Сотня лучших компаний на рекламном рынке Москвы 2020/2021 операторы и сейлсхаусы, баинг и медиапланирование, брендинговые и креативные агентства, веб-дизайн и продакшн, BTL-агентства и организаторы мероприятий, PR и SMM и т.д.
 | Написать сообщение |
Адрес: Москва, Ленинградский пр., 39, стр. 79 (главный офис)
 | Баллов в общем рейтинге РРАР: 505 |
 | Позиция компании на рынке: уверенная |
 | Один из лидеров в категории «Интернет-технологии» |
Рейтинг ведущих технологических платформ для автоматизации рекламных кампаний
AdIndex представил рейтинг digital-технологий для автоматизации продвижения в цифровой среде, построенный на клиентском опыте: DSP-решения, рекламные сети, лидогенерация, системы аналитики и аудита, поставщики Big Data, нативная реклама и инфлюенс-маркетинг. В интегральном рейтинге, оценивающем доли рынка и качество продукта и оказываемого сервиса, лидируют MyTarget, Performance Marketing Lab и Яндекс.Директ.
Информация о компании
Рекомендательная система и платформа для показа нативной рекламы Relap.io («Релап») была запущена в 2014 году и является B2B-решением на базе рекомендательного сервиса Surfingbird. В 2019 году сервис был приобретён холдингом Mail.ru Group.
Главная специализация сервиса — нативная интеграция брендов в контент, увеличение аудитории и глубины просмотра электронных изданий, увеличение времени на сайте и CTR.
Сегодня Relap.io является крупнейшей рекомендательной платформой в Европе и Азии, ежемесячно производя порядка (3,3 млн рекомендаций в минуту).
Платформа встраивает рекламу в редакционные статьи на различных сайтах через специально размещаемый виджет. На данный момент Relap сотрудничает с такими площадками, как: Mail.ru, РИА Новости, Газета.ru, Известия, Спорт-Экспресс, Московский Комсомолец, Эхо Москвы, AdMe, VC, COUB, Лайфхакер, Life.ru, Аргументы и Факты, Tjournal, Hearst Shkulev Media и многие другие.
Всего сеть Relap объединяет свыше 3200 сайтов-партнёров, а рекламный охват системы составляет более чем 100 миллионов уникальных пользователей (67 млн — в России); средний CTR рекламы в системе Relap.io — 17,8%.
Персонализированный блок со статьями
Relap.io — это пакет самообучающихся алгоритмов, которые анализируют поведение пользователей. Система подбирает для каждого пользователя материалы на основе его поведения: алгоритмы персонализации сервиса анализируют поведение пользователя и те материалы, которые он читает, определяя его предпочтения.
Технология сегментации позволяет распознать этого пользователя на любой площадке и показать ему рекламу вне зависимости от того, что он просматривает — специализированный сайт о туризме или новости. Кроме того, технология учитывает геолокацию, браузер пользователя, устройство и другие факторы, что помогает более точно рекомендовать контент.
Увеличение аудитории и просмотров страниц
Благодаря персональным рекомендациям, каждый посетитель находит то, что ему интересно. Пользователи видят больше интересных материалов и смотрят больше страниц, увеличивается лояльная аудитория.
Платформа помогает конвертировать разового посетителя из социальных сетей или поиска в постоянного читателя. Таким образом, растёт коммерческий инвентарь сайта, что позволяет показать больше рекламы.
Примеры нативных рекламных интеграций:
Relap.io занимается разработкой рекламных продуктов совместно с OMD OM Group, Media Direction Group, dentsu Russia и другими агентствами.
Среди клиентов: IBM, Intel, Samsung, Microsoft, Huawei, Philips, HP, Mastercard, Райффайзенбанк, Danone, Haier, Johnson & Johnson, Pfizer, JDE, Ростелеком, Тинькофф, Bork, Panasonic, МТС, Tele2, Lenovo, Lexus, VW, BMW, Audi, KIA, Hoff, CarPrice, re:Store, Castorama, Группа ПИК, ГАЛС Девелопмент, ТНТ, LADA, Toyota и другие.
Как устроен Relap.io — сервис, который выдает 30 миллиардов рекомендаций в месяц
Мы давно ничего не писали в наш блог и возвращаемся с рассказом о нашем новом проекте: Relap.io (relevant pages).
Мы запустили рекомендательный B2B-сервис Relap.io полтора года назад. Он облегчает жизнь редакции и читателям СМИ. В будние дни Relap.io обслуживает 15 млн уников и выдаёт 30 миллиардов рекомендаций в месяц.
Сейчас Relap.io крупнейшая рекомендательная платформа в Европе и Азии.
