Есть большой пул подключенных каналов в индексе, по которому у нас есть контактные данные владельцев. И в момент, когда рекламодатель составляет объявление, он указывает параметры таргета: на какую аудиторию он хочет откручивать, какие свойства у этой аудитории, география.
Например, Подмосковье, молодые девушки, увлекающиеся путешествиями по России. И можно выставить этот таргет и запустить. Наш алгоритм понимает семантику этого объявления, NLP, понимает, насколько широко нужно пробовать. Сопоставляет со всеми собранными данными, и десяти владельцам пабликов начинает отправлять оффер. Рекламодатель может установить, хочет ли он, чтобы автор его адаптировал под канал либо не хочет. Рекламодатель платит за него, например, 5 500 рублей. Оффер действует в течение часа. И владелец паблика, соответственно, либо соглашается, либо отклоняет. И если алгоритм не нашел нужное количество размещений, он отправляет этот оффер еще десяти людям.
Что важно, рекламодатель закупает рекламу сначала в очень небольших каналах, по одной, по две тысячи человек, потому что небольшие каналы имеют крен в соцдеме. Если в канале 500 тысяч, там есть все возраста, люди из всех категорий. Если это небольшой канал, то он, как правило, имеет крен в возрасте, географии, интересах, и еще чем-то. И мы понимаем, где реклама больше всего цепляется, как она работает. Делается посев на очень небольшие каналы, и потом, по мере увеличения, идет открутка. Такой подход позволяет регулировать скорость открутки и эффективность. И, за счет большого количества каналов, реклама откручивается достаточно быстро, два-три дня. Практически любой бюджет может быть откручен в срок до недели, но чем плавнее он крутится, тем качественнее работает автоматическая оптимизация, которая здесь очень важна.