Реклама Pinterest призвана вдохновлять пользователей и органично вписываться в их покупательский путь. Понимание быстро меняющегося поведения пользователей является ключом к показу релевантной рекламы. Традиционные методы таргетинга часто упускают нюансы намерений пользователя. Команда Pinterest Ads разработала передовое моделирование поведенческих последовательностей для улучшения генерации рекламных кандидатов. Изначально модель на основе трансформеров предсказывала, с какими рекламодателями пользователи будут взаимодействовать дальше. Эта модель на уровне рекламодателей позволила значительно увеличить объем конверсий и снизить стоимость привлечения клиента (CPA) в производственной среде. Основываясь на этом, команда разработала модель на уровне товаров, чтобы предсказывать конкретные продукты, с которыми пользователи будут взаимодействовать. Эта модель использует богатые вложения Pin и метаданные каталога для детальных представлений. Модель на уровне товаров также продемонстрировала существенные улучшения в показателях оформления заказа пользователями и снижение CPA. Полученные знания включали решение проблемы предвзятости популярности, обработку разреженных признаков и оптимизацию длины последовательности.