Зачем нужен Relap.io
В зависимости от поведения пользователя мы подбираем статьи, которые будут ему интересны. Выглядит это как блок «Читать также» или «Вам будет интересно»:
Сейчас сервисом пользуются РИА Новости, AdMe, COUB, TJournal, Лайфхакер и другие медиа. Виджеты Relap.io установлены на более чем 1000 сайтов. 50 из них — миллионники (1 млн и более уникальных посетителей в сутки).
Relap.io начался с простенькой беты. Мы взяли рекомендательные алгоритмы Surfingbird и адаптировали их для сторонних площадок.
Из чего сделан Relap.io
Бэкенд — это два сервера с большим количеством памяти и объёмными SSD в RAID1. На них стоит PostgreSQL свежей версии, на одном сервере — мастер, на втором — слейв.
Рабочие лошадки — сервера поскромнее. Они принимают запросы из внешнего мира. На двух из них стоят Nginx-ы, которые балансируются друг с другом просто по DNS. Они раскидывают запросы. Их ловят перловые FCGI-воркеры.
FCGI-приложение построено таким образом, что отказ PostgreSQL не приводит к мгновенному отказу всего сервиса, у нас есть примерно 10 минут на устранение фатальных неисправностей. Даже если автоматическое переключение на реплику не спасло ситуацию.
Эти же сервера выполняют и другие роли — на них крутится бОльшая часть очередей, выполняющих в оффлайне всё, что можно делать в оффлайне; инстансы memcached и Redis, крон-скрипты.
Особняком стоят сервера, которые формируют рекомендациями. Для всех, кроме команды математиков, это более-менее чёрная коробка. Туда FCGI и очереди кидают данные, а они в ответ вставляют в PostgreSQL свежие рекомендации, посчитанные по разным алгоритмам, для каждой активной ссылки в базе. Ключевые слова — Hadoop, Spark, Elasticsearch как сторадж, толстый слой Java.
Коду остаётся только забирать готовое, накладывать некоторое фильтрование. Его мы стараемся делать минимальным и максимум фильтровать на этапе генерации и сортировки.
Всё что можно обвешано кешами. Кеш PostgreSQL в памяти, дисковый кеш, мемкешед или redis, где он удобнее, несколько видов кеширования прямо внутри процесса.
Почему все так?
PostgreSQL — самая полнофункциональная open-source база данных. Предсказуемая, стабильная, популярная. Nginx — куда лучше выдерживает масштабирование нагрузки, чем Apache.
MySQL или Apache более популярны, но нам кажется, что выбирать их для новых проектов можно только на shared-хостинге, где больше ничего нет. Или если вы очень хорошо умеете их готовить и масштабировать.
Выбирать shared-хостинг для нового проекта можно, только если вы заранее знаете, что рост ему не грозит. Тогда технологии стоит выбирать уже по принципу «а людей с какими знаниями я найду дешевле и быстрее всего» — это, скорее всего, люди со знанием PHP, MySQL и Apache. Замкнутый мир проектов на shared-хостингах.
Hadoop взяли потому, что особого опыта ни с одним из подобных решений у команды не было. А это некий стандарт в обработке больших данных. Здесь мы просто шли за всеми.
Ещё нам было нужно отдельное хранилище данных для Hadoop-а — PostgreSQL не подходил. Для этого мы выбрали, как ни странно, Elasticsearch, получив заодно полнотекстовый поиск и возможность строить алгоритмы, его использующие. Впрочем, это оказалось неправильным решением. Он может быстро все индексировать и находить, но не отдавать большие объёмы данных.
В следующей серии расскажем, как мы решали эту проблему.
Где хостится Relap.io
С ростом нагрузки перед нами вставала проблема выбора надёжного хостинг-провайдера. Сейчас мы хостимся на Servers.com. Они достаточно мощные, чтобы выдержать нагрузку 900 000 запросов в минуту. Это не пиковые нагрузки, а нормальное состояние в будние дни.
В прошлом году мы несколько раз меняли датацентр. Сначала был ДЦ Славянский. Там до сих пор хостится Surfingbird.ru.
Потом в марте 2015 переехали на Hetzner. Тогда мы выдавали 2К рекомендаций в секунду. При последнем переезде на Servers.com было 6К в секунду. Сейчас 15K.
Интеграция Relap.io на сайт:
Как виджет
Коробочное решение. Пользователь ставит наш код в head страницы, на которой должен быть виджет. Выбирает тип виджета и собирает дизайн во встроенном конструкторе. Формирование рекомендаций и фронтенд полностью происходит на нашей стороне. Так к Relap.io подключено большинство площадок. Например, Лайфхакер.
