# Подключение ML-модели в кампанию

## Подключение ML-модели в кампанию

ML модель можно подключить на первом шаге создания рекламной кампании в разделе “стратегия закупки”. При этом мы рекомендуем запускать одновременно 2 кампании:

* стандартная РК без ML оптимизации;
* копия стандартной РК с ML оптимизацией.

Так у вас будет возможность оценить эффективность работы кампаний, а ML алгоритмы смогут, в том числе, обучаться на основе новых пользователей со стандартной РК и улучшать показатели.

<figure><img src="/files/CNMIcChlPlee0dU3RyUk" alt=""><figcaption><p>Пошаговое добавление ML модели в рекламную кампанию</p></figcaption></figure>

Для подключения ML модели в кампании необходимо:

* **Выбираем ML** модель из ранее созданных моделей для этого рекламодателя;

{% hint style="info" %}
Модели появятся в выпадающем списке после того, как будут обучены\
(Статус “Активна” в разделе "ML - модели")
{% endhint %}

* **KPI** - выставляется желаемый KPI для выбранного типа оптимизации модели. Рядом с KPI показывается тип модели (на примере выше модель обучена на CPC);

{% hint style="info" %}
Желательно посчитать текущий CPA/CPC по рекламодателю и выставить чуть ниже фактического
{% endhint %}

* **Multiplier** — коэффициент, который будет служить множителем для CPM ставки ML-модели. Минимальный коэффициент 0.0001, максимальный 100. Снижая его, снижается результирующий CPM, повышая его, повышается результирующий CPM;
* **Максимальная ставка** — ограничивает ставку, сделанную моделью с учётом коэффициента. Позволит избежать больших расходов по рекламной кампании.  Рекомендуем указывать его выше планового, так как модели нужно пространство для работы, а результирующий CPM будет ниже максимального.

{% hint style="warning" %}
Модель не будет доступна к выбору, если:

* модель не обучена
* модель выключена
* модель удалена
  {% endhint %}

### Рекомендательная система&#x20;

**Рекомендательная система** — это инструмент, использующий алгоритмы машинного обучения для анализа полученной статистики и предоставления персонализированных рекомендаций.

<figure><img src="/files/5kQyz92mED9D4oBD0lMU" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Рекомендации по Multiplier и максимальной ставке позволяют корректно настроить эти параметры для обеспечения нормальной работы модели.

{% hint style="warning" %}
Рекомендации не улучшают выкуп, а обеспечивают корректную работу модели. Поэтому, если вас не устраивает текущий выкуп (количество показов) или CPM кампании слишком низкий, повышайте мультиплаер. \
Однако при изменении мультиплаера или максимальной ставки обязательно учитывайте пересчитанные рекомендации по второму параметру и применяйте их для корректной работы модели.
{% endhint %}

<br>


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://hybrid.gitbook.io/platform-documentation/ml-optimization/podklyuchenie-ml-modeli-v-kampaniyu.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.