Создание и обучение ML модели
ML-модель позволяет без дополнительной ручной оптимизации уменьшить стоимость конверсий за счет автоматической регулировки ставок в зависимости от вероятности получения события.
Last updated
ML-модель позволяет без дополнительной ручной оптимизации уменьшить стоимость конверсий за счет автоматической регулировки ставок в зависимости от вероятности получения события.
Last updated
На левой панели инструментов можно найти раздел с ML моделями, здесь отображается список созданных моделей на все агентство.
В этом разделе можно увидеть следующие колонки:
название ML модели, указанное при создании;
статус:
активная (модель обучена и готова к применению в кампаниях выбранного рекламодателя);
неактивная (модель на обучении, произошла ошибка обучения, модель не обучается).
идентификатор — необходим для определения источника проблемы, в случае, если модель не работает или не обучилась;
тип трафика на котором обучалась модель;
тип модели — события на которых обучалась модель;
пользователь — имя пользователя, который создал модель;
дата создания ML модели;
дата обновления — дата последнего редактирования настроек модели;
кампании — список кампаний, в которых используется модель;
рекламодатель — рекламодатель, на котором обучается модель.
В списке моделей есть возможность удалять и отключать не нужные или не актуальные модели.
Модели, которые не используются в течение 7 дней отключаются автоматически.
При редактировании модели доступно добавление новых рекламодателей. Например, если вы создали нового рекламодателя в агентстве, вы всегда можете добавить его в модель.
Запустить обучение ML модели можно в разделе [ML модели]
При создании ML модели необходимо заполнить обязательные поля:
указать название — оно будет отображаться при выборе модели в настройках кампании;
выбрать облако данных — по нему будет определяться список доступных рекламодателей для данной модели;
выбрать рекламодателя - к ним (нему) будет прикреплена модель и на основании данных по ним (нему) будет обучаться модель на данных за последние 30 дней;
выбрать тип трафика — web / in-app ;
указать тип модели — на какое событие будет обучаться модель:
CPC (модель обучается на событиях "клик" по всему рекламодателю);
CPA WEB (модель обучается на сумме событий post-click и post-view по всему рекламодателю);
CPA MMP (модель обучается на выбранных MMP событиях, если к данному рекламодателю привязан MMP).
Модель можно использовать в тех рекламодателях, на которых она обучена. Срок обучения модели от 2 до 4 часов с момента создания
Более эффективные результаты вы сможете получать при обучении модели от 500 событий.