Skimlinks Data Provider- ի ցուցակ - Asիշտ հարցեր տալը
Մինչև վերջերս թվային շուկայավարողները և գովազդային գործակալությունների մասնագետները, ովքեր ցանկանում էին ծրագրային գովազդի գնումներ կատարել, բախվում էին ա Սեւ տուփ տվյալների սցենար: Մեծ մասը ճարտարագետներ կամ տվյալների գիտնականներ չեն, և նրանք ստիպված էին մի թռիչք հավատալ և վստահել տվյալների մատակարարի պնդումներին տվյալների որակի վերաբերյալ ՝ ուսումնասիրելով արդյունքները իրականացումից հետո, և գնումն արդեն կատարվելուց հետո:
Բայց ի՞նչ պետք է փնտրեն շուկայավարողներն ու գործակալությունները տվյալների մատակարարում: Ինչպե՞ս նրանք կարող են որոշել, թե որ մատակարարն է առաջարկում առավել ճշգրիտ, թափանցիկ լուծում: Ահա որոշ հարցեր տալու համար.
Ինչպե՞ս են հավաքվում տվյալները:
Արդյո՞ք դա յուրաքանչյուր օգտագործողի ուղղակի դիտարկման միջոցով է, թե՞ եզրակացված տվյալներ են, երբ վարքի օրինաչափությունները հայտնաբերվում են օգտագործողների փոքր խմբում և այնուհետև արդյունահանվում ավելի մեծ խմբերի համար: Եթե տվյալները եզրակացվում են, ճշգրտությունը մեծապես կախված է չափված խմբի չափից, ուստի մատակարարներին գնահատելիս կարևոր է ստուգել խմբի չափը: Բայց հիշեք, որ անկախ նրանից, թե որն է չափը, եզրակացվող տվյալները միշտ ենթադրում են ճշգրտության անկում, երբ արտածվում են: Եվ մի մոռացեք, որ երբ տվյալները մոդելավորվում են հատվածների, կանխատեսումները հիմնվելու են ոչ թե իրական տեղեկատվության, այլ կանխատեսումների վրա: Այս դինամիկ ուժգնորեն մեծացնում է տվյալների չկատարման ռիսկը:
Լավ գաղափար է տալ առողջ բանականության հարցեր, որոնք թույլ են տալիս գնահատել տվյալների ուժը ձագով ՝ պարզ ժողովրդագրությունից այն կողմ նայելով գործարքների, մետատվյալների հետևման և այլ ազդակների, որոնք ավելի ճշգրիտ են կանխատեսում գնման նպատակը: Դժվարություններ գրավում է 15 միլիարդ գնումների մտադրության ազդանշաններ ամեն օր 1.5 միլիոն հրատարակիչների տիրույթների և 20,000 100 վաճառականների ցանցից: Կիրառելով մեքենայական ուսուցում և հարստացնելով վերլուծություն իրենց արտադրանքի հետախուզական շերտում, Skimlinks– ը հասկանում է տաքսոնոմիան և մետատվյալները XNUMX միլիոն արտադրանքի հղումների և հղումների մասին: Նրանք օգտագործում են այս տեղեկատվությունը `բարձր մակարդակի փոխակերպման լսարանի հատվածներ ստեղծելու համար, որոնք հիմնված են այն ապրանքների և ապրանքանիշերի վրա, որոնք օգտվողները, ամենայն հավանականությամբ, ձեռք են բերելու` հնարավորություն տալով ավելի արդյունավետ ցուցադրման, սոցիալական և վիդեո արշավներ:
Ինչ տեսակի տվյալներ են հավաքվում:
Nextուցակում հաջորդը պարզելն է, թե ինչ տեսակի տվյալներ են հավաքվում: Կատեգորիաները կարող են ներառել կտտոցներ, հղումներ, մետատվյալներ, էջի բովանդակություն, որոնման պայմաններ, ապրանքանիշեր և ապրանքներ, գնագոյացման տեղեկատվություն, գործարքի առաջացման պահ, ամսաթիվ և ժամ: Որքան շատ տվյալներ են հավաքվում, այնքան ավելի շատ հումքի կանխատեսման մոդելներ պետք է աշխատեն, ինչը կարող է էապես բարելավել ճշգրտությունը: Եթե միայն մի քանի տեսակի տվյալներ են հավաքվում, օրինակ ՝ պարզապես տպավորություններ կամ կտտոցներ, կլինեն սահմանափակ տեղեկություններ, որոնք կարող են օգտագործվել կանխատեսումները խաչաձեւ ստուգելու կամ օգտագործողների պրոֆիլները բարելավելու համար: Այս սցենարում ռիսկն այն է, որ չափազանց պարզեցված և անճիշտ օգտագործողի պրոֆիլներ կստեղծվեն:
