Прогноз ctr: Sorry, this page can’t be found.

Уровень конверсии или кликабельность: что важнее?

Измеряя успех своих усилий, маркетологи сегодня опираются и на уровень конверсии, и на CTR. Однако уровень конверсии и CTR — это две разные стадии воронки продаж.

В начале воронки кликабельность позволяет понять, сколько человек совершило действие (кликнули по рекламе), прежде чем попасть на ваш лендинг. В середине и конце воронки уровень конверсии отражает действия, предпринимаемые посетителями, которые уже находятся на сайте (например, заполнить лид-форму, подписаться на рассылку, скачать электронную книгу, совершить покупку и т.д.).

Предположим, вы хотите знать процент посетителей, которые пришли на ваш лендинг, увидев рекламу в Facebook. В таком случае вас интересует CTR. Если рекламу увидело 100 000 человек и 3 500 после этого кликнули по ссылке, то CTR составляет 3,5%. Неплохо!

В другом случае вы хотите знать процент посетителей, которые подписались на новостную рассылку, от общего числа всех, кто кликнул по рекламе в Facebook. В таком случае вас интересует уровень конверсии. Если из 3 500 человек, кликнувших по объявлению, 40 подписались на рассылку, и уровень конверсии составляет 1,14%.

Итак, за чем следить — за уровнем конверсии или за СTR? Ответ на этот вопрос зависит от того, какую стадию воронки продаж вы хотите оптимизировать. Если цель — повысить рейтинг вашего лендинга в поисковике или привлечь больше трафика в блог, вам, скорее всего, понадобится измерять и повышать CTR. А если вы хотите, чтобы люди подписались на вашу новостную рассылку, скачали бесплатный триал или совершили покупку на сайте, вам нужно измерять и повышать уровень конверсии.

Тактики для повышения CTR

Вот что можно сделать для повышения кликабельности:

1. Прежде всего, исследуйте свою целевую аудиторию. Выясните, на какие сообщения она отвечает лучше всего.
2. Используйте планировщик ключевых слов от Google или другой инструмент, чтобы выяснить, по каким ключевым словам ищет вас целевая аудитория. Включите в свое исследование брендовые и негативные ключевые слова.
3. Текст рекламы должен вызывать интерес и выделять ваш бренд. Используйте сильные слова, чтобы ваша компания выглядела авторитетной, популярной и высокотехнологичной, а товар — необходимым и дефицитным.
4. Используйте высококачественные, привлекающие взгляд фотографии в своей рекламе и не закрывайте их текстом больше чем на 20%.
5. Текст, контент и дизайн посадочной страницы должны сочетаться с вашей рекламой.
6. Сформулируйте призыв к действию ясно и лаконично. Пользователь должен понять, что произойдет, когда он кликнет по вашей рекламе.

Тактики для повышения уровня конверсии

Оптимизировать конверсию значит найти, понять, протестировать и улучшить разные точки контакта в середине и конце воронке продаж. Вот несколько рекомендаций для повышения конверсии:

1. Персонализируйте оффер и пользовательский опыт, руководствуясь поведением посетителей, их предпочтениями и интересами.
2. Не ставьте крест на тех, кто не конвертируются сразу же. Попробуйте вовлечь их ретаргетинговыми объявлениями с услугами, товарами или предложениями, которыми интересовались эти посетители.
3. Поддерживайте покупателей на всех этапах воронки. Для этого хороши живой чат, руководства по использованию товара, страница FAQ и прочее.
4. Чтобы конвертировать посетителей в лидов, предложите бесплатные материалы, например электронную книгу, руководство, полезную инфографику или эксклюзивное видео, в обмен на контактную информацию.
5. Дайте посетителям несколько возможностей конвертироваться. Не каждый, приходя на сайт впервые, сразу же покупает что-нибудь, но даже сомневающиеся посетители могут совершить микроконверсию: подписаться на вашу рассылку в боковой панели, заинтересоваться специальным предложением в exit pop-up или согласиться принимать push-уведомления о новостях.
6. Используйте социальное доказательство. Протестируйте страницу с отзывами покупателей, логотипами известных брендов, с которыми вы работали, или обзорами и рейтингами, касающимися вашего товара.
7. Тестируйте основные элементы своей посадочной страницы: главное изображение, призыв к действию, заголовок, описание, расположение кнопок, формы и прочее. Провести сплит-тест лендинга можно на платформе LPgenerator.

Высоких вам конверсий!

По материалам: vwo.com.

27-07-2018

Прогнозирование рейтинга кликов и его значение

Интернет-реклама — это многомиллиардный бизнес, приносящий большую часть доходов поисковым системам. Как интернет-рекламодателю ключевой вопрос, который следует задать, — сколько клиентов ответят на ваше предложение. Одна из областей, привлекающих в последнее время внимание как исследователей, так и практиков, — это прогноз CTR. Возможность предсказать этот показатель означает возможность влиять на рейтинг, размещение, фильтрацию и ценообразование объявлений. Это может привести к увеличению продаж, доходов и вовлеченности клиентов для достижения целей вашего бизнеса.

Самой распространенной формой интернет-рекламы является модель «плата за клик» с оплатой за клик (CPC), при которой рекламодатели взимают плату за каждый клик по их объявлению. Стратегии, которые выбирают рекламодатели, зависят от вероятности нажатия на объявление с определенной функцией. Реклама с правильными характеристиками значительно увеличивает вероятность того, что покупатель увидит объявление и нажмет на него. Кроме того, показ релевантной рекламы повышает удовлетворенность и общее впечатление клиента.В результате для успеха критически важно иметь точную модель, которая помогает нам прогнозировать рейтинг кликов, а также позволяет запускать сценарии «если-то», которые обнаруживают лучшие функции для конкретного объявления.

В этой статье мы даем некоторые рекомендации по разработке модели прогнозирования CTR для объявлений без предварительной информации. Кроме того, в конце статьи мы рассмотрим соответствующие ошибки модели с учетом демографических характеристик и без них.

