Прогнозування ефективності рекламних оголошень з використанням методів мультимодального штучного інтелекту
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
До Данг Ха Мі
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 108 ст., 6 рис., 21 табл., 45 посилань, 2 додатки.
Об’єктом дослідження є процес автоматичної оцінки ефективності рекламних креативів на основі аналізу їхнього візуального та текстового змісту. Предметом дослідження є методи та архітектури мультимодального глибокого навчання для передзапускового скорингу рекламних матеріалів у системі Meta Ads. Метою роботи є розробка інтелектуальної системи, яка на основі зображення рекламного креативу та тексту оголошення прогнозує ймовірність його успішності до запуску рекламної кампанії та надає інтерпретовані пояснення прийнятого рішення. Актуальність роботи зумовлена зростанням витрат на цифрову рекламу та значними втратами бюджету внаслідок запуску неефективних креативів. Задача передзапускової оцінки рекламних матеріалів для платформи Meta Ads залишається недостатньо дослідженою, тоді як існуючі роботи переважно орієнтовані на інші рекламні платформи та великомасштабні набори даних. У роботі сформовано датасет із 6614 мультимовних рекламних матеріалів Meta Ads із підтвердженими метриками ефективності. Запропоновано методологію формування цільової змінної на основі profit-weighted score, що поєднує нормалізовані показники CTR і валового прибутку. Розроблено мультимодальну архітектуру на базі EfficientNet-B3 та XLM-RoBERTa з механізмом двонаправленої крос-модальної уваги. Фінальна модель досягла показників Test AUC = 0,810, Accuracy = 0,739 та F1 = 0,739. Проведено порівняльний аналіз дев’яти конфігурацій моделей, за результатами якого встановлено, що використання комбінованих CTR+GP-лейблів підвищує якість класифікації, тоді як збільшення обсягу даних без контролю їхньої якості може погіршувати результати. Реалізовано систему пояснення рішень на основі Grad-CAM++, зонального аналізу та текстової уваги, а також вебінтерфейс на базі Gradio. Практична цінність роботи полягає в можливості підвищення ефективності відбору рекламних креативів до їх запуску та скорочення витрат на A/B-тестування. Запропоновану систему рекомендовано до використання в задачах передзапускового оцінювання рекламних матеріалів у середовищі Meta Ads.
Опис
Ключові слова
мультимодальне навчання, скоринг рекламних креативів, ефективність реклами, efficientnet-b3, xlm-roberta, cross-attention fusion, grad-cam++, meta ads, ctr, валовий прибуток, multimodal learning, advertising creative scoring, ad effectiveness, efficientnet-b3, gross profit
Бібліографічний опис
До Данг Ха Мі. Прогнозування ефективності рекламних оголошень з використанням методів мультимодального штучного інтелекту : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / До Данг Ха Мі. – Київ, 2026. – 107 с.