Прогнозатор яндекс: Прогноз бюджета рекламной кампании в Яндекс.Директ и Google AdWords

Содержание

Стоимость рекламы в Яндексе в 2019 году на реальных кейсах

Стоимость рекламной кампании в Яндексе складывается из рекламного бюджета, услуг исполнителя, оплаты аналитических систем. Для начала, определитесь с задачами рекламной кампании, от них будет зависеть выбор инструментов, KPI и конечный бюджет.

Как рассчитать рекламный бюджет?

Реклама в Яндекс.Директе состоит из двух больших блоков — рекламы на поиске и в рекламной сети Яндекса (РСЯ). Технология расчета у них разная.

Как подготовить медиаплан рекламы на поиске?

Собираем семантическое ядро: ключевые запросы и минус-слова
Загружаем в Прогнозатор Яндекса
Выбираем регион
Выбираем период
Выбираем % охвата

Реклама в Яндексе работает по системе аукциона. Медиаплан показывает примерный уровень расходов и строится на основе статистики аналогичных рекламных кампаний за аналогичный прошлый период.

Сезонность рекламы

Не забудьте учесть сезонность тематики, так как спрос напрямую влияет на прогноз бюджета. Ниже указаны тематики с ярковыраженным сезонным спросом.

Например, сентябрь — время подготовки к школе и сбора урожая.

Октябрь — месяц смены шин с летних на зимние и подготовка к зимнему сезону.

В ноябре бизнес начинает готовиться к новогодним праздникам.

А в декабре уже розничные покупатели начинают готовиться к Новому году!

Как подготовить медиапланы рекламы в РСЯ?

Про то, «что такое РСЯ и как планировать бюджет», мы писали ранее, здесь укажем краткие выводы. В РСЯ две модели оплаты — за клики и за показы.

Для прогноза кампании с оплатой за клики:

Определите небольшой бюджет для работы кампании на неделю, замерьте результаты, на основании их сделайте прогноз на больший период.

Если вы обращаетесь в агентство, то, возможно, у них уже есть работающие кампании в РСЯ, схожие с вашей, и на основании их результатов вам предоставят прогнозы.
Если агентство еще не работало с вашей тематикой, то медиаплан можно составить на основе средних показателей агентства, рассчитывая коэффициенты зависимости между поиском и РСЯ.
Для смарт-баннеров ориентируйтесь на показатели РСЯ и закладывайте среднюю цену клика в 1,5 раза больше. При работе с рекламной кампанией обращайте внимание на процент полученных показов — чем выше процент, тем чаще показываются ваши объявления, эталонный показатель 100%. Если хотите его увеличить — увеличивайте ставку.

Для прогноза медийной кампании — рекламы с оплатой за показы:

создайте рекламную кампанию
проставьте нужные таргетинги
система выдаст рекомендуемое значение по бюджету и ставкам.

Расчет стоимости сквозной аналитики

Стоимость сквозной аналитики в основном зависит от посещаемости сайта, выбранных инструментов и региона.

Разберем на примере колл-трекинга Callibri

Посмотрите среднюю посещаемость сайта в сутки.
Добавьте к ней дополнительный прогнозируемый рекламный суточный трафик.
На 50 посетителей должен приходиться 1 номер динамического колл-трекинга. Если посещаемость, например, 100 посетителей в день, то нужно 2 номера. Если вам нужен статический номер — он используется в визитках объявления, на баннерах — то на каждый канал нужен отдельный номер.
Отличается стоимость региональных и федеральных номеров. Номер 8-800 дороже.
Рекомендуем подключать динамический колл-трекинг на все источники трафика.
Окончательную цену смотрим по тарифам сервиса.

Стоимость услуг исполнителя

Над рекламой может работать специалист по рекламе, дизайнер, программист, аналитик, менеджер проекта. Стоимость услуг каждое агентство определяет самостоятельно. Выбирайте оптимальный вариант под ваш бюджет и задачи. Есть несколько моделей оплаты:

Процент от бюджета. Подходит сезонным клиентам, когда бюджет и объем работ коррелируются от времени года.
Абонентская оплата. Понятная для всех схема, стоимость услуг заранее определена.
Оплата за выполненные работы или почасовая оплата. Подходит, если клиент разбирается в рекламе, может ставить конкретные задачи. Подходит тем, кто может делать все самостоятельно, но ему не хватает рук.

Оплата за лиды

Важно! Качественная, вдумчивая работа не может быть бесплатна.

Примеры медиапланов

Сводим все данные в общую таблицу и получаем медиаплан.

Примеры реальных расчетов

Продажа водонагревателей в Пермском крае, расчет на 30 дней работы

Сдача в аренду банкетных залов, Екатеринбург, 30 дней работы

Магазин органических продуктов, Россия, 6 месяцев работы

Имейте в виду, что реальные показатели рекламной кампании могут отличаться от прогнозируемых, т.к. они подсчитаны на основе анализа ставок конкурентов и CTR их кампаний, а эти параметры могут изменяться в процессе работы вашей рекламной кампании.

Реальные кейсы в Яндекс.Директе

Расход бюджета и показатели рекламной кампании могут отличаться от медиаплана. Причин миллион, вот основные:

Ошибки при расчетах
Более качественная проработка семантики при настройке кампании
Естественный рост или падение спроса
Конкурентная ситуация
Показатели качества рекламной кампании
Привлекательность предложения для пользователей
Репутация клиента
Адаптированность сайта под мобильные устройства
Изменения в рекламной кампании, не учтенные при медиаплане

Бюджеты даже в одной тематике различаются, так как у каждого клиента собственная стратегия развития.

Медицинские услуги

Тематика бизнеса	Расход (всего)	Расход (поиск)	Расход (сети)	Средняя цена за клик (всего)	Средняя цена за клик (поиск)	Средняя цена за клик (сети)
Стоматология — Тюмень	7216	7216	0	47	47	—
ЛОР-центр — Москва	21271	20807	463	59	66	10
Оптика — Свердловская область	37341	4481	32860	19	18	19
Частная медицинская клиника — Екатеринбург	58853	47708	11144	14	11	94

Шины

Клиент	Дата	Расход (всего)	Расход (поиск)	Расход (сети)	Средняя цена за клик (всего)	Средняя цена за клик (поиск)	Средняя цена за клик (сети)
Шины 1	ноя 2018	116828,51	15419,17	101409,34	16,64	12,37	17,56
Шины 2	ноя 2018	10114,08	6383,21	3730,87	10,71	12	9,06
Шины 3	ноя 2018	37202,87	10759,39	26443,48	13,21	11,86	13,84
Шины 4	ноя 2018	33327,47	6456,33	26871,14	12,91	9,98	13,89

Доставка еды

Клиент	Расход (всего)	Расход (поиск)	Расход (сети)	Средняя цена за клик (всего)	Средняя цена за клик (поиск)	Средняя цена за клик (сети)
Пекарня 1	21460,92	14868,47	6592,45	11,24	47,05	4,14
Пекарня 2	17817,95	12771,66	5046,29	13,04	18,46	7,49

Главное, анализируйте текущие результаты рекламной кампании и вносите корректировки, которые помогут достижению конечных целей.

Автор: Валерия Петрова — руководитель отдела контекстной рекламы

Новый прогнозатор ставок в яндекс директ

Яндекс.Директ будет показывать ставки, позволяющие получить тот или иной объём трафика, а не место в результатах поиска, как было раньше.

Как мы видимо пропали привычные нам позиции 1 спецразмещени 2 спецразмещение и гарантия. Вместо них используются цифры в процентах.

Аукцион и формула расчета цены за клик при этом не поменялись. Цена за клик будет формироваться, как и раньше, на основе VCG-аукциона, а более качественные объявления — занимать лучшие места на выдаче по более низкой цене.

Что такое объём трафика

Объём трафика — это величина, прямо пропорциональная кликабельности места и/или дизайна объявления на выдаче.

Надо отметить, что объёмом трафика — называется возможный объём получаемого рекламного трафика, а не доля трафика со страницы.

При расчете объёма учитываются не только позиция на поиске, но и другие факторы, которые влияют на эффективность показа рекламы: внешний вид объявления, а также количество и оформление других объявлений в рекламном блоке. Благодаря такому подходу, вы сможете лучше ориентироваться в реальных ценах в аукционе и более гибко управлять закупками.

Рекламодатели, которым важно сохранить привычные ориентиры на позиции, могут использовать примерные соответствия различных мест на поиске и объёмов трафика:

На данный момент отмечаем, с новым прогнозатором ушли перекосы. Когда гарантия стоила дороже спецразмещения. Это всегда вызывало недоумение у клиентов. Также вероятно что это связано не только с прогнозатором, но и с отменой автоматических стратегий показа под результатами выдачи (в гарантии)

Однако смотреть напрямую на доступные объёмы трафика гораздо удобнее, ведь одна и та же позиция на поиске может давать разные объёмы. Например, на первом месте спецразмещения сейчас можно показываться в обычном…

…или в расширенном виде:

Эффективность показов и цена за клик у разных дизайнов будут разными. В новом интерфейсе назначения ставок вы можете увидеть эту разницу.

За объем 100 приняты показы в обычном дизайне спецразмещения, на первом месте из трёх. Варианты показа, которые дают больше трафика, обозначаются числами больше 100, для них рассчитываются отдельные цены.

Будут ли в доступе новые трафареты и дополнительные метрики в статистике?

Взвешенные показы, средний объём выкупаемого трафика и wCTR, о которых рассказали на конференции Директа 16 апреля, запустятся немного позднее. Яндекс обещает сообщить об этом отдельно.


Что касается трафаретов, тестируются сразу несколько новых вариантов дизайна рекламы на поиске. Например, объявления с картой. Варианты, которые докажут свою эффективность в тестировании, в будущем смогут стать трафаретами и вырастить вашу отдачу от инвестиций в рекламу. О каждом из них будет написано подробно. Ждём анонсов.

Что делать с новым прогнозатором яндекс

Должно стать более понятно, что мы получим от изменения ставки, появилось число ожидаемых переходов

Также видно, что в некоторых ключевых слова стоят прочерки напротив объёма трафика. Это говорит что объявление считается недостаточно качественным. Ранее был убран показатель качества. Возможно это сигнал на переделку объявления. Стоит дополнительно обратить внимание на данные прочерки. А именно не только на качество объявления, но и релевантность посадочной страницы.

Есть неофициальная информация, что прочерк означает ставку выше 5000р.

