3 مدل تحلیلی پیش بینی کننده که درآمد آگهی را افزایش می دهد

اگر می توانستید یک قدرت فوق العاده را انتخاب کنید ، چه خواهد بود؟ معدن پیش بینی آینده خواهد بود. اگر ناشر یا وبلاگ نویسی آنلاین هستید ، این امکان را داشته باشید که بتوانید بدانید آینده بعدی چیست. در واقع ، این یک قدرت فوق العاده است که ما در واقع می توانیم به شما بدهیم.

تعظیم را متوقف کنید. ما خدایی نیستیم ما فقط می خواهیم با شما در مورد تجزیه و تحلیل پیش بینی صحبت کنیم. اگر چیزی از تلاش کوتاه و ناموفق ما برای جستجوی پسر بچه ها به یاد داشته باشیم ، این مهم نیست که مهم تر از آماده سازی خوب باشد.

این که شما در حال ایجاد یک ویژگی آنلاین آنلاین جدید از ابتدا هستید یا برای ایجاد یک وب سایت موجود ، محتوای جدیدی تهیه می کنید ، آماده می شود – هم برای هزینه و هم برای درآمد بالقوه – به شما این نوع بینش را می دهد که می تواند عملیات شما را به جلو بپیچاند و آن را تبدیل کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی همه در حال حاضر عصبانیت در بازاریابی است ، اما در واقع مدتی است که اتفاق می افتد و بیشتر نرم افزاری را که قبلاً از آن استفاده می کنید قدرت دارد. راهنمای تحلیلی پیش بینی کننده برای بازاریاب های جستجو ، تبلیغ کنندگان نمایش و سایر متخصصان بازاریابی ، یافتن اطلاعات کاملی از آنها بسیار آسان است.

هرچند ما در ایجاد مدل نمی گنجیم. از داده ها برای ساخت مدل های آماری و الگوریتم هایی استفاده می شود که می توانند داده ها را برای یافتن روند تجزیه و تحلیل کنند و براساس این روندها ، با درجه خاصی از وقایع آینده را پیش بینی کنند. با ایجاد مدل های پیش بینی ، مشاغل می توانند در معرض خطر خود نه تنها در حال حاضر بلکه برای ماهها و سالها در آینده مدیریت کنند.

یک مدل تحلیلی پیش بینی کننده چیست؟

یک مدل تحلیلی پیش بینی مدلی است که پیش بینی می کند. احتمال یک نتیجه خاص بر اساس داده های موجود به عبارت ساده تر ، مدل سازی پیش بینی از آمار ، مانند پروفایل مخاطبان تبلیغ یا سابقه CTR ، برای پیش بینی نتیجه آینده استفاده می کند.

به عنوان مثال ، به عنوان یک تبلیغ کننده ، می توانید از یک مدل پیش بینی کننده برای تجزیه و تحلیل داده های یک کمپین تبلیغاتی موجود ، مانند سن مخاطب ، جنسیت و موقعیت مکانی مخاطبان استفاده کنید ، تا تعیین کنید که در صورت هدف قرار دادن مخاطب مشابه ، چگونه می تواند عملکرد خوبی داشته باشد.

این متغیرها متغیر پیش بینی کننده نامیده می شوند ، زیرا اینها عواملی هستند که بر نتایج کمپین تأثیر می گذارند. اگر داده های موجود را از یک کمپین تبلیغاتی در اختیار دارید (مانند گزارش قرار دادن یا گزارش کلید واژه از Google AdWords یا گزارش مخاطب از تبلیغات در فیس بوک) ، می توانید از این داده ها استفاده کنید تا پیش بینی کنید که چگونه این کمپین به یک بستر دیگر انتقال می یابد ، مثلاً .

اگر به نظر می رسد کمی پیچیده است یا شک دارید که این کار می کند ، باید بدانید که ناشران بزرگتر قبلاً این کار را انجام داده اند ، به این معنی که شما در حال حاضر هزینه بیشتری برای ترافیک پرداخت می کنید و درآمد کمتری نیز از این کار نمی کنید. با استفاده از مدل های پیش بینی . من را باور نمی کنید؟ هر نرم افزاری که برای بهره گیری از وب سایت خود و عملیات بازاریابی از آن استفاده می کنید بسیار مناسب است و از یک مدل پیش بینی شده با مقداری ظرفیت استفاده می کند اما در اینجا یک مورد کاربردی است که از شما قدردانی می کند.

در حقیقت ، شرکت رسانه ای ناخوشایندی ادعا کرده است که راه حلی را ایجاد کرده است (بر اساس یادگیری ماشین بدون شک) که می تواند پیش بینی کند کدام محتوا ویروسی می شود و به ناشران کمک می کند تا قبل از شروع به ریختن منابع ، سرمایه گذاری کنند. از تجزیه و تحلیل پیش بینی؟

به عبارت ساده ، چگونه نمی توانند ؟! ناشران یا وبلاگ نویسان که از تبلیغات خود سود می برند ، محتوا را بر اساس حدس و گمان (تحصیل شده) ایجاد می کنند. اگر وب سایتی را هدایت کرده اید که به سمت ترافیک جستجوی ارگانیک محور باشد ، به احتمال زیاد شما می توانید تحقیقات کلمات کلیدی را انجام دهید تا حجم ترافیک کلمات کلیدی را پیدا کنید و محتوا ایجاد کنید که از ترافیک آن کلمه کلیدی سود ببرد.

