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Bidding

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予測

概要

弊社の入札アルゴリズムを使用しているクライアントは、予測モデルを使用してクリック数、コンバージョン、収益、コスト、利益の将来の傾向を履歴データに基づいて予測できます。これらの予測は現在のビジネスニーズに基づいて入札目標を調節するガイドラインとして使用できます。傾向はMarinの予測キーワードレベルのオークションモデルとボリュームモデルを使用して計算されます。その後、キーワードレベルのモデルは集約されてフォルダーレベルのグラフが表示されます。このグラフは入札しているフォルダーの設定ページで見ることができます。

フォルダーに関する予測を見るには、「設定」をクリックし、フォルダーのターゲットの横にある水晶玉をクリックします。フォルダーのターゲットの変更に基づいて予測された各種の重要業績評価指標における変化がグラフに表示されます。予測された値は異なるメトリックに対して推定される1日あたりの平均値です。

 

 

予測を表示するには、グラフをクリックして新しい入札ターゲットを選択します(グラフのX軸がターゲットです)。折れ線グラフでは、2種類のメトリックの傾向を表示できます。また、新しいターゲットを選択すると、予測されたすべてのメトリックとその変化が棒グラフに表示されます。新しいターゲットを選択したら、「保存」をクリックしてフォルダーの入札ターゲットに新しい設定を反映します。

直近4週間の履歴データを基に、表示されるメトリックを予測する予測モデルが作成されます。この履歴データは時間重視であり、最新のデータがより重視されます。

オークションモデルとボリュームモデル

オークションとボリュームの予測モデルは、各フォルダーのヘッドタームとロングテールキーワードの両方に対して作成されます。過去28日で28回以上クリックされたすべてのヘッドタームにはキーワードレベルのモデルが作成され、フォルダー内の、過去28日で28回以下のクリックしか得られなかったロングテールキーワードには集合をベースとしたモデルが作成されます。オークションモデルは、ヘッドタームとロングテールキーワードの両方について過去の平均入札単価、平均クリック単価、平均掲載順位の各メトリックに基づいて、入札単価とクリック単価(CPC)との関係を予測します。この関係をモデル化するために、ハーフロジスティック回帰が使用されます。ボリュームモデルでは、完全なロジスティック回帰が使用され、クリック単価に基づく1日あたりの推定クリック数の変化が予測されます。あてはめの際は曲線パラメータを結び付けるために掲載順位データが使用されます。また、上限を予測するために最上掲載順位の情報が使用されます。パラメータを結び付けるのに十分な掲載順位の変化データがキーワードにない場合は、キーワード間の情報が使用されます。キーワードレベルおよび集合レベルのオークションモデルとボリュームモデルを使用すると、入札単価と推定コストに基づいて推定クリック数の変化を予測できます。

コンバージョンと収益を予測する

推定クリック数は、前述のとおり、入札に対してオークションモデルとボリュームモデルによって予測されます。フォルダー内の各キーワードのコンバージョン数は、ベイズ推定に基づく弊社のアルゴリズムで予測された各キーワードのコンバージョン率に推定クリック数を乗算して予測できます。同様に、各キーワードの収益は、コンバージョンあたりの収益に推定コンバージョン数を乗算して予測できます。

信頼区間

予測チャートのすべてのメトリックに対して信頼区間を表示できます。表示される区間は、予測されるパフォーマンスメトリックにおいて90%予測を信頼できる推定範囲です。

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