Второе заметное изменение это интерфейс выставления ставок, он стал более просты и не имеет дополнительного меню:
По умолчанию стоит 100%, вероятно стоит ожидать задирание ставок по аукциону в эту и следующие недели.

Изменения уже есть в директ коммандере:

* обновлено 21.05.2018

Автор

Антон Резников

Коммерческий директор

Поделиться с друзьями:

Прогнозируем эффективность рекламы, используя данные аукциона Яндекс.Директа

В апреле прошлого года в аукционе Директа произошли изменения. Я хочу рассказать о том, к чему привели эти изменения и как можно использовать новые данные с пользой.

Кратко напомню об изменениях, чтобы ввести в курс дела. Вместо стоимости позиций в интерфейсе теперь мы видим стоимости объемов трафика. Эти объемы трафика выражают, по сути, клики, которые мы можем получить, если будем участвовать в аукционе с указанными ставками, но клики эти выражены в условных единицах.

Обратим внимание, что в Мастере отчетов появилась новая метрика — средний объем трафика. Чтобы понять, как она рассчитывается и что означает, вспомним другую привычную метрику — средняя позиция показа. Она считается так: суммируем все позиции, на которых показывалось ваше объявление, и делим на количество показов.

Формула средняя позиция

Чтобы понять, как считать средний объем трафика, давайте вспомним его физический смысл. По факту объемы трафика — это те же позиции, но обозначенные не номерами (1, 2, 3, 4), а кликабельностью. При этом кликабельность позиции зависит от трафарета, в котором эта позиция находится (для этого они, в общем-то, и были введены). То есть первая позиция в каких-то трафаретах принесет вам больше трафика, чем в других. Вот примеры:

Итак, объем трафика — это некоторая величина, характеризующая каждую позицию, на которой показывается объявление. Тогда средний объем трафика — это сумма объемов трафика для каждой позиции показа, разделенная на число показов.

Формула средний объем трафика

Чтобы проверить это, можно сделать следующее:

Взять любую ключевую фразу.
Взять за некоторый период ее статистику, разбитую по дням.
Разделить сумму объемов трафика по дням на сумму показов и сверить со средним объемом трафика за этот период. Они должны совпасть.

Вот пример таких расчетов:

Как строить прогноз результатов кампании, используя данные аукциона и статистику

Разобравшись с тем, что значит понятие объема трафика, попробуем понять, как можно его использовать.

Мы знаем, что объем трафика учитывает кликабельность различных позиций. Причем эта зависимость,
как утверждает Яндекс, линейная. Это означает, что позиция с объемом трафика 100 принесет вам в два раза больше кликов, чем позиция с объемом трафика 50.

На языке формул это записывается так:

формула для количества кликов

где TV (Traffic Volume) — объем трафика.

Здесь интересен коэффициент k, его можно вычислить так:

Формула коэффициента

Получается, что k — это количество кликов в одной единице объема трафика. Давайте так и назовем этот коэффициент для дальнейших расчетов.

Как посчитать CpTV? Это можно сделать по историческим данным. В Мастере отчетов по каждой ключевой фразе мы можем получить число кликов и средний объем трафика за некоторый период.

Пример из отчета

Для этого примера CpTV = 97 / 73,11 = 1,32.

Что еще важно знать о CpTV:

Эта величина своя для каждой ключевой фразы.
Это абсолютная величина, а не относительная. Она выражает число кликов в единице объема трафика за выбранный нами период. Понятно, что число кликов за месяц будет больше, чем число кликов за неделю. Это важно для дальнейших расчетов в статье.

Итак, мы посчитали CpTV для некоторой фразы. Тогда, используя предположение о линейной зависимости между объемом трафика и числом кликов, можно найти и количество кликов для любого объема трафика.

Возьмем некоторую ключевую фразу и информацию о ее аукционах. Добавим в таблицу с данными столбец «Число кликов для каждого объема трафика», рассчитанный по нашей формуле.

Таблица с данными 1

Так мы обогатили информацию об аукционе — теперь можно оценить, какое число кликов получит фраза с выбранной ставкой и какую цену мы фактически заплатим за каждый клик. Помним, что это число кликов соответствует периоду, за который мы считали CpTV (неделя в этом примере).

Но не будем останавливаться на этом. Во-первых, уже по этим данным можно посчитать,
сколько мы потратим денег в каждом случае. Для этого умножим списываемую цену на число кликов в каждой строке этой таблицы.

Таблица с данными 2

Во-вторых, зная конверсию ключевой фразы, можем посчитать число конверсий за период для каждого объема трафика. А зная расход — и CPA.

Таблица с данными 3

При этом в интерфейсе мы видим ограниченную информацию об аукционе: всего лишь пять отсечек. А вот по API можно получить более полные данные, например:

Выгрузка данных из API

Таким образом, рассчитав такую табличку для всех ключевых фраз и зная ставки по ним, мы можем рассчитать суммарный прогноз результатов кампании для этого набора ставок.

Важно понимать, что если мы хотим получить прогноз, то и для расчетов нам нужно использовать прогнозные значения величин, в частности CpTV и CR. Причем прогноз CpTV нужно получить на такой период, на который нам нужен этот прогноз (так как эта величина абсолютная).

Простое решение — использовать статистические данные. Для CR это не очень хороший подход, потому что по многим фразам статистических данных о конверсиях может просто не быть. Но способы прогнозирования CR неоднократно описывались в других статьях. Например, можно применять пулинг.

С CpTV же проще: для расчета этого показателя достаточно, чтобы по ключевой фразе были клики. Поэтому можно использовать и исторические данные как прогноз. Чтобы его улучшить, можно применять методы прогнозирования временных рядов.

Как использовать этот алгоритм на практике

Еще раз кратко о том, что нужно, чтобы спрогнозировать результаты кампании на некоторый период вперед:

Взять набор ставок для всех ключевых фраз кампании.
Спрогнозировать значения CR и CpTV на этот период, используя накопленную статистику.
Посчитать для каждой ключевой фразы, какой объем трафика мы получим при выбранной ставке и сколько кликов, расходов и конверсий соответствует этому объему.
Просуммировать результаты по всем фразам и получить результат кампании.

Что это нам дает? Вот пример вопросов, на которые можно ответить с помощью этого алгоритма:

Что я получу через неделю при текущих ставках? — Просто реализуем описанный выше алгоритм и смотрим на результат.
Что будет, если я повышу ставки на 20%? — Считаем прогноз для текущих ставок, затем считаем прогноз для новых ставок (умноженных на 1,2) и смотрим результат. Решаем, имеет ли смысл увеличивать ставки. Если вы повысили ставки и через неделю хотите сравнить фактический результат с прогнозом, то в течение недели ставки нельзя менять.
Какой результат я получу от инструмента автоматизации? — Необходимо эмулировать алгоритм работы инструмента и реализовать описанный выше алгоритм. Например, для бид-менеджера eLama мы сделали инструмент, позволяющий оценить эффект от применения стратегии «Максимальный трафик» в своих кампаниях.

Подводные камни, которые нужно знать

1. Алгоритм основан на предположении:

Формула предположение

Оно взято из объяснений Яндекса сути объемов трафика. Но по-хорошему, это необходимо подтвердить на практике.

Сделать это можно, проверив корреляцию величин Clicks и CpTV, поскольку мы хотим предсказывать количество кликов с помощью CpTV — количества кликов в одной единице объема трафика.

Количество кликов на одной и той же позиции зависит от спроса в целом на товар или услугу в этот день. Известно, что в дождливый день спрос на такси растет. И при этом кликабельность позиции с объемом трафика 100 всегда будет в два раза больше, чем у объема трафика 50. Если это условие выполняется, то наше предположение верно и алгоритм работает.

Рассмотрим на примере одной ключевой фразы. Возьмем исторические данные, разбитые по дням, посчитаем CpTV для каждого дня и посчитаем корреляцию с кликами. Графики для этих двух величин выглядят так:

Корреляция величин

Корреляция равна 0,93. Это довольно сильная линейная зависимость между двумя величинами.

Теперь возьмем больше ключевых фраз, посчитаем для каждой корреляцию между количеством кликов и CpTV и отобразим на графике зависимость между корреляцией и числом кликов по фразе.

Зависимости величин

Можно заметить, чем больше кликов по ключевой фразе, тем ближе значение корреляции к 1. Между тем именно фразы с большим числом кликов вносят самый весомый вклад в итоговый результат кампании.

Делаем вывод: CpTV и количество кликов действительно коррелируют между собой. Причем чем больше кликов, тем сильнее корреляция. Это значит, что наше предположение верно и объем трафика можно использовать в качестве коэффициента для расчетов (конечно же, надо учитывать, что есть некоторая погрешность).

2. Аукцион динамический. Ставки в аукционе постоянно меняются в зависимости от конкурентной ситуации в конкретный момент. Это означает, что в зависимости от времени, когда мы получаем информацию об аукционах, результат прогноза может меняться.

Например, зачастую ночью рекламодатели выключают свою рекламу, и в это время конкуренция в аукционе менее жесткая. И, запустив алгоритм ночью, мы можем получить более оптимистичный прогноз, чем сделав это днем, для одного и того же набора ставок, поскольку по тем же ставкам ночью мы, скорее всего, сможем получать больший объем трафика.

Мы провели эксперимент: в нескольких рекламных кампаниях каждые полчаса на текущих ставках запускали скрипт, реализующий описанный метод. График ниже отображает зависимость прогнозного числа кликов на неделю по некоторой кампании от времени запуска.

Результаты первой кампании

На этой кампании разница в прогнозном значении кликов в течение суток достигает практически 10 раз! Оранжевая линия — фактически полученное значение кликов через неделю после прогноза. Самые точные прогнозы для этой кампании всегда получались в районе 22 часов.

А вот график для другой кампании. На нем прогноз более стабильный, однако фактически полученное число кликов ни разу не добралось до прогнозных значений.

Результаты второй кампании

За такими результатами скрывается третий подводный камень этого метода.

3. Данные аукциона — это тоже прогноз. И он не всегда точный. Точность зависит от многих факторов, например, от проработки семантики, от геотаргетинга и разбивки кампаний по регионам, от частотности запросов.

В кампании с последнего графика данные аукциона были не очень точны. Разобравшись в ситуации, мы увидели, что прогноз аукциона всегда был более оптимистичен, чем полученный результат.
Это означает, что для многих ключевых фраз прогнозируемый объем трафика по их ставке оказывался выше, чем фактически получаемый.

Все эти подводные камни не означают, что алгоритм непригоден для использования. Просто эти факторы важно учитывать и правильно интерпретировать результаты прогноза.

