Умного поста вам в ленту про байесовские методы.

Умного поста вам в ленту про байесовские методы.

Разрабатывая платформу kdirect.ru мы конечно же хотели дать рынку лучшие практики и знания экспертизы агентства по контексной рекламе.

Однако реальность такова: большинство проектов с небольшими чеками не обладают ни накопленной историей данных, ни настроенной сквозной аналитикой, ни четким пониманием ценности целей — допустимым CPA, ДРР и другими ключевыми метриками.

Стало очевидно, что основа нашего алгоритма — не построение «идеального продукта» для идеальных условий, а создание системы, способной эффективно работать при неполноте данных.

Мы, словно топовая нейросеть, должны сами "догадаться" за каждый проект: что для него хорошо, что плохо, что является целью, сколько допустимо платить за клик и сколько надо зарабатывать.

Так фокус наших задач сместился из области классических алгоритмов контекстной рекламы в область мягких вычислений.

Оказалось что у этой проблематики есть и научные теоретические методы и подходы.

Байесовские методы (Bayesian Methods) и Байесовский вывод
Это математическая основа для обновления «убеждений» алгоритма по мере поступления новых или неполных данных. Алгоритм всегда работает с вероятностями (степенью уверенности), а не с фактами. Это классический подход к дообучению при нехватке информации.

В итоге мы строим алгоритм, который находит самое эффективное и оптимальное решение для каждой ступени зрелости данных:

от простого сайта без счетчиков метрики — до проекта с полностью настроенной сквозной аналитикой, фокусом на аудиторные сегменты и жестким контролем ДРР.

kdirect.ru

✍️ Вишневецкий в рупоре
Подпишись: TG / mekct
+Бот автоподписи+