Problema de la mochila en la publicidad contextual para foros de mensajes

Quiero describir aquí un caso con una de las mejores (en mi opinión) formas de administrar los límites de presupuesto diario para campañas de publicidad contextual. Me parece que tal esquema puede ser adecuado para empresas con monetización indirecta del tráfico, por ejemplo, para anuncios clasificados, en automóviles, bienes raíces y todo en el mundo. Quizás no solo para ellos.



Esta es mi primera experiencia escribiendo artículos públicos (pero mi segundo intento), lo siento si algo sale mal. Me complacería tener comentarios constructivos.

¿Por qué no la monetización directa?

Porque las empresas cuya monetización es directa y el ROI está suficientemente bien calculado pueden permitirse invertir en una fuente publicitaria hasta el límite de su capacidad, siempre que la inversión valga la pena. Por otro lado, los sitios como los foros de mensajes a menudo no pueden permitírselo. Porque no tienen una conexión rígida con el retorno de la inversión, porque no venden bienes y servicios ellos mismos, sino que trabajan según un modelo publicitario. En pocas palabras: hoy puede gastar mucho dinero en contexto, pero mañana esto no dará lugar a más contratos publicitarios en el sitio de clasificados.



Por lo tanto, para dichos sitios, el tráfico atraído por la publicidad contextual se monetiza indirectamente, con un retraso de tiempo, y solo una parte del tráfico tiene monetización directa, por ejemplo, en llamadas.





Para los propósitos de este ensayo, supongamos que ya tenemos un plan de medios con un presupuesto para el próximo mes y cuentas publicitarias en funcionamiento. ¿Que sigue?

¿Cómo suelen ser las cuentas publicitarias de estas empresas?

1. Lo más probable es que haya al menos dos cuentas publicitarias. Yandex Direct y Google Ads, y en este sentido, tenemos mucha suerte, porque la competencia siempre es mejor que su ausencia, y este es un campo excelente para una optimización saludable.
2. Es posible que haya aún más cuentas publicitarias, por ejemplo, debido a que las campañas de conversión, proyecto, equipo de soporte, u otra base se dividen para diferentes cuentas.
3. Cada cuenta publicitaria contendrá un conjunto de campañas publicitarias (AC), digamos que sus nombres indicarán alguna forma de clasificar las campañas (por ejemplo, por región, por proyecto, por tipo de ubicación, por plataforma)

En general, la situación es completamente normal cuando el número de todas las campañas publicitarias es bastante grande, digamos, alrededor de varios miles. Por supuesto, de alguna manera están agrupados y, por regla general, hay una lógica allí, según la cual puede seleccionar uno u otro subconjunto de campañas para ver estadísticas o revisar la configuración, o hacer un cambio masivo.





Con un conjunto tan grande de AC, es bastante difícil calcular y asignar presupuestos diarios manualmente. Nos ocuparemos de la descripción de la automatización de este proceso.

Echemos un vistazo al plan de medios para el próximo mes.

Llamemos a un nodo de plan de medios una combinación de todos los signos de clasificación para los que se establece el presupuesto para el mes siguiente. Supongamos que ha definido (región, producto y tipo de acuerdo, por ejemplo, arrendamiento o venta) y un presupuesto.



Lo más probable es que el sitio en el MT no solo tenga un presupuesto, sino también objetivos para el costo de conversión. Permítanme hacer, en mi opinión, una observación importante:

Para asignar presupuestos diarios y alcanzar el MT con un presupuesto, los objetivos de costo por conversión son completamente irrelevantes. Así que simplemente no los miramos ahora.

Formulación del problema

Nunca se sabe lo que pasa en este mundo, casi seguro estoy seguro del siguiente enunciado:

El número de nodos del plan de medios siempre será menor o igual al número de campañas publicitarias en todas las cuentas.

Tras la introducción de este lema, podemos hablar de combinar campañas publicitarias en paquetes, de modo que el paquete corresponda al nodo del plan de medios. Ahora nuestra tarea se formulará de la siguiente manera:

Es necesario distribuir el presupuesto de las campañas en un lote de tal manera que se maximice el número de conversiones compradas para un presupuesto determinado.

Esto parece ser muy similar a la formulación del clásico problema de la mochila . El tamaño del presupuesto se usa como el volumen de la mochila y los datos sobre el costo de conversión se usan como el valor de las piedras. Pero esto es solo parcialmente cierto. El hecho es que el presupuesto para campañas publicitarias se puede seleccionar de forma fraccionada (hasta los límites de la capacidad de CA), y las piedras en el problema de la mochila no son separables. Hay una variación de este problema: el problema continuo de la mochila . Aparentemente, su redacción es más adecuada, quizás incluso esto (si tiene algún comentario sobre esto, estaré encantado de leerlo).



También me parece que, habiendo cometido un error en el nombre original del problema, elegí una solución adecuada utilizando un algoritmo codicioso. Cuando descubrí los enfoques para resolver y los métodos para resolver el problema de la mochila, no pude aplicar el método de programación dinámica para resolver mi caso (aparentemente, la razón está precisamente en la fraccionalidad). Pero el algoritmo codicioso, según mis cálculos, encaja, de hecho, resuelve el problema de la mochila continua.



En pocas palabras: las campañas agrupadas deben alinearse en orden ascendente del costo real por conversión. Aquellas campañas que pueden gastar más y están en la parte superior de la lista deben tener esta oportunidad. Las campañas que se encuentran al final de la lista en caso de déficit presupuestario deben eliminarse primero. Por lo tanto, hay una selección del aire acondicionado más barato para el presupuesto especificado en el paquete.

• - , , . .
• Google. :)

• , .. . . .
• , .. ,

• ( )

1. , Google Analytics
2. el informe resultante debe almacenarse en algún lugar, en este caso cualquier base de datos es adecuada, pero la más conveniente para mi gusto es Google BigQuery
3. Puede utilizar el bloc de notas de Jupyter para analizar datos y crear informes. También Google Colab es mejor para mi gusto, tk. el trabajo en equipo fácil está organizado (como en Google Docs)
4. Necesita un servidor que ejecute periódicamente el re-presupuesto y recopile estadísticas; por lo general, casi cualquier servidor en la nube estándar de AWS o Google Cloud es suficiente para tal tarea.
5. Hay opciones, para las campañas al final de la lista, asigna un presupuesto mínimo, antes de la suspensión. Pero debe pensar en el mecanismo de "rehabilitación" periódica de dichas campañas y responder a la pregunta de dónde obtener los datos sobre el costo de conversión, si la campaña se detuvo hace mucho tiempo.

Hasta ahora lo tengo todo.



Gracias por su atención.