В докладе затронем следующие темы:
– Как устроена оптимизация перформанс-кампаний и что можно использовать в качестве целей.
– Как использовать предсказания и классификации для оптимизации и как быть с неизбежными подводными камнями.
– Какие факторы стоит учесть при выборе событий для оптимизации.
– Чем может помочь ML для увеличения эффективности.
Таймкоды:
00:00 | Вступление
01:24 | Как работает оптимизация компаний
01:36 | Что такое целевое событие
04:40 | Строим прежикт и классификацию
04:46 | Основная мысль модели
06:34 | Собираем данные
09:09 | Исследуем данные
13:00 | Сравниваем модели
14:20 | Итоговый выбор
16:03 | Тестируем!
16:26 | АБ-тест
19:21 | Результаты
20:36 | Итого
23:50 | Вопрос 1: как в инфораструктуре событий не использовать фронт?
24:47 | Вопрос 2: как решаем проблему Exploration Explaitation при таком подходе?
25:57 | Вопрос 3: почему при проверке результата модели не использовали статистические критерии для проверки гипотез?
26:39 | Вопрос 4: используем ли uplift-опдходы к моделированию?
27:22 | Вопрос 5: как отслеживаем false negative fraide для расчёта recall?
27:29 | Вопрос 6: в чём запускали АБ-тесты?
28:43 | Вопрос 7: как мы тестировали в рамках нескольких регионов?
Посмотреть презентацию Ирины: https://bit.ly/3FalBzy
Другие доклады с митапа в плейлисте: https://youtube.com/playlist?list=PLknJ4Vr6efQG5ig73r5xoe3RhtL-CA5g3
