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免费试用1.1 点击率预测CTR
每点击成本(Cost per click,CPC)是广告系统中最常见的一种计费方式,广告主会根据每个点击量收费。点击率预测(CTR)在CPC广告系统中的表现不仅影响着整个平台的最终收益,也影响了用户体验和满意度。
1.2 应用场景定义
推荐系统一般分为两个阶段:产生候选推荐和筛选推荐的排序。在候选产生阶段,一些简单而高效的推荐算法(如协同过滤算法)常常被用于大量的候选项目集中,从而获得相对较小的项目。对于候选者排序阶段,使用复杂而强大的模型(如神经网络法),将候选人进行排序,然后选择排名前k位的项目向用户推荐。
1.3 点击率预测的意义
例如,一位年轻妈妈最近浏览了一件外套、T恤、耳环、大手提包、皮包、童装等商品。那些行为数据能让卖家了解她购物的兴趣。因此,推荐系统应该优先提供一些购买链接,以便将CTR的CTR最大化。
亚马逊利用其深度神经网学习能力,可以分析出买家在一个物品集合中最可能会看到的物品(例如它们之前看过这些物品),因此强化买家在看到新物品时要思考是否会有可能单击。这样就可以说明,单击意味者对买家要求的匹配性得到了加强,这样就能够得到买家体验的不断完善;另外,单击是实施交易行为最后一步。
因此卖家要想要促进CTR,就必须站在买家立场来思考问题。因为卖家只能决定物品的可能性(例如上市日期、海外仓储日期)来影响物品显而易见性(observability)。买家才是决定是否对物品进行单击行为。因此:
1. 加强物品显而易见性: 加强物品上市日期、海外仓储日期; 保证物品信息内容详尽; 使用标志性图标; 使用新功能,例如360°旋转功能; 使用AI/ML 来优化物品显而易见性;
2. 加强物品内容: 支付重要性, 精心打造原创内容, 支付重要性, 加强故事性内容, 使用人工/AI/ML 优化内容;
3. 优化关注度: 通过SEO/SEM/SMM 等方式来优化关注度; 通过剔除广告杜松子效应来优化关注度; 使用AI/ML 来优化关注度;
4. 多样化促销: 运用优惠券、促销代金券、新人优惠券/套装优惠券/时段促销/竞价上市/兑奖形式来多样化促销; 采取多样化促销手法来加大关注度; 使用AI/ML 来优化多样化促销;
5. 追随行业领先者: 采取“学习”行动, 追随行业领先者, 学习成功促销之道; 使用AI/ML 来学习行业领先水平;
6. 加大力量: 针对不同语地, 针对不同年龄, 针对不同季节, 针对不同时段,
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