Прогнозирование рейтинга кликов

Всякий раз, когда отображается реклама, есть вероятность, что она будет просмотрена, что сильно зависит от позиции объявления. Объявления, расположенные ниже по странице, имеют меньше шансов быть просмотрены и, следовательно, на них будут нажимать. Таким образом, мы предполагаем, что вероятность просмотра рекламы зависит от вероятности ее просмотра, умноженной на вероятность того, что по ней нажмут. Мы также упрощаем нашу формулу, предполагая, что вероятность просмотра (показа) не зависит от вероятности клика.

$$ p (клик | объявление, позиция) = p (клик | показ) p (показ | позиция) $$

На основе этой формулы мы можем предсказать вероятность клика по объявлению в зависимости от его позиции.Легко предсказать рейтинг кликов для часто показываемых объявлений, но требуются тонкие методы, чтобы предсказать количество кликов для новых объявлений. Исторические данные показывают нам рейтинг кликов по часто повторяющейся рекламе. Например, если объявление просматривают 1000 раз и нажимают 20 раз, рейтинг кликов составляет 0,02. Однако эта оценка может отличаться, и некоторые «байесовцы» могут не согласиться с нами в том, что это число надежно. Мы можем оставить байесовцев и частотников наедине с их аргументами, в то время как мы просто оцениваем числа как биномиальные MLE (оценка максимального правдоподобия), \ (клики / показы \), сосредоточившись в этой статье на оценке вновь созданных объявлений без предварительной информации.Изменение позиции объявления значительно снижает вероятность того, что пользователь нажмет на объявление.

Основа для Прогнозирование рейтинга кликов

Целью здесь является предоставление некоторых руководящих принципов для разработки модели, которая улучшает рекламную систему за счет точного прогнозирования рейтинга кликов. Мы стараемся предсказать это для объявлений без предварительной информации. Поиск правильных функций — самая важная часть прогнозирования и должна отнимать большую часть времени специалиста по данным.

Первая часть построения этой модели — это сбор элементов. Каждое объявление содержит такую ​​информацию, как целевая страница, ключевые слова, заголовок, текст, отображаемый URL, клики по типу соответствия объявления, просмотры и т. Д. Для всех объявлений в нашем наборе данных у нас есть рейтинг кликов (CTR), который равен количеству кликов, разделенному на количество показов. После сбора данных мы разделяем наш набор данных на обучающий набор и тестовый набор. В этом случае мы выбираем 70% данных в обучающем наборе и 30% в тестовом наборе.\) для объявления, а \ (W_i \) — это изученный вес для функции. Мы должны посвятить большую часть времени разработке модели выбору функций. Это постоянная задача, которую всегда можно улучшить. Первая рекомендуемая функция —

В этом уравнении \ (N (adKeyword) \) — это количество объявлений с заданным ключевым словом adkeyword, а \ (CTR (adKeywords) \) — средний \ (CTR \ ) для этих объявлений. Кроме того, \ (\ bar \) — это среднее значение \ (CTR \) для всех объявлений в обучающем наборе.

В дополнение к точному термину, как предлагается здесь, мы использовали родственный термин как еще одну особенность, которая позволяет нам использовать преимущества других терминов, которые не совсем похожи, но имеют некоторое сходство. Например, если мы собираемся изучить ставку на «Contentsquare Australia», а другое объявление сделало ставку на «Реселлера Contentsquare Australia», мы можем воспользоваться коэффициентом кликов для последнего. Например, если \ (t \) равно «Реселлер Contentsquare» и реклама «Реселлер Contentsquare Австралия» появляются в \ (R_ \), затем для «Contentsquare» у нас будет \ (R_ \), а для «Contentsquare New Zealand» будет \ (R_ \) и наконец \ (R_00 \) — точное совпадение.Таким образом, \ (R_ \) — это объявление, в котором отсутствуют \ (m \) слова. Кроме того, \ (R_ \) — это объявление, в котором есть \ (n \) дополнительные термины. В результате характеристики вычисляются по заданному \ (R_ \) следующим образом:

$$ CTR_ (term) = \ frac {| R_ (term) |} \ sum_ (term)}} CTR_x $$

Исходя из нашего опыта, одного ключевого слова недостаточно для прогнозирования CTR. Итак, нам нужно выяснить функции, которые помогут нам лучше оценить рейтинг кликов. Для этого мы рекомендуем изучить четыре категории: внешний вид, привлечение внимания, качество целевой страницы и релевантность, описанные следующим образом:

• Внешний вид объясняет, является ли объявление эстетичным или нет. Мы использовали следующие функции из этой категории:
  • Количество слов в заголовке
  • Количество слов в теле
  • Содержит правильные заглавные буквы или нет
  • Слишком много знаков препинания или нет
• Attention Capture : объясняет, в какой степени реклама привлекает внимание целевой аудитории и используются ли следующие функции:
  • Содержит ли заголовок слово действия или нет
  • Содержит ли тело слово действия или нет
  • Есть ли в объявлении цифра (о цене или скидке)
• Репутация покрывает репутацию бренда.Чтобы измерить качество рекламы, измерьте следующие характеристики:
  • Заканчивается ли отображаемый URL на .com
  • Какова длина отображаемого URL
  • Сколько сегментов в отображаемом URL
  • Состоит ли он из тире или числа
• Целевая страница Качество а именно, страница, просматриваемая при нажатии на объявление, и, как мы предполагаем, качество целевой страницы влияет на решение возвращающихся пользователей нажимать или нет. Выбранные функции включают:
  • Есть ли на странице вспышка?
  • Какая часть страницы покрыта изображением?
  • Это реклама
• Релевантность объясняет, насколько релевантны объявление и поисковый запрос, и, следовательно, учитываются следующие особенности:
  • Какая часть ключевых слов появляется в заголовке
  • Какая часть ключевых слов появляется в теле

Персонализация прогнозирования рейтинга кликов

Добавление вышеупомянутых функций увеличивает точность прогнозирования кликов.Однако одним из недостатков общих моделей является игнорирование того факта, что пользователи с разным демографическим прошлым имеют разное мнение о разных объявлениях. Следовательно, к существующим моделям необходимо добавить уровень сложности, чтобы покрыть эти различия и обеспечить персонализированный прогноз. Такая персонализация не только приносит пользу пользователям, предоставляя им более релевантную рекламу, но также помогает рекламодателям, связываясь с пользователями, которые более заинтересованы в их рекламе.