Как же все-таки применять алгоритм

Вот некоторые рекомендации для работы с этим алгоритмом:

Чем больше кликов получает кампания, тем больше корреляция CpTV и количества кликов и тем точнее будет результат прогноза. При достаточном количестве кликов можно прогнозировать не на неделю, а на день вперед. С учетом того, что аукцион динамический, такие прогнозы должны быть точнее.
Запускайте прогноз несколько раз в течение дня, смотрите время, когда его результаты наиболее близки к фактическим. И именно в это время пробуйте использовать этот метод для оценки изменения ставок.
Используйте такой прогноз для сравнения двух наборов ставок в один и тот же момент времени. Даже если этот прогноз будет не совсем точный, он позволит вам оценить, какие ставки лучше поставить сейчас при текущей конкурентной ситуации.
Относитесь к этому прогнозу не как к способу точно оценить результат кампании. Это скорее возможность получить информацию для принятия решения об изменении ставок или способа управления ими.

Например, при тестировании нашего инструмента мы видели прогноз увеличения числа кликов на 200% при той же цене клика. Фактически же мы получали прирост на 100%. Что, конечно, меньше прогнозного значения, но тоже неплохой результат. Поэтому с таким прогнозом точно стоит попробовать поменять ставки. А вот если прогноз покажет отсутствие прироста числа кликов, тогда уже стоит задуматься, нужно ли менять ставки или безопаснее оставить все как есть.

составляем прогноз на рекламную кампанию

Яндекс.Директ, Яндекс Маркет, Google Adwords, Google Merchant, Ремаркетинг

Получи нашу книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!

Для чего нужен прогнозатор бюджета Директ и как им пользоваться

Представьте, что вы решили открыть свое дело. Например, вы мечтаете о собственном цветочном магазине, и вам удалось собрать стартовый капитал. Грамотный предприниматель никогда не станет сразу тратить деньги на аренду помещения, закупать цветы, упаковочную бумагу и ленточки. Вначале он проанализирует рынок, узнает, какие цветы покупают чаще всего и в каком месте лучше всего разместить магазин. Затем он составит подробный план: посчитает все расходы, назначит цены, которые сделают бизнес окупаемым и вычислит примерный срок, когда дело начнет приносить реальный доход. Точно так же обстоит дело с затратами на контекстную рекламу. Вы не сможете понять, стоит ли игра свеч, если заранее не спланируете возможные доходы и расходы. Именно для этого нужен прогнозатор. Его основное назначение – составить приблизительный план доходов и расходов для вашей рекламной кампании в Яндекс.Директе.

Инструмент прост в использовании и доступен по этой ссылке. Если вы когда-либо имели дело с Директом, то вам не составит труда разобраться с прогнозатором. Для тех, кто впервые настраивает рекламную кампанию, рассчитать бюджет также не составит труда, если следовать этой инструкции.

Первое, что вам необходимо – аккаунт в Яндексе. Без авторизации сервис недоступен. Если у вас есть аккаунт, перейдите по ссылке и авторизуйтесь, введя свой логин и пароль. Если у вас нет доступа, зарегистрируйтесь в Яндексе и начните работу с инструментом.

Шаг первый: определяем регионы, где будут демонстрироваться объявления

Здесь важно правильно указать регионы. Из всего огромного списка отмечайте только те пункты, которые действительно вам необходимы, чтобы не обмануть ожидания пользователей.

Например, вы продаете пластиковые окна с доставкой по Москве. У вас также есть магазины в Туле и в Курске. Но в этих городах вы не доставляете товар, клиент может осуществить самовывоз. Если вы даете рекламное объявление о покупке окон с доставкой, вы не указываете Тулу и Курск.

За каждый регион придется доплачивать. Поэтому если вы хотите сэкономить бюджет, можно указать только один регион – тот, в котором расположена ваша организация.

Для тех, у кого есть филиалы компании в разных городах, будет полезно составлять для каждого региона отдельное объявление. Вам не придется дополнительно платить за каждое объявление. Но

Если вы работаете сразу в нескольких городах, например в Екатеринбурге и Перми, вы можете создать отдельное объявление для каждого города. В Директе создание новых объявлений не влечет дополнительных расходов, так как вы платите не за размещение объявления, а за переходы на вашу страницу.

Шаг второй: указываем параметры для расчета

Определите временной промежуток, который вам необходим для прогноза. Допустим, вам нужно спланировать бюджет на следующий месяц, неделю, полугодие, квартал.
Если вам нужна определенная валюта для прогнозирования, или при планировании нужно учитывать только объявления на мобильных девайсах, это также можно отметить при настройке параметров.

Шаг третий: собираем ключи для рекламного объявления

Фразы и слова должны подходить по смыслу к тематике вашего объявления. Чтобы собрать список ключей, поставьте себя на место пользователя. Подумайте, какой запрос вы бы вводили в поисковик, если бы хотели найти свой продукт или услугу. Старайтесь как можно точнее сформулировать фразу. Сравните: продажа – продажа стройматериалов – продажа стройматериалов в Самаре. Последняя фраза сработает лучше, чем две предыдущие.

Не полагайтесь только на интуицию. В сборе ключей вам помогут онлайн-сервисы и инструменты. В первую очередь используйте данные из ваших отчетов в Метрики или Google Analytics.

Какие запросы включать в список:

Те, которые принесли вашему сайту целевые действия. Чтобы их определить, настройте цели в сервисе для аналитики, которым вы пользуетесь (Adwords или Метрика).
По которым посетители перешли в ключевые разделы вашего ресурса (отзывы, каталог, контакты).
Те, после перехода по которым пользователь оставался на сайте более минуты и посетил не менее двух страниц.

Далее вашим помощником будет Яндекс Wordstat:

Внимательно изучите список запросов, который предлагает Wordstat. Уберите те фразы, которые вам не нужны. Также их можно будет отсеять с помощью минус-слов. Обратите внимание на колонку справа «Запросы похожие на…»

После того, как вы выполнили все указанные действия, нажмите кнопку «Посчитать». Инструмент выдаст вам прогноз по указанным параметрам.

Что делать, если вы ошиблись в параметрах

Если вы неправильно указали список ключевых фраз, его в любой момент можно скорректировать. Вы можете добавить необходимые запросы, убрать те, которые вам не нужны. Планировщик пересчитает бюджет и выдаст новые данные.

Яндекс подсказывает вам, какие фразы могут быть неэффективными для вашей рекламной кампании. Если рядом с фразой или словом вы видите красный значок в виде вопросительного знака, это значит, что ключ лучше убрать или изменить.

Какие сведения можно узнать из прогнозатора бюджета Яндекс

После того, как вы рассчитаете прогноз, вам будут доступны следующие показатели для ключевых фраз:

Сколько в среднем стоит клик.
Списываемая цена – сумма перехода по объявлению, в котором используется данный ключ.
Кликабельность рекламы по данному ключу (CTR).
Предполагаемое количество показов и переходов по определенному ключу в заданный промежуток времени.
Какова сумма ваших расходов на рекламу по данному ключу.

Почему нельзя рассчитывать на стопроцентную точность прогнозатора

Помните, что все данные прогнозатора приблизительные и усредненные. В реальности сведения из прогноза и настоящие затраты на рекламную кампанию в Яндекс. Директе не будут иметь точных совпадений. Возможно, расхождения будут незначительными, но избежать их в любом случае не удастся. Объясняем почему:

Прогнозатор генерирует результаты, ориентируясь на данные статистики за прошедший период. Рекламные системы собирают информацию за определенные временной промежуток. Обычно используются сведения за последние 28 дней. Но активность по запросам не всегда одинакова. У большинства запросов есть определенная сезонность, периоды роста и спада активности.
Инструмент усредняет данные, когда строит прогноз. Представьте, что у одного человека рекламная кампания выгодная и приносит отличные результаты, а другой рекламодатель не получает практически ничего и просто сливает бюджет. Средний результат будет очень далек от реальных показателей как первого, так и второго рекламодателя.
В процессе планирования прогноза учитываются только объявления в поиске. Не берутся во внимание поисковые партнеры, реклама в КМС и РСЯ.
Показатели вашего объявления по данной ключевой фразе зависят от того, насколько релевантен и привлекателен рекламный текст. По одному и тому же ключу тексты могут быть совершенно разными, а прогнозатор покажет вам усредненное значение.

В результате рекламодатель может напрогнозировать себе на миллион, и не получить ничего. Даже если потратить много времени на устранение погрешностей, округление данных и попытаться приблизить результаты к реальным, вы все равно не получите точного прогноза.

Несмотря на невозможность точного расчета, данные из прогнозатора полезно применять в качестве ориентира. Можно до бесконечности пытаться приблизить прогноз к реальным показателям, заменять одни ключевые фразы другими, отсеивать и добавлять новые. Но намного эффективнее направить работу специалистов на корректировку уже запущенных рекламных кампаний в Директе. Самый точный способ оценить возможности и потенциал ваших объявлений – запустить рекламные кампании в тестовом режиме и посмотреть на результаты.

