The Washington Post usa procesamiento natural del lenguaje para mejorar las capacidades publicitarias

Washington post - Machine Learning

Los periódicos venden anuncios ...

Como todos los periódicos, el modelo de negocios del Washington Post es vender publicidad a sus clientes. Los anuncios publicitarios se venden y se colocan automáticamente en diferentes secciones del sitio web. Este modelo ha funcionado durante los últimos años, pero ...

 

El problema

Este artículo fue escrito inspirado en la historia originalpublicado aquí.
La mayoría de las veces, el contenido de los anuncios es irrelevante y está completamente desconectado del contenido del artículo. En el mejor de los casos, el resultado puede ser irrelevante para el lector. En el peor de los casos, el extravío podría ser tan catastrófico que incluso podría hacer su lugar en rankings infamescomo estos ...1.

 

Worst place ads

La imagen de arriba es simplemente una coincidencia infeliz (y un anuncio terrible para "Bad Idea Camisetas"), pero dado que el proceso de colocación de anuncios es completamente automático, obviamente no hay forma de que un periódico verifique manualmente todos los artículos o asegure que los Anuncios sean relevantes para los usuarios.

 

¡Aprendizaje automático al rescate!
 

El Washington Post decidió implementarProcesamiento de lenguaje natural (NLP), que es un caso de uso popular de Machine Learning, con el fin de leer automáticamente todas las publicaciones, extraer sus entidades, clasificar su importancia y crear metaetiquetas para ellas. Los anuncios disponibles también han sido analizados yel resultado está bien colocado Anunciosque de alguna manera son relevantes para el contenido del artículo. Un ejemplo podría ser un anuncio de ropa deportiva cercano a un artículo sobre los Juegos Olímpicos.

 

Amazon comprehend NLP

 

Eso es genial, pero apuesto a que es súper caro.
 

Hace algunos años esa afirmación habría sido cierta, ya que necesitaría contratar un costoso equipo de Data Scientist con doctores en el campo del lenguaje natural y asignar costosos recursos informáticos para lograr esto.

Avancemos hasta 2018 y hay muchos gigantes tecnológicos que brindan API listas para usar que proporcionan procesamiento de lenguaje natural como un servicio. En el caso del Washington Post, decidieron usarAmazon Comprehend, una API muy rica y poderosa que analiza el texto y arroja resultados en una fracción de segundo.

 

Esta aplicación es REALMENTE económica de usar.

 

Con los volúmenes de texto de dicho periódico, el precio por unidad analizada (cada lote de 100 caracteres)podría alcanzar $ 0.000025, por lo que la solución general no es costosa ni difícil de replicar o implementar. Solo necesitaría agregar los costos de alojamiento y el tiempo de desarrollo necesarios para escribir e integrar dicha aplicación en su sistema existente.

 

¡MLab, los especialistas en Machine Learning a tu servicio!

 

Si Machine Learning lo inspira y cree que le gustaría implementar un caso de uso en su organización, por favor Contáctenos. Somos independientes de los proveedores y recomendaremos e integraremos la tecnología que se adapte mejor a sus necesidades. Si las tecnologías disponibles no satisfacen sus necesidades, siempre podemos capacitar a un modelo personalizado adaptado a su proyecto.

 

Renuncia:MLab no estuvo involucrado en el desarrollo de este proyecto. Simplemente publicamos este estudio de caso en nuestro blog como fuente de inspiración sobre lo que puede lograr Machine Learning.