Пользовательская функция фиксирует взаимодействия отдельных пользователей, а API AdWords позволяет нам получать доступ к этим данным на детальном уровне.Чтобы сделать наш прогноз более персонализированным, мы включили в модель следующие функции:

• Пол
• Возраст
• Расположение
• Интересы
• Родительский статус

На следующем графике примерных данных сравнивается точность нашей модели без функций персонализации (красная линия) с синей линией, которая показывает, какие функции персонализации включены в модель. Мы ясно видим, что точность модели заметно возрастает с добавлением функций персонализации.

Заключение

В этой статье мы представили модель логистической регрессии и функции, которые были проверены тестированием на некоторых больших наборах данных для повышения точности прогнозирования рейтинга кликов. Что особенно важно, добавляя демографические характеристики и делая модель более персонализированной, мы наблюдаем заметное улучшение точности прогнозов. Снижение количества ошибок за счет включения персонализированных данных является значительным и должно приниматься во внимание при любом увеличении рейтинга кликов.Используя правильную структуру и эффективный анализ, прогнозирование рейтинга кликов может стать мощным инструментом для победы над конкурентами в сфере рекламы.

Спасибо, что просмотрели этот пост, следите за новостями от Internetrix. Возьмите трубку, в чате или напишите нам по электронной почте, если вы хотите, чтобы мы поделились своими навыками и знаниями для достижения ваших бизнес-целей и задач, в том числе для улучшения прогноза рейтинга кликов.

Internetrix сочетает в себе цифровой консалтинг с успешным дизайном веб-сайтов, умной разработкой веб-сайтов и сильными навыками цифровой аналитики и цифрового маркетинга для увеличения доходов или сокращения расходов для наших клиентов.Мы осуществляем веб-консалтинг, разработку и реализацию проектов клиентам в Азиатско-Тихоокеанском регионе, начиная от малых предприятий и заканчивая компаниями, зарегистрированными на ASX, и всеми уровнями правительства Австралии.

Стратегии включения зависимости от состояния и случайных эффектов

Рекламу можно считать успешной, если она вызывает у аудитории достаточно интереса, чтобы побудить ее взаимодействовать с призывом к действию. Чтобы измерить, насколько хорошо реклама привлекает внимание, обычно используется рейтинг кликов (CTR).Чем выше CTR, тем успешнее реклама вызывает интерес у целевой аудитории. Кроме того, прогнозирование CTR может быть полезно при постановке целей кампании. Чем точнее прогноз, тем лучше он может помочь рекламодателям обосновать реалистичные ожидания. Этот прогноз также можно использовать для принятия более эффективных решений о покупке рекламы. Таким образом, способность точно прогнозировать CTR рекламы имеет важное значение в рекламе мобильных приложений.

Это особенно верно в случае назначения ставок в реальном времени (RTB), когда сумма ставки определяется на основе прогнозируемой вероятности клика, и недостаточно просто ранжировать объявления по порядку. Прогнозируемая вероятность клика используется для определения количества показов рекламы и размера ставки. От точности прогнозов зависит не только размещение рекламы, но и ее эффективность.

Есть несколько методов, которые можно использовать для прогнозирования вероятности щелчка.

Модель логистической регрессии и ее варианты обычно используются для анализа эффективности рекламных кампаний. Обычно это обычный выбор для прогнозирования вероятности двоичного (да / нет) результата на основе набора независимых переменных \ (X \).Т Х)) \)

В простейшем случае выбирается \ (\ beta \), чтобы максимизировать \ (p (y \ mid \ beta) \), вероятность наблюдения обучающих данных с использованием оценки максимального правдоподобия (MLE). Этот подход к оценке предполагает, что каждое наблюдение является независимым событием, а параметры модели — постоянными.

Все, что мы знаем о параметрах модели априори, игнорируется. Хотя соблазнительно предположить, что мы ничего не знаем и позволим модели делать всю работу, ввод в модель предварительных знаний помогает минимизировать ошибку обобщения.

Одним из следствий наивного MLE является тенденция к переобучению, то есть к преувеличению относительно небольших колебаний наблюдаемых данных. Это можно смягчить с помощью таких методов, как регуляризация, но это приводит к ошибочной калибровке вероятностей, что требует дополнительной корректировки.

Также важно помнить, что вероятность успеха — это случайная величина, на которую влияют различные экзогенные факторы, не включенные в модель. Например, базовая модель исключает случайность в шаблонах использования, которые могли возникнуть с течением времени.MLE дает только среднюю точечную оценку этой случайной величины. Хотя эта оценка является полезной мерой центральной тенденции, мы не можем быть уверены, что она репрезентативна для всего распределения для целей прогнозирования.

Несколько более сложный подход к оценке модели состоит в выборе вектора коэффициентов \ (\ beta \), который максимизирует апостериорную вероятность \ (p (\ beta \ mid y) \) с использованием максимальной апостериорной (MAP) оценки.Эта апостериорная вероятность пропорциональна \ (p (y \ mid \ beta) p (\ beta) \).

Этот подход действительно включает наши предварительные знания о параметрах модели \ (p (\ beta) \) и смягчает проблему переобучения. Однако результатом остается точечная оценка вероятности, хотя и более информированная, включающая зависимость от состояния.

