Ирина расскажет, как большая площадка с кучей данных может их использовать для эффективного привлечения целевого трафика. 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?