1. Как и писали выше, улучшили ML реметчер - это не относится напрямую к моделируемым конверсиям, но так как моделируемые конверсии - главные "потребитель", то не могли не упомянуть.

  2. Модели стали автоматически менее усередненные и стали в среднем лучше приспосабливаться к сегментам трафика, сильно отдаленным от среднего

  3. Теперь можно тренировать одну общую модель, даже на несколько разных сайтов одновременно (например, магазин + ленд)

  4. Учет пола, возраста, дохода клиента и его интересов в рекламных моделях. Сильно помогает, если вы оптимизируетесь по квал лиду и у вас есть выраженное ЦА. А так же помогает лучше оценивать распределение чеков или прогнозировать LTV (ведь LTV косметического ритейлера почти наверняка будет куда выше у женщины, а не по поведению на сайте).

  5. Как и аудиторные сегменты, моделируемые конверсии стали куда более риалтаймовые и самоадаптируются с течением времени без доп тренировок.

  6. Улучшили RL часть адаптации - цикл обучения рекламной кампании станет быстрее, с меньшим количеством "топтаний на месте"

  7. Если в интеграции Яндекса у нас есть доступ к вашему Директу, то теперь мы будем использовать информацию оттуда для более эффективной оптимизации

Все остальные изменения в среднем очень крупные и заслуживают своего отдельного поста.