В идеале мы хотели бы получить картину полного апостериорного распределения, учитывающего как зависимость от состояния, так и случайные эффекты.Это апостериорное распределение дается теоремой Байеса

\ (п (\ бета \ середина у) = \ Displaystyle \ гидроразрыва {п (у \ середина \ бета) р (\ бета)} {р (у)} \)

Однако во всех случаях, кроме простейших, эта модель должна полагаться на численную оценку, такую ​​как метод Монте-Карло цепи Маркова (MCMC). Эта оценка модели может надежно фиксировать как предварительные знания, так и случайные изменения в системе. В результате команда может принимать решения о кампании, которые являются статистически обоснованными и более отслеживаемыми.

Чтобы проиллюстрировать различия между тремя подходами, описанными выше, мы обучили и протестировали три спецификации модели на наборе из 2,5 миллионов исторических показов, охватывающих 23 кампании и более 10 000 издателей.

Каждая модель была обучена на случайной 75% подвыборке набора данных, а затем протестирована на оставшихся 25% с использованием средней логарифмической потери элемента и статистики R-квадрата, вычисленной путем усреднения истинного и прогнозируемого CTR для каждой кампании.Базовый вариант представляет собой модель «доли рынка», которая прогнозирует средний CTR из обучающей выборки для каждого показа в тестовой выборке.

Результаты анализа приведены ниже.

Наивная модель MLE дает наименее точные прогнозы. Показатели соответствия модели значительно улучшаются, когда мы включаем зависимость от состояния в оценку модели. В частности, оценка MAP, которая включает предварительное сжатие коэффициентов регрессии в качестве формы регуляризации, приводит к значительно лучшей модели, которая лучше обобщает тестовый набор, чем MLE.

Однако наиболее точной оценкой является модель байесовской инверсии.Высокая точность этой оценки может быть объяснена тем фактом, что модель учитывает как зависимость от состояния, так и случайные эффекты.

Этот анализ показывает, что выбор спецификации модели и методологии оценки может оказать значительное влияние на точность и надежность прогноза. Это, в свою очередь, влияет на эффективность кампании и скорость достижения оптимальных результатов. В Aarki наши специалисты по данным постоянно экспериментируют с целью разработки сложных алгоритмов машинного обучения, которые обеспечивают максимальную рентабельность инвестиций для наших клиентов.Свяжитесь с нами по адресу [email protected], чтобы узнать, как машинное обучение может вам помочь сегодня!

Игорь Рауш Разработчик программного обеспечения

Успех мобильной рекламы определяется ее способностью стимулировать действия аудитории, обычно измеряемой рейтингом кликов (CTR). Точное прогнозирование CTR в результате действий кампании имеет решающее значение для успеха любой рекламной кампании мобильного приложения.

moebg / прогнозирование кликабельности: 📈 Прогнозирование кликабельности с использованием логистической регрессии и древовидных алгоритмов

В онлайн-рекламе CTR является важным показателем для измерения эффективности рекламы.В этом проекте мы используем набор данных из конкурса «Прогнозирование рейтинга кликов» на Kaggle и оцениваем методы прогнозирования CTR.

В демонстрации ниже я уже обучил модели и сохранил их в каталоге ‘models’ репозитория. Чтобы переобучить модели, зайдите в ctr_prediction.py и установите для параметра load_model значение False, чтобы переобучить на вашем компьютере.

Содержание

Обзор

Цифровые маркетологи используют онлайн-рекламу (например, Adwords, Facebook и т. Д.).) для показа рекламы пользователям, когда они просматривают Интернет. Чтобы показывать и видеть, насколько хорошо их реклама работает, рекламодатели используют рейтинг кликов (CTR), чтобы измерить, насколько хорошо их реклама. CTR — это отношение количества кликов по определенному объявлению к общему количеству просмотров. Чем выше CTR, тем лучше.

Проблема : Для пользователя U и страницы P, которую он посещает, какова вероятность того, что пользователь U нажмет на отображаемое объявление.

Для решения указанной выше проблемы машинное обучение широко используется для повышения качества рекламы, показываемой пользователям.Вот некоторые особенности, которые мы принимаем во внимание, пытаясь предсказать вероятность того, что пользователь нажмет на рекламу:

• Информация и содержание объявления (формат, текстовая информация, позиция, тема / содержание)
• Информация об издателе и содержание страницы (тип веб-сайта, тема, контекст и т. Д.)
• Информация о пользователе (возраст, доход, история поиска, пол, местоположение, интересы и т. Д.)

Набор данных

Набор данных, используемый для этого проекта, — это набор данных Avazu CTR, который содержит данные о переходах по ссылкам за 11 дней.Данные о кликах за 10 дней используются для обучения, а 1 день рекламы — для тестирования модели. Набор данных содержит множество функций, включая домены сайтов, категории, пользовательское устройство / IP-адрес / местоположение, положение баннера и метку того, было ли выполнено нажатие на объявление.

Используемые алгоритмы обучения

• Деревья решений
• Случайный лес
• Логистическая регрессия на основе SGD
• Логистическая регрессия с онлайн-обучением

Методы оценки

Для оценки производительности каждой модели мы использовали показатель ROC AUC Score.Узнайте больше о кривых ROC и AUC здесь.

Результаты

Использование

1. Клонировать репозиторий в локальный каталог (убедитесь, что у вас установлен Python 3. 4+)
2. компакт-диск src
3. питон ctr_prediction.py

Зависимости

Мотивация

Как человек, который в прошлом работал в сфере цифрового маркетинга и использовал такие продукты, как Google Adwords и Facebook Ads, я обнаружил, что этот проект является исследованием изучения некоторых компонентов, которые входят в создание рекламных продуктов.

Список литературы

Атрибуция

Содействующие

Взносы всегда приветствуются! Для отчетов об ошибках или запросов, пожалуйста, отправьте вопрос.

Лицензия

MIT

Как повысить CTR с помощью инструмента оценки эффективности Google Рекламы

Ожидаемый CTR — это оценка Google скорости, с которой зрители переходят с ваших объявлений на вашу целевую страницу. При расчете ожидаемого CTR Google учитывает историческую эффективность вашего ключевого слова на основе позиции вашего объявления.Google присваивает вашему ключевому слову рейтинг выше среднего, среднего или ниже среднего, используя только ключевое слово с точным соответствием.

