Modeling Delayed Feedback in Display Advertising
Oliver Chapelle is the creative mind behind the popular lifehacks blog that bears his name. As a seasoned copyrighter, he has a knack for crafting engaging content that simplifies everyday tasks and helps readers optimize their lives. With a natural curiosity and a passion for problem-solving, Oliver is constantly on the lookout for innovative tips and tricks to share with his audience. He believe
Display Advertising Challenge | Kaggle
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Chapelle's Tech Tips
Oliver Chapelle is the creative mind behind the popular lifehacks blog that bears his name. As a seasoned copyrighter, he has a knack for crafting engaging content that simplifies everyday tasks and helps readers optimize their lives. With a natural curiosity and a passion for problem-solving, Oliver is constantly on the lookout for innovative tips and tricks to share with his audience. He believe
『Criteoの研究者が語る、CTR予測とCVR予測 その仕組みと論文の紹介』
Criteoの研究者が語る、CTR予測とCVR予測 その仕組みと論文の紹介 | インターネット広告代理店で働くデータサイエンティストのブログ はじめまして！ 内定者アルバイトの小笠原(@YAMITZKY)と申します。 初めてなので、簡単に自己紹介を。今は大学の４年生で、機械学習の手法を使って「Webサイトに自動でタグ付けを行う」というのを実現するような研究をしていました。 最近は「MLaPP」という機械学習の本を読んでいるので、輪読の機会があったら呼んでいただけると嬉しいです！ ---------------- 本日の話題は、CriteoのCTR予測、CVR予測についてです。 Criteoは世界中でリターゲティング広告を提供している企業で、日本でもレコメンドバナー市場を牽引しています。 第三者配信計測などでCriteo広告の分析をしてみると、ユーザーの購買行動の最後の一撃を与える役割（刈取
ディスプレイ広告のクリック数改善のためのデザイン最適化に、ポアソン分布 / 負の二項分布によるGLMを使ってみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
これはディスプレイ広告に限った話ではないと思うんですが、あるPC / スマホ上の何かしらのクリエイティブに対するクリック数がそのデザインの良し悪しによって左右されるということは、web業界ではよく知られているかと思います。 そういう場合「どんなデザインがクリック数を増やすのに有効か？」というのは、厳密にはきちんと条件統制をかけて実験計画法に基づいてデザインしたA/Bテストなどで調べるべきなんでしょうが、そこまで綿密にやっている余裕のない現場も結構多いはず。 そこで、今回は既に計測済みの各広告のクリック数（CTRでしか得られていないようであれば実クリック数に直すものと想定する）データが得られているものと仮定して、それを各広告のデザイン要素を表すインデックス（二値orカテゴリカルデータ）のデータと組み合わせて、「どんなデザインをすればクリック数が増えるか？」を推定するというケースを想定してRで
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Machine learning for targeted display advertising: Transfer learning in action
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