Один день из жизни специалиста по контекстной рекламе

8:00 — 8:20 — Проверяю почту и составляю план на день.
8:20 — 9:30 — Проверяю кампании в Яндекс.Директ и в Google Ads. Просматриваю расходы, корректирую активность, подаю сигнал аккаунт-менеджерам о том, у каких клиентов заканчиваются средства в системах. Параллельно с этим думаю о том, какие варианты оптимизации кампаний можно воплотить в жизнь. Время на выполнение задачки может быть разное, в зависимости от того, сколько клиентов я веду.
9:30 — 11:00 — План на день был составлен с самого утра, настало время его выполнять! Есть часть крупных задач, которым приходится уделить довольно много времени, и которые встречаются в жизни спеца чаще всего:
Оптимизация рекламных кампаний. Я живу в своем иллюзорном мире, где проекты — цыплята, а я их мама-клушка. Моя главная обязанность состоит в том, чтобы в рекламных кампаниях были стабильно хорошие показатели, конверсии шли потоком, и, желательно, с каждым месяцем стоимость конверсий становилась все меньше и меньше. Для этого нужно работать с кампаниями: чистить фразы, площадки, писать новые варианты объявлений и так далее.
Подготовка коммерческих предложений. Практически каждый день нам поступают заявки от потенциальных клиентов. Нам нужно составить коммерческое предложение с подробным описанием стратегии рекламной кампании, которая поможет достигнуть нужных клиенту целей. Секрет успешного предложения: узнать как можно больше информации о продукте/услуге, которые нуждаются в рекламе; проанализировать сайт и предложить рекомендации по его улучшению; если нам предоставили доступы, просмотреть системы статистики и предыдущие рекламные кампании клиента и дать развернутый комментарии по тому, что мы там увидели; почитать кейсы по схожим тематикам, вдохновиться и, возможно, позаимствовать некоторые идеи. Ну и главный ингредиент: составить как можно более реалистичный прогноз по бюджету и результату. Для этого используем свой опыт и прогнозатор от Яндекса.
11:00 — 11:20 — Планерка. Планерка представляет собой общение с руководителем или коллегами, где мы обсуждаем наши планы по задачам на день, делимся советами по тому, как эти самые задачи решить. А еще это отличная возможность поделиться наболевшим и попросить совета/помощи в решении сложностей, возникших в ходе работы. На твой вопрос всегда найдется ответ и дружеская поддержка.
11:20 — 13:00 — Выполняю наиболее приоритетные задачи из плана на день. Когда-то руководитель посоветовала оставлять самые сложные задачи на первую половину дня. Этого правила я придерживаюсь до сих пор. Во-первых, не нужно будет в поте лица успевать доделать задачу до конца рабочего дня и задерживаться для того, чтобы ее вовремя завершить. Во-вторых, остается гораздо больше времени для того, чтобы успешно задачу выполнить. В-третьих, заметила, что в первой половине дня моя продуктивность находится на максимальном уровне, грех этим не воспользоваться!
13:00 —14:00 — Время обеда. За этот час можно столько всего успеть! Поболтать с коллегами, пообедать, сходить в магазин. А еще очень люблю во время обеденного перерыва хотя бы на 20 минут посетить нашу комнату отдыха, где можно поспать.
14:00 — 17:00 — Завершаю дела из плана. Это время для небольших задач, по которым нет горящих дедлайнов, и которые не требуют объемных трудозатрат. Если задачки успеваю сделать быстрее, то остаток рабочего дня можно посвятить самообучению.
Стоит помнить о том, что мы работаем в той сфере, где каждый день появляется что-то новое: рекламные инструменты, расширения, меняются форматы объявлений и т.п. Для того, чтобы оставаться хорошим специалистом и не просиживать на одном месте, ограничиваясь познаниями о РСЯ, Поиске и КМС, нужно постоянно развиваться.
В этом нам помогают вебинары; обучающие видео, которые можно найти на Youtube (рекомендую каналы Netpeak и Обучение рекламным технологиям от Яндекса). И не забываем читать справки Яндекс Директа и Google Ads, чтобы освежить знания. Они нам могут пригодиться для того, чтобы подтвердить свою квалификацию. Обязательным условием работы в Sabit является успешное прохождение сертификации от Яндекс Директа и Google Ads. Поэтому каждый год мы подтверждаем свои знания.
Примерно так проходит мой стандартный рабочий день в Sabit. Но иногда он проходит не так однообразно, и я могу провести часть времени на встречах с клиентами, отправиться на конференцию Яндекса или Google, или на протяжении дня писать максимально креативные тексты для рекламных кампаний. Но как бы не проходил мой рабочий день, самое главное и неизменное в нем это то, что я чувствую себя счастливой от того, что работаю в самой увлекательной сфере, о работе в которой когда-то мечтала.
5 главных слов в performance marketing
Зачастую, особенно если мы говорим не об агентствах (где в большинстве своем есть специальные отделы, собирающие информацию), маркетологи при постановке целей и задач для digital-медийной кампании не вспоминают об аналитике рынка и аудитории. Даже не все успевают следить за актуальными кейсами и новыми форматами от площадок, а это очень важный момент.
Своевременный анализ трендов и понимание изменения поведения аудитории является залогом успешной маркетинговой стратегии.
В своих лекциях на ВОЛНЕ я всегда прохожусь по всем основным этапам анализа рынка, аудитории и на примерах рассказываю, как использовать выводы в построении стратегии и медиапланировании.
3. Автоматизация, или На чем нельзя экономить
Аналитика — это основа основ performance marketing, как раз именно то, что делает его инструментарий наиболее востребованным и эффективным. Прежде чем запускать любую площадку, первое, что необходимо сделать, это грамотно настроить все счетчики (Google Analytics, AdWords, «Яндекс.Метрика», пиксель «ВКонтакте», пиксель Facebook, счетчик Top Mail, коды для динамического ремаркетинга всех площадок, AppMetrika и пр., все это можно поставить через Google Google Tag Manager и не замедлять скорость загрузки сайта). В лекции я рассказываю об основных аналитических системах (бесплатных и доступных всем, а также платных — и почему на них стоит обратить внимание), важности интеграции с CRM. Ведь автоматизация всех процессов, как минимум, позволяет высвободить время на анализ внешней среды (о важности которого мы говорили выше) и нового инструментария. Правильный выбор биддинговых систем позволить выжать максимум эффективности из каналов, поэтому автоматизация — одна из важнейших частей перформанс-подхода.
Полезные инструменты:
Яндекс.Метрика https://metrika.yandex.ru
Google Analytics https://www.google.com/analytics
Openstat https://www.openstat.com
Key Collector http://www.key-collector.ru/
Target Hunter https://targethunter.ru/
Plarin https://www.plarin.net/
Atuko https://atuko.ru/register
SMM Planner https://smmplanner.com/
Alytics https://alytics.ru/
AMO Crm https://www.amocrm.ru/
Про UTM-метки можно почитать в поддержке «Яндекса» — https://yandex.ru/support/direct/statistics/url-tags.html#url-tags__utm
Для генерации UTM-меток можно использовать генератор Tilda
https://tilda.cc/ru/utm/
4. Синергия, или Каналов много не бывает
Для начала давайте разберемся, какие каналы и площадки сейчас must have. Исторически ключевым performance-каналом всегда считался контекст. Сама суть канала подразумевает, что так остается и по сей день, так как люди приходят в поисковые системы с уже сформированным запросом. Задача же любого бизнеса настроить инструментарий так, чтобы максимально сконвертировать таких пользователей по минимальной стоимости. Но поскольку емкость этого канала очень ограничена, все больший вес сегодня набирают социальные сети. Это теперь уже второй по значимости и эффективности канал, главный инструмент которого — таргетированная реклама. Видеореклама на текущий момент также стала для многих обязательным инструментом в медиасплите. Это связано с тем, что технические возможности и форматы очень быстро развиваются и отвечают основным требованиям перфоманс подхода.
Разумеется, инструментарий performance marketing постоянно расширяется и развивается, что позволяет любому, даже нишевому малому бизнесу найти своих клиентов. Совершенно не обязательно использовать все известные каналы и гнаться за каждой новинкой. Гораздо важнее, на мой взгляд, уметь грамотно сочетать воздействие посредством разных инструментов. Выжимать максимум из взаимосвязей. Я часто выступаю лекциями, и мы со слушателями всегда рассматриваем синергию каналов. То есть как технически можно (и нужно) обмениваться аудиторией. И как тактически с ней работать на каждом этапе маркетинговой воронки.
Пример:
Для разных бизнесов могут существовать различные подходы. Скажем, для крупного бизнеса, выводящего на рынок новый продукт, логично использовать стратегию Brandformance (все охватные каналы, все каналы перфоманс-маркетинга — для проведения пользователя по всем этапам воронки продаж). А для среднего или малого бизнеса, задача которого лишь расширить аудиторию, подойдут стратегии One Channel (выбор одного из каналов — таргет, контекст, seo и пр.) с выкупом максимума траффика выбранной площадки и точечным воздействием на четкую ЦА или Rotation — постепенное расширение каналов присутствия после тестовых запусков и цикла аналитики.
5. Новаторство, или Кто первым встал – того и тапки
Всегда полезно одним из первых осваивать новые инструменты, поскольку из лидерской позиции проще завоевывать аудиторию. Выше мы говорили о популярных уже сейчас каналах performance marketing, но рынок и технологии постоянно развиваются, и приходят новые инструменты и продукты. На что стоит обратить внимание уже сейчас?
Среди набирающих оборотов трендов — VR, работа с данными (закупка сторонних данных, кластеризация, персонализация сообщения), геймификация. Все это на фоне общей автоматизации и синергии каналов. При этом я бы советовала наиболее пристально присмотреться к таким новым каналам, как SmartTV, подкасты (digital audio) и gaming. Здесь отмечу, что гейминг — гораздо более широкое понятие чем киберспорт, киберспорт лишь часть гейминга. Основная аудитория сосредоточена непосредственно в играх, и лишь часть участвует в турнирах).
Уже очень скоро мне предстоит поучаствовать в новой ВОЛНЕ, поэтому в обновленном курсе я планирую добавить блоки по этим темам. Мы рассмотрим, каким образом стоит работать в указанных направлениях, поговорим об особенностях аудитории – особенно в гейминге. Поскольку сейчас я являюсь продюсером спецпроектов в игровом бренде Mail. ru Group – My.games, то имею непосредственное представление о том, чем отличается игровая аудитория, как с ней работать. И покажу механику на конкретных кейсах.

Ольга Лунина выступит на ВОЛНЕ 7 апреля в рамках курса Digital PR & SMM. «Лекция построена таким образом, чтобы нам вместе со слушателями было комфортно пройтись по всем этапам от построения стратегии и выбора тактики до непосредственно создания медиаплана, запуска кампании и дальнейшей оптимизации. Я показываю конкретные примеры, которые можно использовать в работе. Даю специальный чек лист по запуску любой кампании на любой площадке. Лекция будет очень полезна новичкам, а также специалистам, работающим в сфере». Курс Digital PR & SMM стартует 17 марта. Узнать подробности и подать заявку можно по ссылке.