Помимо повышения релевантности ваших объявлений и, следовательно, увеличения числа потенциальных клиентов, ваш CTR сегодня напрямую влияет на то, как AdWords прогнозирует эффективность ваших объявлений в будущем.

Ожидаемый CTR поможет вам понять, нет ли у вашего ключевого слова релевантности или специфичности. Низкий CTR означает, что ваше объявление недостаточно привлекательно, чтобы привлечь людей на целевую страницу и выполнить желаемое действие, будь то продажа продукта, подписка на рассылку новостей или другой результат.Кроме того, низкий CTR отрицательно влияет на показатель качества, что снижает рентабельность кампании.

Оптимизация ожидаемого CTR снижает потери и повышает эффективность кампании

Наша система оценки эффективности Google Рекламы помогает маркетологам PPC оптимизировать ожидаемый CTR для повышения эффективности кампании и рентабельности инвестиций. Это помогает повысить CTR, давая вам как подробный, так и детальный анализ CTR ваших 200 самых популярных ключевых слов, а также целевые рекомендации по улучшению.

На панели инструментов Google Ads Performance Grader вы увидите наш анализ вашего CTR как для поиска, так и для медийной рекламы. Посмотрите, насколько ваши ключевые слова соответствуют типичной кривой, с возможностью детализировать количество показов и кликов для каждого ключевого слова.

Используйте наши рекомендации, чтобы отсеять менее релевантные ключевые слова, улучшить показатели качества и снизить затраты на клик. Мы даже сообщим вам ожидаемое влияние рекомендованных нами изменений с оценкой количества кликов и потенциальных клиентов, которые вы могли бы получить с помощью наших оптимизаций.

Отслеживайте данные о CTR с течением времени, чтобы повысить ожидаемый CTR для ваших ключевых слов

Новейший выпуск Google Ads Performance Grader включает функцию отслеживания эффективности, позволяющую легко отслеживать изменения ключевых показателей и общей эффективности с течением времени с автоматическим анализом учетной записи каждые 30 дней.

Эта новая функция отслеживания особенно полезна для улучшения ожидаемого CTR, поскольку она позволяет отслеживать исторические данные CTR для каждого ключевого слова. Это то, что учитывает Google, когда рассчитывает ваш ожидаемый CTR.По умолчанию мы показываем вам изменения по сравнению с вашим последним предыдущим отчетом, но теперь вы можете копаться в каждом историческом отчете, чтобы найти свой CTR за предыдущие недели и месяцы.

Сравните ваши кампании AdWords с отраслевыми эталонами

Ваш аккаунт оценивается по самым актуальным и точным конкурентным контрольным показателям для PPC — с ключевыми показателями эффективности, включая показатель качества, рейтинг кликов, активность аккаунта и потраченные впустую расходы — благодаря нашему анализу общих расходов на AdWords более 3 миллиардов долларов.

Вы также можете проверить готовность своей учетной записи к мобильной PPC с помощью нашего рейтинга готовности мобильной PPC, который включает оценку соответствия вашей учетной записи передовым методам мобильной PPC.

Как всегда, Google Реклама Performance Grader бесплатна для использования и предлагает диагностику аккаунта, углубленный анализ и персональные рекомендации для повышения эффективности вашей AdWords. Наш собственный алгоритм оценки учитывает 60 различных факторов, включая данные о расходах на рекламу, показатель качества, рейтинг объявлений, количество показов и многое другое, чтобы обеспечить наиболее эффективные рекомендации по оптимизации для вашей учетной записи.

Система оценки эффективности Google Рекламы уже помогает сотням компаний по всему миру легко и эффективно оптимизировать свои учетные записи AdWords для повышения CTR, увеличения числа потенциальных клиентов и сокращения расходов. Малые и средние предприятия, в частности, извлекают выгоду из экспертного анализа и рекомендаций нашего бесплатного инструмента, позволяя им максимизировать свои часто ограниченные бюджеты и извлекать выгоду из нашего анализа огромного количества данных PPC. Попробуй это сейчас!

ClearBridge MLP и Midstream TR до $ 16.

© 2021 Davos Investments LLC.

Заявление об ограничении ответственности: Прошлые результаты не являются гарантией будущих результатов. Этот продукт предназначен только для образовательных целей. Вы осуществляете практическое применение описанных здесь продуктов на свой страх и риск, и Financhill.com, его партнеры, представители и сотрудники не несут ответственности за любое использование или неправильное использование продукта. Пожалуйста, свяжитесь со своим финансовым консультантом для получения конкретной финансовой консультации с учетом ваших личных обстоятельств.Любые показанные сделки являются гипотетическим примером и не представляют собой фактические сделки. Фактические результаты могут отличаться. Ничто здесь не является рекомендацией относительно конкретной проиллюстрированной безопасности.

