Introductie tot doorklikpercentages

CTR voorspellen met Machine Learning in Python

Kevin Huo

Instructor

Doorklikpercentages

  • Doorklikpercentage: # klikken op advertenties / # vertoningen van advertenties
  • Bedrijven en marketeers willen het doorklikpercentage maximaliseren
  • Het voorspellen van doorklikpercentages is cruciaal voor bedrijven en marketeers

Voorbeeld van advertentie op Facebook

CTR voorspellen met Machine Learning in Python

Kijken door een classificatielens

  • Classificatie: categorieën toekennen aan observaties
  • Classifiers trainen op trainingsdata en worden geëvalueerd op testdata
  • Doel: binaire variabele, 0/1 voor geen klik of wel klik
  • Kenmerk: elke variabele die helpt het doel te voorspellen

Classificatievoorbeeld met rood en blauw

CTR voorspellen met Machine Learning in Python

Korte blik op voorbeelddata

Voorbeeldrijen uit advertentieklik-dataset

  • Elke rij is een uitkomst: klik of geen klik voor een gebruiker en een advertentie
  • Kolommen filteren kan met .isin(): df.columns.isin(['device'])]
  • Stel y is de kolom met kliks; CTR is: y.sum()/len(y)
CTR voorspellen met Machine Learning in Python

Kenmerken analyseren

print(df.device_type.value_counts())

1    45902
0    2947

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

0     633
1    7890
CTR voorspellen met Machine Learning in Python

Laten we oefenen!

CTR voorspellen met Machine Learning in Python

Preparing Video For Download...