Pesquisadores descrevem um sistema que a Roblox usa para selecionar quais anúncios avançam para a etapa de classificação por usuário. Ele estima o desempenho com base em dados compartilhados entre segmentos de público, itens, campanhas e anúncios, permitindo que uma nova peça aproveite informações dos grupos aos quais está vinculada. Uma pontuação aleatória única dá aos anúncios com menos testes a chance de serem selecionados e avaliados.
Em uma simulação com tráfego de anúncios patrocinados da Roblox, a seleção elevou em 8.14% a taxa prevista de reprodução, ante 2.80% com uma seleção aleatória do mesmo tamanho. Segundo os pesquisadores, o sistema encaminhou mais de 40% menos anúncios do que o conjunto completo e acrescentou 0.2% ao tempo de veiculação. O artigo também afirma que a Roblox o implementou após um teste A/B ao vivo.
Por que importa
Para os anunciantes da Roblox, o sistema pode ajudar anúncios novos a serem testados e, ao mesmo tempo, reduzir o número de peças encaminhadas para a etapa seguinte de classificação. O artigo não informa os resultados do teste A/B ao vivo.