Информация, представленная на этом сайте, не предназначена для использования в качестве единственной основы для принятия каких-либо инвестиционных решений и не может быть истолкована как совет, предназначенный для удовлетворения инвестиционных потребностей любого конкретного инвестора. Ничто в нашем исследовании не является юридическим, бухгалтерским или налоговым советом или индивидуальным инвестиционным советом.Наше исследование подготовлено для широкого распространения и было подготовлено без учета индивидуальных финансовых обстоятельств и целей лиц, которые получают или получают к нему доступ. Наше исследование основано на источниках, которые мы считаем надежными. Однако мы не делаем никаких заявлений или гарантий, явных или подразумеваемых, в отношении точности нашего исследования, полноты или правильности, а также не даем никаких гарантий или других обещаний в отношении любых результатов, которые могут быть получены в результате использования нашего исследования.В максимальной степени, разрешенной законом, ни мы, ни наши аффилированные лица, ни какое-либо другое лицо не несем никакой ответственности перед любым лицом за любые убытки или расходы, прямые, косвенные, косвенные, случайные или иные, возникающие в результате каким-либо образом к любому использованию или уверенности в наших исследованиях или содержащейся в них информации. Некоторые обсуждения содержат прогнозные заявления, основанные на текущих ожиданиях и ожидаемых различиях. Все наши исследования, включая оценки, мнения и информацию, содержащиеся в них, отражают наше суждение на дату публикации или другого распространения исследования и могут быть изменены без предварительного уведомления.Кроме того, мы категорически отказываемся от какой-либо ответственности за обновление таких исследований. Инвестирование сопряжено со значительным риском. Прошлые результаты не являются гарантией будущих результатов, и может произойти потеря первоначального капитала. Никто, получающий наше исследование или имеющий к нему доступ, не должен принимать какое-либо инвестиционное решение без предварительной консультации со своим личным финансовым консультантом и проведения собственного исследования и комплексной проверки, включая тщательное изучение любых применимых проспектов, пресс-релизов, отчетов и других публичных документов эмитент рассматриваемых ценных бумаг.Никакая представленная информация не должна толковаться как предложение о продаже или покупке какой-либо конкретной ценной бумаги. Как всегда, при инвестировании руководствуйтесь здравым смыслом.

Financhill не является инвестиционным консультантом и не зарегистрирован в Комиссии по ценным бумагам и биржам США или Управлении регулирования финансовой отрасли. Кроме того, владельцы, сотрудники, агенты или представители Financhill не действуют в качестве инвестиционных консультантов и могут не быть зарегистрированы в Комиссии по ценным бумагам и биржам США или в Регулирующем органе финансовой индустрии.

Содержание любого из веб-сайтов, продуктов или сообщений Financhill предназначено только для образовательных целей. Ничто в ее продуктах, услугах или сообщениях не может быть истолковано как предложение и / или рекомендация купить или продать ценную бумагу. Торговля акциями, опционами и другими ценными бумагами сопряжена с риском. Риск потери торговых ценных бумаг может быть значительным. Риск, связанный с торговлей акциями, опционами и другими ценными бумагами, подходит не всем инвесторам. Перед покупкой или продажей опциона инвестор должен оценить свое личное финансовое положение и рассмотреть все соответствующие факторы риска. См .: Характеристики и риски стандартизированных опционов. Образовательная программа обучения и программное обеспечение Financhill.com предназначены для улучшения понимания финансовых вопросов.

Tomorrow’s Prediction [Прогноз] Целевая цена акций Clearbridge Mlp (CTR) [завтра, еженедельно, ежемесячно]

ClearBridge MLP и фонд общей доходности Midstream в завтрашнем прогнозе движения Прогноз и целевые цены акций на завтра — CTR ClearBridge MLP и Midstream Total Return Fund В прогнозах движения цен акций на завтра, еженедельно, ежемесячно — NYSE Stock Exchange MunafaSutra.com

CTR акций NYSE — доля ClearBridge MLP и Midstream Total Return Fund в торгах на NYSE в рамках N A Сделки в N A

Эти завтрашние прогнозы движения и прогноз ClearBridge MLP и Midstream Total Return Fund (CTR) предназначены только для завтрашней сессии. Щелкните здесь для получения краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогноза и целевых значений цен на акции ClearBridge MLP и Midstream Total Return Fund In или Посмотрите мнения экспертов о ClearBridge MLP и Midstream Total Return Fund In CTR здесь

Завтрашнее движение Прогнозирование общего дохода ClearBridge MLP и Midstream по CTR на 25 февраля 2021 года является оптимистичным. Акция торгуется выше недельного сопротивления, и снижение можно ожидать только тогда, когда она торгуется ниже 18,57

Значение Мунафы: 60 по состоянию на 25 февраля 2021 года

Если значение Мунафы близко или приближается к 100, то эта акция может показать восходящее движение . Однако, если это значение близко или приближается к 10, то эта акция вполне может показать нисходящее движение.

Если значение Munafa близко к 50, то акция может показать боковое движение.

Отчеты технического анализа для ClearBridge MLP и Midstream Total Return Fund в CTR находятся здесь

Прогнозы и целевые цены на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные для ClearBridge MLP и Midstream Total Return Fund в CTR находятся здесь

Мнение экспертов, Buy Sell сигналы ClearBridge MLP и Midstream Total Return Fund В CTR здесь

Тенденция ClearbridgeMlp на этой неделе отрицательная, что означает, что прогнозируемые цели ClearbridgeMlp в обратном направлении имеют больше шансов. Цели ClearbridgeMlp на этой неделе — 20,75, 89,63 — вверх, и 15,03, 14,49 — вниз.

Прогноз цели ClearbridgeMlp на 5 пт марта 2021 г. 21,82, 20,39, 18,96 — вверх, и 13.96, 15.39, 16.82 в обратную сторону.

Прогноз цели ClearbridgeMlp на 12 пт марта 2021 г. 22,7, 20,74, 18,77 вверху, и 13.08, 15.05, 17.01 в обратную сторону.

Прогноз цели ClearbridgeMlp на 19 пт марта 2021 г. 23.52, 21.12, 18.71 на стороне роста и 12,26, 14,67, 17,07 по убыванию.

Прогноз цели ClearbridgeMlp на 26 пт марта 2021 г. 24,14, 21,33, 18,51 вверху, и 11,64, 14,46, 17,27 на оборотной стороне.

Прогноз цели ClearbridgeMlp на 02 пт апреля 2021 г. 25.07, 21.95, 18.82 по положительной стороне и 10,71, 13,84, 16,96 в обратную сторону.

Прогноз цели ClearbridgeMlp на 09 пт апреля 2021 г. 26.08, 22.49, 18.9 на стороне роста и 9,7, 13,29, 16,88 в обратную сторону.

Тенденция ClearbridgeMlp в этом месяце отрицательная, что означает, что у прогнозов ClearbridgeMlp в сторону понижения больше шансов. Целевые показатели ClearbridgeMlp в этом месяце — 23,31, 72,96 при повышении и 8,41, 12,37 при понижении.