Прогнозирование трафика с контекстной рекламы Яндекс.Директ
В данной статье мы рассмотрим, как рассчитать объем трафика, среднюю цену клика, примерный бюджет и количество заявок с рекламы, чтобы решить, стоит ли запускать рекламу в Яндекс. Директе.
Когда прогнозировать сложно?
Типичный пример – сезонный спрос. Есть стабильные сезонные ниши, такие как новый год, 8 марта и т.п. повторяющиеся из года в год ниши. К примеру, выходит новенький Samsung Galaxy 9, статистики по новому запросу еще нет, есть лишь старые статистические данные о предыдущих версиях устройства. Неизвестно, выстрелит ли данная модель самсунга как и прежде, либо канет в небытие. При выходе на рынок новых устройств бюджет на рекламу очень сложно определить. Выход один: нужен опыт, без него не сделать адекватной оценки. Однако в стабильных тематиках прогнозировать можно точнее – с вероятностью плюс-минус 10-15%. Для бизнес-планирования этого более чем достаточно.
Прогноз бюджета
Заходим в Директ. Вкладка «Прогноз бюджета» и задаем регион.
Выбираем период. Внимание! Данные будут неточными, это обуславливается погрешностью прошлых периодов. Пример: тепловые пушки в ноябре пользуются спросом, но в следующий период спрос упадет. Всегда нужно учитывать это. Затем вбиваем ключевые фразы.Совет для новичков: если вы хорошо собрали ключевые слова, то директ не будет показывать вам подсказки. Однако если вы что-то упустили, то вам будут предложены дополнительные варианты. Нажмите кнопку «Посчитать». Для упрощения будем использовать «2-е спецразмещение» — это среднее значение между минимумом и максимумом трафика. Далее экспортируем данные в xls.
Для дальнейших расчетов создаем таблицу в Excel (скриншот ниже).
Средняя цена клика
Директ отображает среднюю установленную и среднюю списываемую цены. Как показывает практика, две этих величины разнятся очень сильно, одна слишком высокая, а другая слишком низкая. Нужно произвести более точное прогнозирование цены клика. Для этого среднюю установленную цену делим на 3,5 для каждой фразы:
3,5 — это число, которое автор получил за многолетний опыт, работая с компаниями с большим трафиком. Затем вычисляем среднюю по столбцу I для всего массива. Также частотность как сумму по столбцу D «Количество показов в месяц (прогноз)».
Расчеты будем производить по формуле «Частотность / 3 / 30 * 0,1», где:
30 – количество дней в месяце;
0,1 – CTR.
Исходя из опыта, когда в работе используется большое количество низкочастотных слов, и не используются операторы ограничивающие показ (по типу восклицательного знака или кавычек), средний CTR выходит в районе 10-15%. При неиспользовании операторов по типу кавычек, при большом объёме ключевых слов (которые довольно таки сложно спарсить и минусовать) по многим запросам ваши объявления будут недостаточно точными, генерирующими нецелевые показы, и снижающими тем самым CTR. 3 – это коэффициент очистки. Он показывает, как сожмется охват за счет минусовки определенных запросов. Значение 3 в основном используется для больших интернет магазинов, которые работают с прямым спросом. Например если вы рекламируете новый IPhone 8, и рекламируетесь по всем запросам, которые содержат IPhone 8 и их расширениям. Коэффициент очистки зависит от количества «мусора» в массиве, количества слов в базисе, сезонных и рыночных колебаний и т.д. Уточнить его величину помогает только опыт. В результате получаем:
Прогнозируемый бюджет
Умножаем трафик на среднюю цену клика. Получаем:
Это любая форма заявки, будь то заказ обратного звонка, заявка на покупку или на консультацию. Её легко считать, если вы раньше работали с этой тематикой, и у вас уже есть данные по конверсии. Примерные данные можно взять с конкурентных проектов, которые вы вели до этого. Если данных за предыдущий опыт нет, и не возможно нигде посмотреть информацию, то можно будет рассчитать конверсию по значениям: 1%, 3% и 5%. Это плохой, хороший, и отличный сценарии конверсии соответственно. Альтернативно можно воспользоваться калькулятором рентабельности РК. Пример расчета количества лидов для хорошего сценария: Формула: Трафик * 30 * 0,03, где:
30 – количество дней в месяце;
0,03 (3%) – конверсия для хорошего сценария:
Рассчитываем стоимость лида по формуле «Прогнозируемый бюджет * 30 / Количество лидов»:
Исходя из этого, определяем маржинальность и принимаем решение:
В первую очередь смотрим, какие сегменты трафика окупаются лучше всего, с ними и начинаем работать.
Внимательно изучайте конверсию, если сценарий хороший и отличный, то с осторожностью принимайте решение.
Подумайте дважды, стоит ли создавать рекламную кампанию для трафика, который окупается только при отличном сценарии.
Прогнозирование – это не факты, а некая вероятность значений для будущей кампании. Необходимо оценивать любую идею на окупаемость, чтобы в будущем не было обидно за потраченные время и деньги.
PRANK: Прогнозирование движения на основе ранжирования | от Самостоятельной команды Яндекса | Yandex Self-Driving Group
Прогнозирование траекторий движения других движущихся объектов в транспортном потоке имеет решающее значение для безопасного и комфортного вождения. Безопасность и комфорт пассажира в беспилотном автомобиле зависят от того, насколько хорошо он может решить задачу прогнозирования движения. Вариация потенциальных траекторий движения любого данного объекта практически бесконечна. И это то, что делает эту проблему такой сложной. Эта крайняя степень вариативности вызвана, с одной стороны, неуверенностью в намерениях объекта: повернет ли он вправо или влево, или продолжит движение по тому же пути? А с другой стороны, это еще больше усложняется неопределенностью в том, как это намерение может материализоваться: если повернуть направо, какую полосу движения он выберет?
К проблеме прогнозирования движения при самостоятельном вождении обычно подходят с двух сторон: прогнозирование намерения объекта или прогнозирование его будущей траектории.Подходы, основанные на намерениях, предоставляют полезную информацию для системы планирования движения беспилотного транспортного средства, но они не указывают точно, какие траектории может принять объект. Вот почему подходы этого типа часто полностью игнорируются в пользу методов прогнозирования траектории движения или используются в сочетании с этими методами.
Методы прогнозирования траектории движения могут предсказывать либо наиболее вероятные будущие траектории объекта, либо распределение вероятностей по возможным траекториям объекта, либо набор распределений по местоположению объекта в каждый момент времени. Хотя эти методы потенциально могут уловить сложную природу будущего прогнозирования движения, стоимость сложного обучения и процедур вывода, задействованных в этом процессе, очень высока. И наоборот, относительно простая генеративная модель хороша для фиксации часто встречающихся моделей движения, таких как движение вперед или плавные повороты, но она не работает так хорошо в сложных сценариях.
Группа самостоятельного вождения Яндекса стремится разработать эффективный с вычислительной точки зрения метод, который позволил бы преодолеть эти ограничения и прогнозировать сложные маневры с небольшими затратами.
Основная идея: метод оценки
Один из разработанных нами подходов к прогнозированию будущей траектории называется PRANK, что означает прогнозирование движения на основе ранжирования. Мы опубликовали документ, обобщающий наш метод на NeurIPS 2020. Ключевая идея этого метода заключается в том, что вместо того, чтобы синтезировать прогнозы нейронной сети с нуля, мы можем выбрать их из очень большого набора возможных траекторий движения, которые наблюдались система восприятия, работающая в нашем автопарке. Этот подход имеет несколько преимуществ по сравнению с традиционным генеративным моделированием:
Прогнозируемые нами траектории на самом деле следовали некоторым реальным автомобилям, поэтому наши прогнозы имеют тенденцию быть физически правдоподобными;
Наш набор траекторий содержит множество сложных маневров, которые может выбрать модель;
Принято считать, что оценка решения часто в вычислительном отношении проще, чем его создание, поэтому наша нейронная сеть может решать более легкую задачу и, таким образом, может лучше обучаться.
Несколько качественных примеров работы PRANK можно увидеть на следующих изображениях. На этих изображениях мы показываем траектории из набора траекторий с прозрачностью, представляющей их апостериорные вероятности. Красный и синий цвета используются для отображения различных режимов в соответствии с нашей моделью, а зеленая линия показывает истинную траекторию. Можно видеть, что PRANK может успешно захватывать мультимодальные апостериорные распределения, в которых режимы создаются из-за неопределенности в желаемом направлении движения или запланированной скорости в этом направлении.
Яндекс НВ Прогноз курса акций 2021
YNDX — Акции США
USD 64,72 0,73
1,14%
Прогноз цены акций Yandex NV — это акт определения будущей стоимости акций Yandex NV с использованием нескольких различных традиционных методов, таких как оценка EPS , консенсус аналитиков или фундаментальная внутренняя оценка. Успешный прогноз будущей цены акций Yandex NV может принести значительную прибыль.Мы анализируем бесшумные заголовки и недавний ажиотаж, связанный с Yandex NV, что может создать возможности для некоторого арбитража при правильном выборе времени. Ознакомьтесь с базовыми моделями прогнозирования Yandex NV, чтобы проверить свои прогнозы. Вопрос о том, может ли прогноз цен на акции, основанный на информации из финансовых новостей, генерировать сильный сигнал на покупку или продажу, является предметом споров. Мы используем нашу внутреннюю методологию скрининга новостей для оценки стоимости Yandex NV на основе заголовков различных типов от основных новостных сетей до социальных сетей. Модуль прогнозирования цен на акции Яндекса обеспечивает анализ эластичности цен на изменения в взглядах СМИ на Яндекс NV в течение определенного инвестиционного горизонта. Используя прогноз, основанный на шумихе от Yandex NV, вы можете оценить ценность Yandex NV с точки зрения реакции Yandex NV на недавно созданную ажиотаж в СМИ и влияние текущих заголовков на его конкурентов.
Этот модуль основан на анализе настроений инвесторов по поводу открытия позиции в Yandex NV. Этот спекулятивный подход основан исключительно на идее, что рынками движут такие эмоции, как страх инвестора и жадность.Страх упустить, то есть FOMO, может заставить потенциальных инвесторов Yandex NV покупать его акции по цене, которая не имеет под собой реальных оснований. В этом случае они покупают Яндекс не потому, что в акции можно хорошо инвестировать, а потому, что им нужно что-то делать, чтобы избежать ощущения потери. С другой стороны, инвесторы часто продают акции по ценам значительно ниже их стоимости во время медвежьих рынков, потому что им нужно перестать чувствовать боль от потери денег.
Яндекс НВ цена прогноз после ажиотажа

