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正如我们几个月前所预测的那样,增强型广告系列和移动修饰符对那些明智地使用它们的公司有利

我们很高兴将Google的跨设备和店内跟踪功能折叠到这个组合以及我们自己的理解系统中微观转换我们也对增强型广告系列的未来感到兴奋,因为更多的内容修饰符已推广到API,以便按地理位置,邻近度,受众群体以及更多内容进行更细粒度的定位(我们期待)那么什么是问题

问题是修饰符必须在堆叠中相互应用

只要我们所针对的效果彼此独立,效果就会很好但是,智能货币表明效果在很多方面并不相互独立case让我们深入研究一下这一点以突出挑战如果所有的上下文效果彼此独立,我们可以相互隔离地计算修饰符,并将它们相乘将实际产生每个组合的“正确”结果因素这里有一个简单的简单模型来说明这一点:在我们的简单模型中,有三个修饰符:设备,地理和接近度为了简化生活,我们会说每个修饰符都有两个可能的选项 - 所以对于设备来说,它是小而大的(还有其他人准备放弃“手机与台式机”的误导性标签吗

);对于地理位置,有良好的地理位置和不良的地理位置;对于接近,靠近一个位置或不靠近这个简单的模型创建了8种不同的组合,我们的修改器计算必须处理:如果大型和小型设备对交通值的影响在所有地理位置是均匀的,无论接近和良好无论设备和接近度如何,不良地理效果都是相同的,无论设备和地理位置如何,近距离与非近距离效果是相同的,只有这样我们才能解决正确的修改器,如下所示:有效地,算法确定出价是什么鉴于基本案例出价我们有6个未知数和8个方程式 - 没有问题......我们可能会在数据中很好地发现设备效果在很大程度上依赖于接近随着对商店外溢的更好理解,我们可能会发现我们应该对在我们商店附近进行的移动搜索或在竞争对手附近进行更多出价或的! - 这将产生一个无法解决的方程系统我们没有灵活性来设置依赖于接近度的不同移动修改器我们被迫在我们的目标中妥协并且明智地知道哪些妥协产生最佳结果不理想理想的解决方案是废品修饰符,并允许广告客户为每个可能的修饰符状态组合计算和设置离散出价

我们的基本模型需要8个出价;然而,在现实世界中,这可能需要为每个上下文为每个广告设置数百甚至数千个出价...每次设置出价,这可能是每小时我们为了精确定位而成为游戏但是我怀疑谷歌将走这条路线这样做会创造控制和复杂程度,只有复杂的平台才能通过API集成来实现,而且他们历来希望避免为“仅限专家”设置单独的控制集

事实上,当数据是稀疏,高租金统计模型必须在独立程度下做出假设,因此对交通价值的细粒度估计可能与独立假设相比更好地排列,仅仅因为它们必须做出类似的假设也可能是这种情况所引用的效果在很大程度上是相互独立的,只是间接冲突如果是这种情况,更好的解决方案可能是简单地允许一些条件逻辑移动修饰符需要随接近程度而变化的情况可以通过一个规则来处理:“如果proximity = close,则设置移动修饰符= + 30%;否则设置移动修改器= -50%“有限的相互依赖性可以通过规则而不是完整的矩阵方法很好地处理我们仍然对基于上下文的目标的改进能力感到兴奋

大规模帐户中的复制活动不可扩展,特别是我们通过增强型广告系列进行越来越多的控制 当然,还有一些问题需要解决,但不完善的粒度控制优于无控件正如我们在Q3数字营销报告中所概述的那样,能够动态设置所有广告组的设备修改器(在我们的最后部分,以便我们可以处理设备效果每天都在变化)导致智能手机投资回报率和收入量的改善 - 本文中表达的第四季度意见中的一个不错的胜利是客座作者的观点,而不一定是搜索引擎土地工作人员的作者列在这里

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