Целевой прогноз ClearbridgeMlp на март 2021 г. 26.09, 22.37, 18.64 — вверх, и 5,63, 9,36, 13,08 в обратную сторону.

Целевой прогноз ClearbridgeMlp на апрель 2021 г. 28.46, 23,35, 18,23 на верхней стороне и 3,26, 8,38, 13,49 на оборотной стороне.

Целевой прогноз ClearbridgeMlp на май 2021 г. 30,38, 24,08, 17,78 — вверх, и 1,34, 7,64, 13,94 на нижней стороне.

Целевой прогноз ClearbridgeMlp на июнь 2021 г. 31,98, 24,72, 17,46 — вверх, и Н / Д, 7, 14,26 на оборотной стороне.

Первая цель вверх и первая цель вниз — это лучший и худший сценарии соответственно. В случае резкого подъема или резкого падения эти уровни будут служить максимальными диапазонами.Вторая цель вверх и вторая цель вниз — в случае регулярного восходящего и нисходящего тренда соответственно. Третья цель повышения и третья цель снижения — в случае консолидированных торговых сессий.

• 5-дневное скользящее среднее 18,7
• 20-дневная скользящая средняя 17,61
• 50-дневное скользящее среднее 16,65

Дата	Изменить	Открыть	Закрыть	Высокий	Низкий	Th 9022 9022 9022 9022 9022 9022 Объем 9022 1%	19,61	19,04	19,68	18,71	0,67 раза
ср 24 февраля 2021 г. Вт 23 фев 2021	0,76%	18,00	18,61	18,74	17,77	0,9 раза
Пн 22 фев 2021	3.25% Чт 18 фев 2021	-6,78%	18,48	17,61	18,48	17,53	в 1,02 раза
Ср 17 фев 2021	0.47% Пт 12 фев 2021	2,54%	17,72	18,18	18,18	17,69	0,51 раз
чт 11 фев 2021	0. 17%	17,84	17,73	17,91	17,43	0,68 раза

Последние новости собираются из различных источников и могут иметь положительное или отрицательное влияние на котировки акций в краткосрочной перспективе. Просмотреть больше объявлений и новостей ClearBridge MLP и Midstream Total Return Fund In

График графика для: цен закрытия цен открытия дневных максимумов дневных минимумов объема торгуемых свечей

Видео, связанные с: Прогноз на завтра [прогноз] Целевые цены акций Clearbridge Mlp (CTR) [завтра, еженедельно, ежемесячно]

Основы хинди Как торговать на фондовом рынке фьючерсных опционов FnO

Видео на хинди Как быть успешным Богатым на рынке акций, как Джунджхунвала, Виджай Кадиа.Точные шаги!

(PDF) Модель динамической нейронной сети для прогнозирования кликабельности при назначении ставок в реальном времени

Таким образом, наша модель динамической нейронной сети

с помощью технических приемов, описанных выше, находится в

готовности к производству.

VII. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Ставки в реальном времени (RTB) — один из самых быстрорастущих секторов

на рынке цифровой рекламы.Прогнозирование

CTR в реальном времени — одна из самых фундаментальных проблем машинного обучения

в RTB. В этой статье мы проанализировали ограничения

современных методов прогнозирования CTR, с которыми мы столкнулись в

Samsung DSP. Мы указали, что динамический характер

, присущий RTB, и нехватка информации о пользователях являются основными проблемами

, которые не были решены должным образом. Чтобы

справился с обеими задачами, мы предложили сеть Dynamic Neural

, которая способна фиксировать эволюцию как рекламы, так и пользователей

и использовать информацию об установке / удалении приложений

в качестве вспомогательного источника для лучшего моделирования предпочтений пользователей.

Мы разработали интерактивный уровень, чтобы эффективно объединять предпочтения пользователей

, выведенные из различных типов поведения. В тестовой оценке

мы продемонстрировали, что Dynamic Neural

Network превосходит всех конкурентов с точки зрения нескольких оценочных показателей. Мы также обсудили пригодность

Dynamic Neural Network для реального развертывания.

Мы ожидаем, что наша модель будет полностью развернута в DSP Samsung

в ближайшее время и существенно повысит наши доходы от рекламы.

СПРАВОЧНИКИ

[1] Research and Markets, «Рынок ставок в реальном времени на аукционе

, тип, формат рекламы, приложение, устройство, регион — глобальный прогноз до

2024», 2019 г. [Online]. Доступно: https://www.researchandmarkets.com/

research / ndpb8n / world? W = 5

[2] Й. Шан, Т. Р. Хоенс, Дж. Цзяо, Х. Ван, Д. Ю и Дж. Мао, «Глубокое пересечение

: моделирование в веб-масштабе без созданных вручную комбинаторных функций

», в материалах 22-й конференции ACM SIGKDD International

по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (KDD), 2016 г.

[3] Г. Чжоу, Х. Чжу, С. Сонг, Ю. Фань, Х. Чжу, Х. Ма, Ю. Ян, Дж. Цзинь, Х. Ли,

и К. Гай, «Глубокое сеть интересов для прогнозирования рейтинга кликов »,

в материалах 24-й Международной конференции ACM SIGKDD по

Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2018.

[4] Y. Feng, F. Lv, W. Шен, М. Ван, Ф. Сунь, Ю. Чжу и К. Ян,

«Глубокая сеть интереса к сеансу для прогнозирования кликабельности», в материалах

Труды 28-й Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту

( IJCAI), 2019.

[5] G. Zhou, N. Mou, Y. Fan, Q. Pi, W. Bian, C. Zhou, X. Zhu, and K. Gai,

«Сеть глубокой эволюции интереса для рейтинга кликов предсказание »в материалах

Proceedings of the 33nd AAAI Conference on Arti ‑ Intelligence

(AAAI), 2019.