$ 64.83
Не существует единого конкретного способа измерить настроения рынка с помощью анализа ажиотажа или аналогичных методов прогнозирования. Этот метод прогнозирования следует использовать в сочетании с более фундаментальными и традиционными методами, такими как прогнозирование цен на акции, технический анализ, консенсус аналитиков, оценки прибыли и различные модели импульса. Искушенные инвесторы, которые были свидетелями многих рыночных взлетов и падений, часто считают, что рынок со временем выровняется.Эта тенденция цены акций Yandex NV с течением времени приближаться к среднему значению называется возвратом к среднему. Однако исторически высокие рыночные цены обычно отпугивают инвесторов, которые верят в возврат к среднему значению, к инвестированию, в то время как низкие цены рассматриваются как возможность для покупки. Воспользуйтесь приведенными ниже инструментами, чтобы проанализировать текущую стоимость Yandex NV в контексте прогнозной аналитики. Обратите внимание, недостаточно провести финансовый или рыночный анализ отдельной организации, такой как Yandex NV. Ваше исследование необходимо сравнить или проанализировать с аналогами Yandex NV, чтобы получить какие-либо практические преимущества.Если все сделано правильно, конкурентный анализ Yandex NV предоставит вам множество количественных и качественных данных для подтверждения ваших инвестиционных решений или разработки совершенно новой стратегии по занятию позиции в Yandex NV.
Yandex NV After-Hype Анализ плотности прогнозирования цен
Что касается прогнозирования цены Yandex NV при вашем текущем отношении к риску, этот график распределения вероятностей показывает вероятность того, что прогноз окажется в пределах или в пределах определенного диапазона. Мы используем эту диаграмму, чтобы подтвердить, что ваша доходность от инвестиций в Yandex NV или, если на то пошло, ваши успешные ожидания относительно ее будущей цены не могут быть последовательно воспроизведены. Обратите внимание, что за эти годы многие умные люди потеряли большую сумму денег, которые путали симметричное распределение курсов акций, таких как цены Yandex NV, с ненадежными приближениями, которые пытаются описать финансовую отдачу.
Ожидаемая цена до следующего заголовка
Yandex NV Расчетная волатильность цены после ажиотажа
В контексте прогнозирования стоимости акций Yandex NV на следующий день после следующего значимого заголовка мы показываем статистически значимые границы негативные и позитивные сценарии, основанные на историческом освещении новостей Yandex NV.Норма прибыли Yandex NV после ажиотажа в прогнозируемый период составляет 62,91 и 66,75 соответственно. Мы рассмотрели ежедневную рыночную стоимость акций Yandex NV по отношению к заголовкам, чтобы оценить прогнозную эффективность этого метода. Помните, однако, что нет никаких научных доказательств или эмпирических доказательств того, что модели прогнозирования на основе новостей превосходят традиционные линейные, нелинейные модели или модели искусственного интеллекта, чтобы постоянно обеспечивать точные прогнозы. Текущее значение
64.72
28 февраля 2021 года Yandex NV — очень стабильный актив. Анализ и расчет следующей цены после ажиотажа Yandex NV основан на временном горизонте 3 месяца.
Анализ прогноза курса акций Yandex NV
Вы когда-нибудь удивлялись, когда цена такой компании, как Yandex NV, взлетает без особых причин? Обычно это происходит из-за того, что многие институциональные инвесторы агрессивно торгуют Yandex NV между собой. Вы когда-нибудь замечали, что движение цен той или иной компании в значительной степени обусловлено пресс-релизами или новостями о компании, которые не имеют ничего общего с реальной прибылью? Обычно ажиотаж в отношении отдельных компаний выступает в качестве ценового импульса.Если не будет достаточно благоприятной огласки, цена акций в конечном итоге иссякнет. Итак, практическое правило здесь заключается в том, что до тех пор, пока эта новостная шумиха не имеет ничего общего с немедленной прибылью, вам следует уделять ей больше внимания. Если вы заметите эту тенденцию с Yandex NV, возможно, там что-то происходит, и это может стать отличной возможностью для коротких продаж.
Ежедневная ожидаемая доходность Волатильность периода Эластичность ажиотажа Эластичность связанной ажиотажа Средняя плотность новостей Плотность связанных новостей Следующая ожидаемая ажиотаж
0.10 1,92 0,11 0,74 5 событий в месяц 7 событий в месяц Примерно через 5 дней
Последняя торгуемая цена Ожидаемая цена после выхода новостей Возможная доходность следующих важных новостей Средняя волатильность после ажиотажа
64,72 64,83 0,17
Yandex NV Hype Timeline
Yandex NV в настоящее время торгуется на 64. 72. У организации историческая эластичность по рекламе равняется 0,11, а средняя эластичность по шумихе — 0,74. Ожидается, что Яндекс вырастет в цене после следующего заголовка с прогнозируемым скачком цены до 64,83 или выше. Средняя волатильность воздействия ажиотажа в СМИ на курс акций компании составляет около 169,91%. Скачок цены на следующих новостях оценивается в 0,17%, тогда как дневная ожидаемая доходность в настоящее время составляет -0,1%. Волатильность ажиотажа вокруг Yandex NV составляет около 25,96% с ожидаемой ценой после следующего объявления конкурсом 65.46. Компания сообщила о выручке за предыдущий год в размере 3,76 млрд долларов. Чистая прибыль составила 1,45 B с прибылью до вычета накладных расходов, заработной платы, налогов и процентов 132,61 B . Учитывая 30-дневный инвестиционный горизонт, следующий ожидаемый пресс-релиз будет примерно через 5 дней. Ознакомьтесь с базовыми моделями прогнозирования Yandex NV, чтобы проверить свои прогнозы.
Анализ ажиотажа, связанного с Yandex NV
Доступ к надежным источникам новостей, связанных с прямой конкуренцией Yandex NV, важнее, чем когда-либо, и может улучшить вашу способность прогнозировать будущую динамику цен Yandex NV.Узнать, как конкуренты Yandex NV реагируют на изменение настроений рынка, соответствующие социальные сигналы и основные новости, — отличный способ найти возможности для инвестирования и определить время рынка. В приведенной ниже сводной таблице приведены основные индикаторы запаздывания, которые могут помочь вам проанализировать, как Yandex NV может потенциально отреагировать на ажиотаж, связанный с одним из его конкурентов.
Yandex NV Дополнительные модули прогнозирования
Большинство методов прогнозирования для изучения курса акций Яндекса помогают трейдерам определять время движения рынка.Мы предлагаем комбинацию инструментов для распознавания потенциальных точек входа и выхода для Яндекса с помощью различных технических индикаторов. Когда вы анализируете графики Яндекса, помните, что формирование события может указывать на точку входа для короткого продавца, и посмотрите на другие индикаторы в разные периоды, чтобы подтвердить вероятность поломки или возврата. Успешный прогноз курса акций Yandex NV может принести инвесторам значительную прибыль. Но возможно ли это? Гипотеза эффективного рынка предполагает, что все опубликованные цены на акции торгуемых компаний, таких как Yandex NV, уже отражают всю общедоступную информацию.Это академическое утверждение является основополагающим принципом многих финансовых и инвестиционных теорий, используемых сегодня. Однако типичный инвестор обычно не соглашается с «учебной» версией этой гипотезы и постоянно пытается найти акции с неверной ценой, чтобы увеличить доходность. Мы используем разработанные внутри компании статистические методы, чтобы определить внутреннюю стоимость Yandex NV на основе анализа данных Yandex NV, социальной шумихи, общих шаблонов заголовков и широко используемых прогнозных технических индикаторов. Мы также рассчитываем подверженность рыночному риску Yandex NV, различные технические и фундаментальные индикаторы, соответствующие финансовые мультипликаторы и коэффициенты, а затем сравниваем их с компаниями, связанными с Yandex NV.
Количество прикрытий для Yandex NV зависит от текущих рыночных условий и показателей Yandex NV с поправкой на риски с течением времени. Покрытие, которое создает наибольший шум в данный момент времени, зависит от преобладающей инвестиционной темы, к которой относится Yandex NV. Однако, несмотря на то, что у его типичной истории может быть множество последователей в социальных сетях, быстрая заметность также может привлечь продавцов, которые обычно скептически относятся к долгосрочным перспективам Yandex NV. Таким образом, покрытие выше среднего обычно привлекает краткосрочные интересы выше среднего, что приводит к значительной волатильности цен.
Предсказуемость будущей цены Yandex NV обычно снижается, когда длинные трейдеры Yandex NV начинают чувствовать давление со стороны продавцов в короткие сроки, чтобы снизить цену. Прогностический аспект Yandex NV часто зависит не только от перспектив потенциальных инвесторов Yandex NV на будущее, но и от текущей динамики отношений между инвесторами с разными стилями торговли. Поскольку индикаторы рыночного риска могут давать небольшие ложные сигналы, лучше определить подходящее время для хеджирования портфеля, используя различные длинные / короткие сигналы.Показатели Yandex NV, которые отражают краткосрочное мнение, приведены в таблице ниже.
(PDF) Оптимизация прогноза CTR в поисковой системе Яндекса
54
АВТОМАТИЧЕСКАЯ ДОКУМЕНТАЦИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЯЗЫКОВАЯ Том. 47 № 2 2013
BAUMAN et al.
может иметь ограничение на долю генерируемых поисковых запросов
страниц, содержащих рекламу. В этом случае можно легко вычислить соответствующий порог
CPM
и сравнить дикции до
в соответствующих точках.
1.2. Моделирование системы показа рекламы
Второй метод сравнения двух прогнозов
с точки зрения ожидаемых кликов и денег — построение офлайн-модели
для всей системы рекламных дисплеев
игровых событий.
С этой целью мы копируем все текущие характеристики системы char
, а именно информацию о
доступных объявлениях, их расценках, бюджетах и т. Д. После
мы объединяем эти копии с текущей версией
реализации программного комплекса для системы событий отображения рекламы
и таким образом получаем локальную копию
системы событий отображения рекламы с актуальными данными
.
Чтобы получить базовые характеристики системы
, мы берем случайный набор запросов (возможно, с
повторениями, чтобы сохранить долю естественного трафика
fic) и вводим его в локальную копию система. Вывод
— это набор всех объявлений, прошедших процедуру отбора
. Для каждого объявления мы можем насчитать
CTR
прогнозов
версий, которые представляют интерес для данного запроса, и завершить формирование списка объявлений для отображения.При выводе
мы получаем столько наборов объявлений для каждого пользовательского запроса
, сколько есть прогнозов, которые мы хотим изучить.
После этого мы можем подсчитать ожидаемый доход,
кликов и т. д., используя конкретную версию страницы результатов поисковой системы
с рекламой. Чтобы вычислить
математических ожиданий как истинное распределение
вероятностей, мы используем версию прогноза с
лучших параметров показателей качества (вероятность, линейная корреляция
и т.)
Опишем эти расчеты подробно.
Пусть
H (Q, CTR)
обозначает набор наборов объявлений, которые
прошли выборку для запросов из набора
Q
с использованием прогноза
CTR (·)
. Каждые
h
∈
H
(
Q
,
CTR
) — это
набор рекламных объявлений, которые были выбраны для показа
ing в ответ на конкретный запрос.Нижний индекс
i
будет использоваться для ссылки на конкретное объявление из всех
, выбранных для показа. Пусть
CTR
новый
(·) будет новым прогнозом рейтинга кликов
(изучается), а
CTR
base
(·) будет текущим прогнозом.
Затем мы можем рассчитать ожидаемые изменения базовых характеристик системы
по следующим формулам:
Δ
Покрытие =
Δ
Трафик =
HQCTR
новый
, ()
HQCTR
база
, ()
 1, —
CTR
новый
i ()
ih∈
∑
hHQCTR
новый
, () ∈
∑
CTR
i
новый
∑
hHQCTR
база
, () ∈
∑
  1, —
Δ
Выручка
=
Здесь покрытие под трафиком понимается доля
запросов из общего набора, содержащих по крайней мере
d и количество кликов по этим объявлениям,
CTR
новый
(
i
),
CTR
base
(
i
), cos
t
t
, соответственно, прогнозируемый рейтинг кликов
в соответствии с новым и текущим прогнозом аренды
и возможным расчетом платы за клик
для конкретного объявления
i
.
Сравним производные характеристики работы алгоритма
с разными версиями прогноза
и, возможно, с разными специально подобранными гиперпараметрами модели
. Чтобы рассчитанные характеристики были сопоставимы с
, мы должны использовать такое же распределение вероятностей
, которое распознает его как оценку истинного неизвестного распределения
. В случае покрытия мы делаем
, а не умножаем на вероятности, поскольку в этом случае
мы не зависим от кликов как единственного источника случайности
в данной модели.
Какой конкретный дистрибутив лучше? Мы предлагаем
выбрать распределение, которое соответствует наилучшим характеристикам качества прогноза
как наилучшее приближение
неизвестного истинного распределения (в нашем случае
имеет смысл изучать только новое предсказание). если он
превосходит
по таким характеристикам, как вероятность, средняя
ошибка
и т. д.).
Следует отметить, что данный метод позволяет
выполнить оптимизацию с использованием свободных гиперпараметров
системы путем полной реконструкции правил выбора
для событий показа рекламы.
2. ПОСТРОЕНИЕ ОЦЕНОК
И РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ
2.1. Используемые данные и текущая оценка CTR
Текущая система для рекламы, которая отображается на Яндексе
, устроена таким образом, что у нас есть статистика
по каждому объявлению, которое было выбрано для данного показа в заданном запросе
, например, количество просмотров
и количество кликов, которые соответствуют
этим событиям отображения в разных частях поискового трафика
.
Здесь и ниже пусть
кликов
b
будет количеством кликов
по данному объявлению
b
и
дисплеев
b
будет соответствующим
количеством дисплеев. данное объявление, во время которого было собрано эти
кликов. Предположим, что мы исправили определенный раздел
, например, мы собираем статистику для пары фраз
реклама – купленная, по которой произошло отображение
.Обозначим через
λ
набор объявлений для
, по которым мы храним статистические данные.
Событие, во время которого происходит клик по объявлению, мы симулируем
через случайное значение Бернулли, принимающее значение
у.е. 0 (без щелчка) и 1 (щелчок), где показатель кликов
равен
p
=
CTR
b
.
т
i
Ccos TR
новый
i ()
ih∈
∑
hHQCTR
новый
, () ∈
9000 TR
новый
i ()
ih∈
∑
hHQCTR
base
, () ∈
∑
  1.-
Регресс CatBoost за 6 минут. Краткое практическое введение в… | Саймона Тизена | Февраль 2021 г.
Цель этого руководства — предоставить практический опыт регрессии CatBoost в Python. В этом простом упражнении мы будем использовать набор данных Boston Housing для прогнозирования цен на жилье в Бостоне. Но примененная логика к этим данным также применима к более сложным наборам данных.
Итак, приступим.
Во-первых, нам нужно импортировать необходимые библиотеки вместе с набором данных:
import catboost as cb
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import shap
import load_boston
from matplotlib import pyromplot as plt sklearn.наборы данных
из sklearn.model_selection import train_test_split
из sklearn.metrics импортировать mean_squared_error
из sklearn.metrics импортировать r2_score
из sklearn.inspection import permutation_importanceboston = load_boston () boston = pd.DataFrame
Исследование данных

