Introducción al CTR

Predicción del CTR con Machine Learning en Python

Kevin Huo

Instructor

Tasas de clics

  • Tasa de clics (CTR): nº de clics en anuncios / nº de visualizaciones de anuncios
  • Las empresas y el marketing quieren maximizar el CTR
  • Predecir el CTR es clave para empresas y marketers

Ejemplo de anuncio de Facebook

Predicción del CTR con Machine Learning en Python

Una mirada de clasificación

  • Clasificación: asignar categorías a observaciones
  • Los clasificadores usan datos de entrenamiento y se evalúan con datos de prueba
  • Objetivo: variable binaria 0/1 para no clic o clic
  • Característica: variable usada para predecir el objetivo

Ejemplo de clasificación con rojo y azul

Predicción del CTR con Machine Learning en Python

Vista rápida de los datos de muestra

Filas de muestra del dataset de clics en anuncios

  • Cada fila es el resultado de clic o no clic de un usuario para un anuncio
  • Filtra columnas con .isin(): df.columns.isin(['device'])]
  • Si y es la columna de clics, el CTR es: y.sum()/len(y)
Predicción del CTR con Machine Learning en Python

Analizando características

print(df.device_type.value_counts())

1    45902
0    2947

print(df.groupby('device_type')['click'].sum())

0     633
1    7890
Predicción del CTR con Machine Learning en Python

¡Vamos a practicar!

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