Через jsonp api
Площадка получает описание нашего api. Мы отдаём большой пакет рекомендаций, а площадка фильтрует их уже на своей стороне и подставляет в дизайн. Интеграция через JSONP API позволяет использовать кастомные элементы: историческое количество просмотров, лайков и любую другую информацию о ссылке. Таким способом к Relap.io подключены, например, AdMe или COUB.
В последующих статьях мы подробно расскажем о технологиях, алгоритмах машинного обучения и инфраструктуре сервиса. Задавайте вопросы в комментариях — обязательно ответим на них в следующих публикациях.
Relap.io — отзывы: 5 медиаплощадок Рунета о работе с рекомендательным сервисом
Коммерческий успех медиа сильно завистит от удобства для пользователя. Удобное медиа — это больше показов страниц, больше времени на сайте и больше денег.
Площадки, которые пользуются Relap.io рассказывают, что дает им рекомендательная система и платформа для нативной рекламы.
AdMe.ru
Основатели определяют тематику издания как «вдохновение, доброта, любовь к творчеству».
Аудитория: 17 млн посетителей в месяц
«По результатам теста, стало понятно, что технологии Relap в построении рекомендаций позволяют нам добиваться лучшего результата в выдаче контента и, как следствие, повышать CTR».
«Мы давно думаем над повышением релевантности контента, рекомендуемого вокруг основной статьи. Но нужен R&D отдел, который будет постоянно этим заниматься. Невозможно получить высокие результаты, настроив алгоритмы единоразово. Надо постоянно тестировать гипотезы. Когда ребята из Relap предложили нам решение, мы согласились на тест».
После подключения Relap.io число читателей, переходящих по ссылкам в блоке рекомендаций, увеличилось на 33%.
РИА Новости
Один из крупнейших новостных сайтов мира.
Аудитория: 16,5 млн уникальных посетителей в месяц
Руководитель отдела веб-аналитики Ria.ru
«У нас была гипотеза, что блок с подборкой статей на основе рекомендательных алгоритмов будет эффективнее блока, режиссируемого вручную. Мы обратились к коллегам из Relap за экспертизой, чтобы вместе на основе нашего опыта и технологий Relap улучшить показатели.
Мы очень довольны результатами. JS виджет отвечает нашим техническим требованием по времени загрузки и отдачи рекомендаций. Мы достигли хороших показателей по CTR и увеличению длины сессии. Будем использовать технологии Relap дальше».
До и после установки Relap.io на Ria.ru:
ЛАЙФХАКЕР
Блог о продуктивности, здоровье и спорте. Полезные советы и вдохновляющие истории каждый день.
Аудитория: 6 млн посетителей в месяц
Manager, Producer, Contributor
«Мы 4 месяца экспериментировали с различными рекомендательными виджетами, которые встраивали наравне с контентом сайта. Всего было запущено около 15 рекламных кампаний, на которых мы заработали около 200 тысяч рублей. Эта сумма сопоставима с доходами от „директа“».
Пример нативной рекламы в блоке Relap.io
COUB
Видеохостинг с конструктором для создания зацикленных видео.
Аудитория: 55 млн посетителей в месяц
«У нас была задача сделать так, чтобы пользователь не уходил с сайта после просмотра одного коуба, а посмотрел еще парочку. Усилиями команды COUB мы добились кликабельности 9% в первый клик, и 5% во второй. Коллеги из Relap предложили провести ряд экспериментов, направленных на увеличение CTR и глубины просмотра.
От нас не потребовалось много усилий на интеграцию: за день настроили и запустили. Работает быстро и без ошибок: Relap проходит наши внутренние стандарты качества продукта».
В интервью Михаил Табунов рассказал о том, как рекомендательный блок Relap.io оказался лучше собственных разработок:
«Мы сделали рекомендательную систему, и даже было несколько версий. Когда решили сравнить конверсию с Relap, то оказалось, что Relap дает в два раза больше переходов по рекомендациям. Мы пробовали несколько алгоритмов: ставили похожие по тегам коубы, самый „горячий“ контент и контент, который похож по содержимому. В результате у нашего алгоритма было максимум 25% конверсии, а у Relap доходило до 50%».
DRIVE2.RU
Крупнейшее сообщество машин и людей в Рунете: блоги, советы, покупка и продажа машин и автозапчастей.
Директор по развитию DRIVE2.RU
«Мы пробовали разные рекомендательные системы и даже делали простые прототипы сами, однако у каждого из этих решений свои минусы. Это „коробочность“ с одной стороны, время и силы на разработку подобной системы — с другой стороны.
DRIVE2.RU — это миллионы записей и миллионы пользователей. Это сложная структура сайта и совершенно разные по типу и контенту разделы. Поведение гостей сайта и его зарегистрированных участников сильно отличается. Поэтому никакое стандартное решение нас не устраивало.
