Introdução a taxas de cliques

Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Kevin Huo

Instructor

Taxas de cliques

  • Taxa de cliques: nº de cliques nos anúncios / nº de visualizações dos anúncios
  • Empresas e times de marketing querem maximizar a taxa de cliques
  • Prever a taxa de cliques é crucial para empresas e marketing

Exemplo de anúncio do Facebook

Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Um olhar de classificação

  • Classificação: atribuir categorias a observações
  • Classificadores usam dados de treino e são avaliados em dados de teste
  • Alvo: variável binária, 0/1 para não clique ou clique
  • Recurso (feature): qualquer variável usada para prever o alvo

Exemplo de classificação com vermelho e azul

Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Um breve olhar nos dados

Linhas de exemplo do conjunto de cliques em anúncios

  • Cada linha é o resultado (clique ou não) de um usuário em um anúncio
  • Filtrar colunas com .isin(): df.columns.isin(['device'])]
  • Se y é a coluna de cliques, a CTR é: y.sum()/len(y)
Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Analisando features

print(df.device_type.value_counts())

1    45902
0    2947

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

0     633
1    7890
Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Vamos praticar!

Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Preparing Video For Download...