Skimlinks- ը հավաքում և վերլուծում է տվյալները և հայտնաբերում բազմաթիվ հրատարակիչների և վաճառականների օրինաչափությունները ՝ գնման վարքագիծը ճշգրիտ կանխատեսելու համար: Օրինակ ՝ հինգ օգտագործողների մեկ համադրությունը, որը այցելում է 10 էջ հինգ տարբեր կայքերում, կարելի է համարել որպես օրինաչափություն, որը ցույց է տալիս հետաքրքրությունը հաջորդ շաբաթ գնում կատարելու հարցում: Ոչ մի հրատարակիչ չէր կարող տվյալներ արտադրել Դժվարություններ մուտք է գործում իր 1.5 միլիոն տիրույթների ցանցի միջոցով, բայց հրատարակիչների տեղեկատվությունը ազդանշանային տվյալների միայն մի մասն է: Skimlinks- ը նաև վերլուծում է իր ցանցում գտնվող 20,000 վաճառականներից ստացված տվյալները ՝ ներառյալ գնագոյացման տեղեկատվությունը, պատվերի արժեքը և գնման պատմությունը:
Դրանով Դժվարություններ համատեղում է մանրածախ էկոհամակարգի ազդանշանները:
Ինչպե՞ս են վավերացվում տվյալները:
Տվյալների մատակարարներին գնահատելիս փնտրելու մեկ այլ կարևոր հնարավորություն `գործնականում կանխատեսումները հաստատելու կարողությունն է: Օրինակ ՝ ցանկացած մատակարար, որը պնդում է, որ իրենց հատվածները փոխարկում են, պետք է որևէ գործարքի տվյալներ հաստատի, որ գնումը տեղի է ունեցել: Առանց գործարքի տվյալների հնարավոր չէ հաստատել արժեքի առաջարկը:
Skimlinks- ը ունի ծրագրային լսարանի թիրախավորման ծառայություն, որն օգնում է գովազդատուներին թիրախավորել օգտվողներին ՝ ըստ նրանց գնման ցիկլի: Կանխատեսումները կատարվում են համատեքստային, արտադրանքի և գնագոյացման տվյալների միջոցով, և դրանք վավերացվում են գործարքի վերաբերյալ տեղեկատվության միջոցով: Օգտագործողները հետևում են ՝ ստուգելու համար արդյոք նրանք կատարե՞լ են սպասվող գնումը, և հատվածներ ստեղծող մեքենայական ուսուցման համակարգը շարունակաբար մարզվում է ՝ հիմնվելով այս տեղեկատվության վրա: Դա օգնում է գնորդներին խուսափել սցենարից, երբ նրանք թիրախավորում են այն սպառողներին, ովքեր, հնարավոր է, ուսումնասիրել են այնպիսի ապրանքը, որը իրենք չեն կարող ձեռք բերել կամ ձեռք բերելու իրական նպատակ չունեն: Արդյունքն ավելի լավ հատվածի կատարումն է:
Digitalրագրային գովազդով զբաղվող թվային շուկայավարողները և գործակալությունները պետք է ընտրեն տվյալների ճիշտ մատակարար ՝ իրենց հազար տպավորության (CPM) կամ գործողության արժեքի (CPA) դրույքաչափերն օպտիմալացնելու համար: Mրագրային գովազդի և տվյալների շուկայավարման հատվածներում աճի տեմպը կարող է դժվարացնել իմանալը, թե ինչպես ընտրել ճիշտ տվյալների մատակարար: Բայց տվյալների մատակարարի արժեքի առաջարկը գնահատելիս կիրառելով այս երեք ընդհանուր բանականության հարցերը ՝ թվային շուկայավարողները և գործակալությունները կարող են բացել սեւ արկղը և գտնել տվյալների ճիշտ խառնուրդը: