В Яндекс Директ произошли важные изменения, касающиеся работы с моделями атрибуции. Теперь смена любой модели атрибуции не вызывает переобучение стратегий, что улучшает стабильность и эффективность рекламных кампаний. Как раньше работала смена модели атрибуции Ранее прогресс в стратегиях сохранялся только при некоторых переходах между моделями атрибуции, например, с Последнего значимого на Автоматическую модель. При других изменениях происходил перезапуск автостратегии, что приводило к потере накопленной статистики и необходимости заново настраивать кампанию. Что изменилось в работе алгоритмов Теперь изменение атрибуции в любых комбинациях не приводит к перезапуску автостратегии. Алгоритм сохраняет накопленную статистику и не сбрасывает свой прогресс. В редких случаях после смены атрибуции может понадобиться время на дообучение, особенно если количество конверсий по старой и новой модели существенно отличается. Понятие дообучения в алгоритмах Дообучение — это адаптация стратегии к новым данным. В отличие от переобучения, стратегия не пересчитывает показатели и не строит заново прогнозы, а лишь корректирует расчёты под обновлённый объём данных. В период дообучения некоторые показатели статистики могут временно отклоняться от прежних значений. Когда происходит дообучение Дообучение — естественная часть работы машинного обучения. Система плавно корректирует свои расчёты при значительных изменениях объёма или структуры данных. Это может происходить при: Существенном изменении недельного бюджета Масштабном обновлении таргетингов (добавлении новых аудиторий или большого массива ключевых фраз) Значительных внешних колебаниях спроса или изменении поведения пользователей на сайте Автор поста Дмитрий Громов отмечает, что возможно в будущем появится понятие «сверхобучения», о котором он также планирует рассказать.