорошие парни, воюющие с фродерами, всегда оказываются на шаг позади них, что даёт возможность мошенникам успеть неплохо подзаработать за счёт рекламодателей и обычных пользователей.

Искусственный Интеллект может сильно осложнить жизнь мобильным мошенникам, превратив характер решения проблемы фрода из реактивного в проактивный. Благодаря машинному обучению и другим продвинутым алгоритмам сбора информации и принятия решений, ИИ сможет предсказывать векторы и сценарии атак, предвосхищая попытки некоторых недобросовестных граждан залезть на незаконных основаниях в кошельки рекламодателей.

Когда?

Эксперименты по внедрению Искусственного Интеллекта в мобильную разработку и маркетинг активно ведутся уже сейчас. Например, в Android 9 очень многие функции напрямую управляются ИИ, а программа Google Play Protect активно использует Искусственный Интеллект для определения и сортировки угроз, исходящих от мобильных приложений, размещённых не только в родном Плей Маркете, но и вообще в Сети. Но, если говорить о конкретных цифрах, то большинство экспертов прогнозирует, что для глубокого внедрения AI в сферу монетизации приложений потребуется от 2 до 5 лет.   

По материалам: https://www.clickz.com/ai-mobile-app-monetization/220626/

Мобильный маркетинг от Qmobi: продвижение iOS и Android приложений


27.11.2018