Глеб Тимофеев | Оптимизация рекламы при помощи моделей атрибуции и ML

Data Fest Online 2021
ML in Marketing track ods.ai/tracks/...
Телеграм-канал t.me/mlinmarke...
Спикер: Глеб Тимофеев, Data Scientist at Realweb
Рассмотрим модели атрибуции, проблемы и способы их решения при их построении. Обсудим как моделировать новые конверсионные цепочки и строить для них атрибуцию.
Презентация: drive.google.c...
Посмотреть эфир и список треков и организаторов: datafest.ru/2021/
Зарегистрироваться на фест и получить доступ к трекам: ods.ai/events/...
Вступить в сообщество: ods.ai/
Соцсети Data Fest:
t.me/datafest
datafest

[@mistrebrown7642]

Как же плохо, что гугл убрал дизлайки...

[@Petruha13]

Вопрос по определении влияния каналов друг на друга. Правильно ли я понимаю, что для всех цепочек, где встречаются каналы А и В, нужно посчитать косинусное расстояние, а после этого результат усреднить? Или строится для каналов А и В общий эмбеддинг по всем цепочкам? Например, в качестве эмбеддинга использовать кол-во раз сколько канал встречался на каждой позиции

[@gleb.timofeev]

Эмбеддинги считаются на основе всего множества цепочек, например вероятностный, при помощи word2vec. Соотв. после этого для каждого канала (в т.ч. и для A и B) имеем векторное представление в n-мерном пространстве. Тут уже можно считать косинусное расстояние)