Всегда считается хорошей практикой проверять любые значения Na в вашем наборе данных, поскольку это может запутать или, в худшем случае, повредить производительность алгоритма.

boston.isnull (). Sum ()
Однако этот набор данных не содержит Na.
Этап исследования данных и разработки функций - одни из наиболее важных (и отнимающих много времени) этапов при создании проектов в области науки о данных. Но в этом контексте основной упор делается на внедрение алгоритма CatBoost. Следовательно, если вы хотите глубже погрузиться в описательный анализ, посетите EDA & Boston House Cost Prediction [4].
Обучение
Затем нам нужно разделить наши данные на 80% обучающий и 20% тестовый набор.
Целевая переменная - MEDV - средняя стоимость домов, занимаемых владельцем, в 1000 долларов.
X, y = load_boston (return_X_y = True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0.2, random_state = 5)
Чтобы обучить и оптимизировать нашу модель, нам нужно использовать CatBoost встроенный в библиотеку инструмент для объединения функций и целевых переменных в набор данных для обучения и тестирования. Этот пул позволяет вам точно определять целевые переменные, предикторы и список категориальных функций, в то время как конструктор пула объединяет эти входные данные и передает их модели.
train_dataset = cb.Pool (X_train, y_train)
test_dataset = cb.Pool (X_test, y_test)
Далее мы представим нашу модель.
model = cb.CatBoostRegressor (loss_function = ’RMSE’)
Мы будем использовать показатель RMSE в качестве нашей функции потерь, потому что это задача регрессии.
В ситуациях, когда алгоритмы адаптированы к конкретным задачам, может быть полезна настройка параметров. Библиотека CatBoost предлагает гибкий интерфейс для встроенных методов поиска по сетке, и если вы уже знакомы с функцией Sci-Kit Grid Search, вы также будете знакомы с этой процедурой.
В это руководство будут включены только наиболее общие параметры. Эти параметры включают количество итераций, скорость обучения, регуляризацию листа L2 и глубину дерева. Если вы хотите узнать больше о возможностях настройки гиперпараметров, ознакомьтесь с документацией CatBoost здесь.
grid = {'итерация': [100, 150, 200],
'скорость_обучения': [0,03, 0,1],
'глубина': [2, 4, 6, 8],
'l2_leaf_reg': [0,2 , 0,5, 1, 3]} model.grid_search (grid, train_dataset)
Оценка производительности
Теперь мы выполнили обучение нашей модели и, наконец, можем приступить к оценке тестовых данных.
Давайте посмотрим, как работает модель.
pred = model.predict (X_test)
rmse = (np.sqrt (mean_squared_error (y_test, pred)))
r2 = r2_score (y_test, pred) print («Тестирование производительности»)
print ('RMSE: {: .2f} '. Format (rmse))
print (' R2: {: .2f} '. Format (r2))
Производительность теста
Как показано выше, мы достигли R-квадрата 90% на нашем тестовом наборе, что неплохо, если учесть минимальную функциональность.
Интеграция с Яндекс.Метрикой | Теалиум
Яндекс.Метрика
Яндекс.Метрика - бесплатный инструмент, который поможет вам повысить конверсию вашего сайта. Метрика позволяет отслеживать ключевые показатели эффективности вашего веб-сайта, анализировать поведение пользователей и оценивать эффективность ваших рекламных кампаний. Tealium позволяет с легкостью внедрять теги JavaScript Яндекс.Метрики и управлять ими с помощью Tealium iQ. Благодаря нашей интеграции, управляемой мастерами, вы можете создавать правила загрузки, чтобы определять, когда и где запускать этого поставщика. Кроме того, функция сопоставления данных Tealium iQ позволяет вам контролировать, какие точки данных используются совместно с этим поставщиком.
Получить демо
Присоединяйтесь к живой демонстрации встроенной поддержки Tealium для Яндекс.Метрики, чтобы увидеть, как Tealium упрощает внедрение и обогащение этой части вашего цифрового стека.
Поддерживаемые типы интеграции
Яндекс.Метрика может быть интегрирована следующими способами:
Бизнес-приложение Настольные приложения, такие как инструменты бизнес-аналитики или отчетности, также могут легко подключаться к службам Tealium, таким как DataAccess.
Доставка на основе устройств Эти соединители отправляют данные желаемому поставщику или службе непосредственно с клиента или устройства, откуда данные исходят.
AudienceStream Эти соединители представляют собой размещенные интеграции на платформе Tealium с использованием AudienceStream. Они получают данные от исходного клиента или устройства и отправляют эти данные желаемому поставщику или службе.
EventStream Эти соединители представляют собой размещенные интеграции на платформе Tealium с использованием EventStream.Они получают данные от исходного клиента или устройства и отправляют эти данные желаемому поставщику или службе.
Библиотека установки Разверните Tealium практически на любой платформе (Интернет, подключенное устройство, IoT), языке (java, ruby, perl) или службе управления контентом. Отправляйте любые данные желаемому поставщику конечных точек или маркетинговым решениям.
API разработчика Нужна более глубокая интеграция с сервисом Tealium? Мы предлагаем ряд API, обеспечивающих более широкие возможности настройки вашего развертывания Tealium.
Инструмент Tealium Tealium Tools - это площадка для интеграции разработчиков с Tealium.
Поддерживаемые типы устройств
Коннекторы
можно оптимизировать для получения определенных атрибутов событий для выбранных платформ. Например, мобильный телефон, скорее всего, отправит атрибут события screen_name, представляющий имя экрана, просматриваемого конечным пользователем.
Веб-браузер Эти соединители ожидают получения стандартных атрибутов событий, исходящих из веб-браузера, таких как current_url, referring_url, page_name, page_category и другие.
Мобильный Мобильные приложения имеют множество обычных атрибутов событий, таких как screen_width, screen_orientation и т. Д.
Ваш Сервер Tealium Collect можно развернуть в любом сервисе или решении, использующем ваши любимые языки программирования. Это наиболее «общее» развертывание.
Подключенные устройства Подключенные устройства - это те устройства, которые не совсем подходят для мобильной формы, например подключенные телевизионные приставки (OTT), носимые устройства и т. Д.
Характеристики
Эта интеграция предлагает следующие функции
Прогнозируйте отток клиентов с помощью Yandex Clickhouse
Хотя этот пост может в первую очередь заинтересовать моих русскоязычных читателей, использующих Yandex Clickhouse, я надеюсь, что он также может быть полезен тем, кто использует BigQuery для повседневной аналитики. Это потому, что я собираюсь продемонстрировать все методы, использованные в этом посте, с необработанными данными Google Analytics в некоторых из моих будущих публикаций.
А теперь давайте углубимся в подробности, касающиеся темы - прогнозирования оттока клиентов с помощью Yandex Clickhouse. Но перед этим позвольте мне высказать кое-что по поводу этого поста.
Сам по себе подход машинного обучения, использованный в этой работе, , а не , является чем-то уникальным или заслуживающим длительного обсуждения. Его основная цель - показать, что вы можете использовать обычные данные, с которыми вы работаете каждый день, для чего-то, что выходит за рамки задач веб-аналитика.
рис.по sendpulse
Прежде чем мы начнем
Вся задача выглядит следующим образом:
Прогнозируйте коэффициент оттока клиентов для мобильного приложения клиента, используя необработанные данные, хранящиеся в AppMetrica.
Как вы уже догадались, это руководство включает в себя некоторые методы, которые обычно не используются веб-аналитиками. Помимо проверенного временем Clickhouse SQL, нам наверняка потребуются хотя бы базовые знания в области машинного обучения, математики (особенно линейной алгебры) и, конечно же, Python.
Более того, я полагаю, у вас уже работает Clickhouse со всеми данными, доступными через запросы SQL.
Что такое AppMetrica?
AppMetrica - это маркетинговая платформа для атрибуции установок приложения, push-кампаний и аналитики приложений. Более того, инструмент позволяет отслеживать все виды ваших рекламных кампаний, получать информацию с помощью ориентированной на пользователя аналитики и общаться с вашими пользователями. Вы можете узнать об этом подробнее здесь.
Решение основано на данных, доступных через Yandex Logs API, что позволяет обрабатывать неагрегированную информацию, хранящуюся в AppMetrica. Вы можете использовать эти данные для создания собственных отчетов и / или создания пользовательских аудиторий для ремаркетинга.
Зачем это нужно?
