Abstract (ukr):
Дослідження визначає ефективність використання інструментів обробки природної мови та систем штучного інтелекту для аналізу рекламних кампаній у системах обміну реклами в інтернеті. Стаття розглядає, які інструменти можуть бути використані для виявлення ключових слів у тексті оголошень, а також як ці інструменти можуть бути поєднані зі спеціалізованими моделями машинного навчання для виявлення шахрайської та зловмисної інформації у вебсерверах обміну реклами. Стаття ілюструє, які метрики можуть бути використані для оцінки контенту рекламних оголошень на предмет небажаного вмісту, використовуючи сучасні системи штучного інтелекту. Проводиться аналіз існуючих інструментів та результатів їх роботи на прикладі реального рекламного оголошення з підвищеною небезпекою. Надається детальний звіт відповідно до різних метрик оцінки. Визначається доцільність інтеграції описаних вище технологій у бізнес-логіку рекламних мереж.
Abstract (eng):
The study determines the effectiveness of using natural language processing tools and artificial intelligence systems for analyzing advertising campaigns in the Internet advertising exchange systems. The article discusses which tools can be used to detect keywords in ad text, as well as how these tools can be combined with custom machine learning models to detect fraudulent and malicious information in ad exchange web servers. The article illustrates which metrics can be used to evaluate ad content for unwanted content using modern artificial intelligence systems. An analysis of existing tools and their results is conducted using a real high-risk advertisement. A detailed report is provided according to different evaluation metrics. The expediency of integrating the above technologies into the business logic of advertising networks is determined.
