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No Story, No Ecstasy
Ad Segments beyond Look-alike Audience Model 본문
Data Science for Ad Segments : Moving Beyond Look-Alike Modeling
Segment Classification, Conversion Predictions, and Uplift Modeling
towardsdatascience.com
Look Alike Segment?
- 주어진 유저 셋과 가장 유사하게 '보이는' 청중을 찾는 기법
- 보통 2개의 정보를 필요로 한다
1. Seed Set
2. Segment Size
Limitation?
- PU learning과 같은 semi-supervised ML -> seed set의 정보만으로 모델링한다.
- 당연히 positive set에 bias가 생길 수 밖에 없다. -> Training의 정확도는 높으나 실제로는 무쓸모일 수도..
- 초기에 데이터가 너무 없어서 케이스를 모으기 위해 사용될 수는 있다.
Alternative #1: Classification
- Positive vs Negative data를 모두 가지고 모델링을 수행하기에 bias가 줄어든다.
Alternative #2: Conversion Predictions
- 향후 Positive set으로 변화될 후보 데이터를 예측하는데 사용될 수 있다.
Alternative #3: Uplift Predictions
- Uplift (증가, 희망) model is a prescriptive technique which predicts how each customer is likely to respond to a marketing action.
It's time to stop wasting marketing spend and start using uplift models - Marketing Tech News
Uplift modeling is the next frontier for data-driven marketers as they cut right to the core: how will each customer respond to a marketing campaign?
marketingtechnews.net
- 특정 광고가 효과적일 것 같은 청중을 타겟팅할 때 효과적일 수 있음
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