Если вы читаете этот пост, я полагаю, вы понимаете, почему практически для любого бизнеса важно иметь возможность прогнозировать отток клиентов. В противном случае вот несколько советов.
в BigQuery ML
Вы можете начать делать свои собственные прогнозы с помощью GBQ. Как вы, возможно, знаете, Google недавно выпустил BigQuery ML, продукт , «позволяющий пользователям создавать и выполнять модели машинного обучения с использованием стандартных запросов SQL» . Есть несколько хороших примеров использования - для аналитиков данных и для специалистов по данным.
Наконец, когда я закончил со всеми подготовительными параграфами, давайте посмотрим на решение!
[ОБНОВЛЕНИЕ]
Да, я знаю! Блокноты Jupyter выглядят ужасно, когда вставлены в iframe. Итак, вот ссылки на Jupyter NB Viewer - английская и русская версии.
Несколько замечаний к предлагаемому решению
Как видите, почти половина записной книжки посвящена сбору / структурированию данных. Это сделано для того, чтобы продемонстрировать, как можно превратить необработанные данные аналитики в нечто, что можно использовать для машинного обучения.Если вас интересует только разработка функций / применение моделей, вы можете сразу перейти к ячейке № ????
В ноутбуке используется как минимум 3 модели. Хотя все они дают почти одинаковые результаты, для этой самой задачи я бы выбрал Light Gradient Boosting Model.
Это моя первая попытка использовать необработанные данные аналитики из ML, поэтому, пожалуйста, не будьте слишком строгими 😉
(Вместо) Заключение
Надеюсь, эта работа не помешает тем, кто интересуется, как прогнозировать отток клиентов с помощью Yandex Clickhouse.Как я уже говорил в начале поста, я собираюсь продемонстрировать тот же подход, используя необработанные данные Google Analytics. Итак, следите за обновлениями. Как всегда, не стесняйтесь задавать свои вопросы в разделе комментариев ниже!
Искусственный интеллект учится предсказывать сигналы элементарных частиц
ИИ будет служить для разработки системы управления сетью, которая не только обнаруживает проблемы и реагирует на них, но также может прогнозировать и избегать их. Кредит: CC0 Public Domain
Ученые из Высшей школы экономики и Яндекс разработали метод, ускоряющий моделирование процессов на Большом адронном коллайдере (LHC).Результаты исследования были опубликованы в Nuclear Instruments and Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment .
Эксперименты по физике высоких энергий требуют работы с большими данными. Например, на LHC каждую секунду происходят миллионы столкновений, и детекторы регистрируют эти частицы и определяют их характеристики. Но чтобы получить точный анализ экспериментальных данных, необходимо знать, как детектор реагирует на известные частицы.Обычно это делается с помощью специального программного обеспечения, которое настраивается под геометрию и физику конкретного детектора.
Такие пакеты обеспечивают довольно точное описание реакции среды на прохождение заряженных частиц, но скорость генерации каждого события может быть очень низкой. В частности, моделирование одиночного события на LHC может занять до нескольких секунд. Учитывая, что в самом коллайдере каждую секунду сталкиваются миллионы заряженных частиц, точное описание становится недоступным.
Исследователи из НИУ ВШЭ и Школы анализа данных Яндекса смогли ускорить моделирование с помощью Generative Adversarial Networks. Они состоят из двух нейронных сетей, которые соревнуются друг с другом во время соревновательной тренировки. Этот метод обучения используется, например, для создания фотографий несуществующих людей. Одна сеть учится создавать изображения, похожие на реальность, а другая стремится находить различия между искусственными и реальными представлениями.
«Удивительно, как методы, которые были разработаны в основном для создания реалистичных фотографий кошек, позволяют нам на несколько порядков ускорить физические вычисления», - отмечает Никита Касеев, доктор наук.Студентка ВШЭ, соавтор исследования.
Исследователи обучили генеративные конкурентные сети предсказывать поведение заряженных элементарных частиц. Результаты показали, что физические явления можно описывать с помощью нейронных сетей с высокой точностью.
«Использование генеративных конкурентных сетей для быстрого моделирования поведения детекторов, безусловно, поможет в будущих экспериментах», - говорит Денис Деркач, доцент факультета компьютерных наук и соавтор исследования.«По сути, мы использовали самые современные методы обучения, доступные в науке о данных, и наши знания физики детекторов. Разнообразие нашей команды, состоящей из специалистов по данным и физиков, также сделало это возможным».
Международная команда физиков продолжает поиски новой физики
Дополнительная информация: Денис Деркач и др., Быстрое моделирование черенковских детекторов с использованием нейронных сетей, Ядерные инструменты и методы в физических исследованиях Раздел A: ускорители, спектрометры, детекторы и связанное с ними оборудование (2019).DOI: 10.1016 / j.nima.2019.01.031
Предоставлено Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики
Ссылка : Искусственный интеллект учится предсказывать сигналы элементарных частиц (2019, 15 марта) получено 28 февраля 2021 г. с https: // физ.
No related posts.

Ежедневная ожидаемая доходность	Волатильность периода	Эластичность ажиотажа	Эластичность связанной ажиотажа	Средняя плотность новостей	Плотность связанных новостей	Следующая ожидаемая ажиотаж
0.10	1,92	0,11	0,74	5 событий в месяц	7 событий в месяц	Примерно через 5 дней

Последняя торгуемая цена	Ожидаемая цена после выхода новостей	Возможная доходность следующих важных новостей	Средняя волатильность после ажиотажа
64,72	64,83	0,17

textrunet.ru — Жизнь диктует — я записываю

Прогнозатор яндекс: Прогноз бюджета рекламной кампании в Яндекс.Директ и Google AdWords

Стоимость рекламы в Яндексе в 2019 году на реальных кейсах

Как рассчитать рекламный бюджет?

Как подготовить медиаплан рекламы на поиске?

Сезонность рекламы

Как подготовить медиапланы рекламы в РСЯ?

Для прогноза кампании с оплатой за клики:

Для прогноза медийной кампании — рекламы с оплатой за показы:

Расчет стоимости сквозной аналитики

Стоимость услуг исполнителя

Примеры медиапланов

Примеры реальных расчетов

Реальные кейсы в Яндекс.Директе

Медицинские услуги

Шины

Доставка еды

Новый прогнозатор ставок в яндекс директ

Что такое объём трафика

Будут ли в доступе новые трафареты и дополнительные метрики в статистике?

Что делать с новым прогнозатором яндекс

Автор

Антон Резников

Прогнозируем эффективность рекламы, используя данные аукциона Яндекс.Директа

Как строить прогноз результатов кампании, используя данные аукциона и статистику

Как использовать этот алгоритм на практике

Подводные камни, которые нужно знать

Как же все-таки применять алгоритм

составляем прогноз на рекламную кампанию

Для чего нужен прогнозатор бюджета Директ и как им пользоваться

Шаг первый: определяем регионы, где будут демонстрироваться объявления

Шаг второй: указываем параметры для расчета

Шаг третий: собираем ключи для рекламного объявления

Что делать, если вы ошиблись в параметрах

Какие сведения можно узнать из прогнозатора бюджета Яндекс

Почему нельзя рассчитывать на стопроцентную точность прогнозатора

Один день из жизни специалиста по контекстной рекламе

5 главных слов в performance marketing

Прогнозирование трафика с контекстной рекламы Яндекс.Директ

PRANK: Прогнозирование движения на основе ранжирования | от Самостоятельной команды Яндекса | Yandex Self-Driving Group

Яндекс НВ Прогноз курса акций 2021

USD 64,72 0,73

Яндекс НВ цена прогноз после ажиотажа

Yandex NV After-Hype Анализ плотности прогнозирования цен

Yandex NV Расчетная волатильность цены после ажиотажа

Анализ прогноза курса акций Yandex NV

Yandex NV Hype Timeline

Анализ ажиотажа, связанного с Yandex NV

Yandex NV Дополнительные модули прогнозирования

(PDF) Оптимизация прогноза CTR в поисковой системе Яндекса

Регресс CatBoost за 6 минут. Краткое практическое введение в… | Саймона Тизена | Февраль 2021 г.

Исследование данных

Обучение

Оценка производительности

Интеграция с Яндекс.Метрикой | Теалиум

Прогнозируйте отток клиентов с помощью Yandex Clickhouse

Прежде чем мы начнем

Что такое AppMetrica?

Зачем это нужно?

в BigQuery ML

Несколько замечаний к предлагаемому решению

(Вместо) Заключение

Искусственный интеллект учится предсказывать сигналы элементарных частиц

Leave a Reply Cancel Reply