[6] С. Бикель, M. Br¨

uckner и T. Scheffer,« Дискриминационное обучение в рамках

ковариативный сдвиг », Журнал исследований в области машинного обучения (JMLR),

т. 10. С. 2137–2155, 2009.

[7] У. Чжан, Т. Ду и Дж. Ван, «Глубокое обучение по многопольным категориям —

ical data: тематическое исследование по прогнозированию ответа пользователя», в Proceedings of

38-й Европейской конференции. on Information Retrieval (ECIR), 2016.

[8] Y. Qu, B. Fang, W. Zhang, R. Tang, M. Niu, H. Guo, Y. Yu, and

X. He, » Нейронные сети на основе продуктов для прогнозирования ответов пользователя по многопольным категориальным данным

, ACM Transactions on Information Systems

(TOIS), vol.37, нет. 1, стр. 5, 2019.

[9] П. Ковингтон, Дж. Адамс и Э. Саргин, «Глубокие нейронные сети для

рекомендаций YouTube», в материалах 10-й конференции ACM

по рекомендательным системам (RecSys), 2016 г.

[10] Q. Лю, Й. Цзэн, Р. Мохоси и Х. Чжан, «Штамп: краткосрочная модель приоритета

внимания / памяти для рекомендаций на основе сеанса», в

Proceedings of the 24th. ACM SIGKDD Международная конференция по

Knowledge Discovery Data Mining (KDD), 2018.

[11] З. Ли, Х. Чжао, К. Лю, З. Хуанг, Т. Мэй и Э. Чен, «Изучение истории

и настоящее: рекомендации следующего элемента с помощью разборчивого

, использующего поведение пользователей. , ”In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD

International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

(KDD), 2018.

[12] B. Hu, C. Shi, WX Zhao, and PS Yu,“ Leveraging meta контекст

на основе пути для рекомендаций топ-n с нейронной моделью совместного внимания »,

в материалах 24-й Международной конференции ACM SIGKDD по

Knowledge Discovery Data Mining (KDD), 2018.

[13] J. Pan, J. Xu, AL Ruiz, W. Zhao, S. Pan, Y. Sun и Q. Lu,

«Машины факторизации с полевым взвешиванием для прогнозирования рейтинга кликов

in медийная реклама »в материалах 27-й конференции World Wide Web

(WWW), 2018.

[14] С. Рендл, З. Гантнер, К. Фройденталер и Л. Шмидт-Тим,« Fast

context -знанные рекомендации с машинами факторизации », в Pro-

ceedings 34-й Международной конференции ACM SIGIR по исследованиям

и развитию в области информационного поиска (SIGIR), 2011.

[15] Y. Juan, Y. Zhuang, W.-S. Чин и К.-Дж. Лин, «Полевая факторизация

для предсказания ctr», в материалах 10-й конференции ACM

по рекомендуемым системам (RecSys), 2016.

[16] Ф. Пан, С. Ли, Х. Ао, П. Тан и К. Хе, «Разогревайте рекламу холодного старта —

ments: Улучшение прогнозов ctr путем обучения встраиванию идентификаторов»,

в материалах 42-й Международной конференции ACM SIGIR по

Исследования и разработки Информационный поиск (СИГИР), 2019.

[17] Х.-Т. Cheng, L. Koc, J. Harmsen, T. Shaked, T. Chandra, H. Aradhye,

G. Anderson, G. Corrado, W. Chai, M. Ispir, R. Anil, Z. Haque, L. Hong,

V. Jain, X. Liu и H. Shah, «Широкое и глубокое обучение для рекомендательных систем

», в материалах 1-го семинара по глубокому обучению для рекомендательных систем

(DLRS), 2016.

[18] Х. Го, Р. Тан, Й. Йе, З. Ли и Х. Хе, «Deepfm: факторизация —

машинная нейронная сеть для прогнозирования ctr», в Proceedings of the

26th International Совместная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI),

2017.

[19] С. Рендл, «Машины факторизации с libfm», ACM Transactions on

Intelligent Systems and Technology (TIST), vol. 3, вып. 3, стр. 57, 2012.

[20] X. He and T.-S. Чуа, «Машины нейронной факторизации для разреженной диктивной аналитики до

», в материалах 40-й Международной конференции ACM SIGIR

по исследованиям и разработкам в области информационного поиска

(SIGIR), 2017.

[21] Дж. Сяо , Х. Е, Х. Хэ, Х. Чжан, Ф. Ву и Т.-S. Чуа, «Машины факторизации

: изучение веса взаимодействий признаков через сети внимания

», в материалах 26-й Международной совместной

конференции по искусственному интеллекту (IJCAI), 2017.

[22] Н. Бхамидипати, Р. Кант и С. Мишра, «Крупномасштабный механизм прогнозирования

для кликов и конверсий при установке приложений», в материалах 26-й конференции ACM

по управлению информацией и знаниями (CIKM), 2017.

[23] X. He, J. Pan, O. Jin, T. Xu, B. Liu, T. Xu, Y. Shi, A. Atallah, R. Her-

brich, S. Bowers, and Дж. К. Кандела, «Практические уроки прогнозирования

кликов по рекламе на Facebook», в материалах 8-го Международного семинара

по интеллектуальному анализу данных для интернет-рекламы (ADKDD), 2014 г.

[24] Г. Х. Нгуен, Дж. Б. Ли, РА Росси, Н.К. Ахмед, Э. Кох и С. Ким,

«Встраивание динамических сетей в непрерывном времени», в Proceedings of

3-го Международного семинара по изучению представлений для больших сетей

(BigNet), 2018.

[25] А.П. Сингх и Дж. Дж. Гордон, «Реляционное обучение через коллективную матрицу

факторизации», в материалах 14-й конференции ACM SIGKDD International

по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных (KDD), 2008 г.

[26] Дж. Ван, В. Чжан и С. Юань, «Медийная реклама с назначением ставок в реальном времени

(RTB) и поведенческим таргетингом», Now Publisher, vol. 11, вып. 4

— 5, 2017.

[27] С.