分享一下评估网站设计的6个问题

作者:远鸿助理网 日期:2023-05-01 08:11:11
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有些公告比较棘手。FaceBook将会因为其错误使用视频广告效果评估指标而被起诉。如果FaceBook没有主动公布这些信息的话,是否仍将被卷入这场法律事件中?我想答案仍然是肯定的,因为真相终将无法被隐藏,广大营销界人士需要真相并且有权了解真相。

如何选择正确的归因模型来进行营销效果评估?如何评估你的归因模型供应商?专栏作家 Alison Lohse 给出了6个问题帮你理清思路,并且避过归因模型的那些坑。

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提出正确的问题,会帮助你更接近事情的本质,尤其是对于营销效果评估建模来说,此点尤为重要。 这里有一个问题列表,可以用来向归因模型供应商和数据科学家提问,以便系统、深入的了解归因相关的话题。问题1: 模型使用了什么算法? 理想的回答:使用了一些各有特点的预测机器学习算法:比如FTRL,神经网络,博弈论以及逻辑回归算法(LR)等。 就像科技进步那样,在数据科学上也有很多的进步。很多像我这样的非数学专业人士都很喜欢逻辑回归算法(LR),因为它是我们理解最深的方法之一。在末端的方程中,有一个因变量和许多自变量,这些自变量决定了每个变量是如何描述因变量(原文是自变量)的变化的,比如销售额。

这是一个完美的场景——如果我在搜索,视频和电视广告上增加 X的预算, 由那个全能公式可预知,我的销售额将会增加到Y。但是如果有季节性因素的影响,销售额会产生什么变化?如果砍掉电视广告上的预算,对整体的营销组合又有什么影响? 上面提到的那些算法,能够帮助我们统筹考虑季节性因素和渠道间相互影响的因素。由此也带来了第二个问题:问题2:同时使用了多少种算法?

理想的回复: 至少混合了三种算法。 每个算法都有自身的长处和短板,在算法的使用上,最好不要把所有的鸡蛋都放在同一个篮子里。而且每一个行业都有其独特性,甚至在同一个行业里,每一个客户都会有不同的表现。 例如,在同一个行业中,我们发现有一家客户在使用逻辑回归算法(LR)时,能有90%的概率预测正确,但是,对另一家客户,使用LR算法仅能准确预测到30%的变化。 实验设计或者A/B测试被引入了很多的高级机器学习算法。这些机器学习算法,将挑选出经测试切实有效的方案,并且用来加强自身的预测能力。问题3:多种算法是如何组合使用的?

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