با این حال ، بیشتر ناشران نمی توانند محتوا را بر اساس حجم پیش بینی شده از ترافیک ایجاد کنند. اگر شما یک عملیات داوری ترافیکی را اجرا می کنید ، به این معنی که بیشتر محتوای خود را خریداری می کنید ، پس همیشه سعی می کنید ارزان ترین منابع ترافیکی و بهترین شبکه های تبلیغاتی با هزینه را پیدا کنید. فقط تصور کنید که اگر بتوانید با موفقیت مدلی را برای پیش بینی آن ایجاد کنید. شما می توانید Obi Wan Kenobi از داوری ترافیک باشید.

بنابراین ناشران چه می توانند واقعاً با مدل های پیش بینی انجام دهند؟

  • وب سایت هایی را ایجاد کنید که در سوله های محتوا رشد می کنند که در آینده از آینده سود بیشتری خواهند داشت
  • پیش بینی CPC های تبلیغاتی بالاتر برای کسب درآمد از وب سایت ها و محتوای شما
  • CPC های تبلیغی پایین تر را برای نمایش ، جستجو و خرید تبلیغات اجتماعی پیش بینی کنید
  • عملکرد یک کمپین تبلیغاتی را پیش بینی کنید ، زیرا به مخاطبان گسترده تری می رسد
  • پیش بینی هزینه ایجاد جدید محتوا ، خواه متن و ویدیو باشد

مدل سازی پیش بینی شده قطعاً در پایان پیشرفته افزایش درآمد آگهی است. با این حال ، این یک استراتژی است که می تواند نتایج واقعی را به دست آورد و به شما کمک می کند تا از فرصت هایی استفاده کنید که ممکن است بدون بینش پیش بینی آشکار نباشد. در زیر ، ما توضیح خواهیم داد که چگونه می توانید برای ایجاد درآمد بیشتر از واحدهای موجود و تبلیغات خود ، از متغیرها در جذب کاربر استفاده کرده و خوانندگان را طولانی تر در وب سایت خود نگه دارید ، مدل های پیش بینی کننده را ایجاد کنید.

3 مدل اصلی پیش بینی کننده تحلیلی ناشران

سه مدل اصلی پیش بینی وجود دارد که مربوط به بازاریابان و ناشران است:

  • مدل های تمایل
  • مدل های خوشه ای

بیایید با مدل های چگالی شروع کنیم ، که از داده های گذشته مانند مشخصات جمعیتی یا موقعیت مکانی یک فرد برای پیش بینی رفتار خود استفاده می کنند.

مدل سازی گرایش

مدلهای تمایل از برآورد نمره گرایش برای برآورد اثر یک عمل خاص استفاده می کنند. در اصطلاحات ساده ، این بدان معنی است که یک مدل تمایل به پیش بینی اقدامات ، به متغیرهای موجود (مانند مشخصات جمعیتی مخاطب) می پردازد. در صورت استفاده موثر از یک مجموعه داده به اندازه کافی بزرگ ، یک مدل تمایل می تواند مبلغی را که مشتری جدید برای محصول شما خرج می کند ، دقیقاً پیش بینی کند ، دفعاتی که کاربر جدید روی تبلیغات وب سایت شما کلیک کند ، یا درصد احتمال تبدیل شدن فرد به آن را یک سرب.

به عنوان مثال ، می توانید از مدل سازی گرایش استفاده کنید تا داده های تبلیغات موجود خود را تجزیه و تحلیل کنید تا ببینید کدام کشور یا منطقه بالاترین نرخ کلیک را ایجاد می کند ، سپس این داده ها را مدل کنید تا نتایج حاصل از افزایش 20٪ ، 50٪ یا 100٪ در ترافیک را مشاهده کنید. از این منطقه همچنین می توانید برای پیش بینی نتایج بهینه سازی با استفاده از بیش از یک متغیر ، از مدل سازی گرایش استفاده کنید.

برای مثال ، یک الگوریتم مدل سازی گرایش ممکن است کشف کند که یک منطقه خاص و نوع دستگاه ، نرخ کلیک تبلیغ شده به طور قابل توجهی بالاتر از حد معمول را تولید می کند. با استفاده از این داده ها می توانید تاثیری را که افزایش این نوع ترافیک روی درآمد تبلیغاتی شما خواهد داشت ، الگوبرداری کنید و به شما این امکان را بدهید که تصمیم گیری آگاهانه ای در مورد هدف گیری انواع مخاطبان انجام دهید و کدام یک از اولویت های اصلی نیست.

مدل سازی

مدل های خوشه ای الگوریتم را بر اساس رفتار خود کاربران را به بخش ها طبقه بندی می کنند. این مرتب سازی اتوماتیک است و از طیف وسیعی از متغیرها – اغلب 20 یا بیشتر – برای متمایز کردن یک خوشه از کاربران از دیگری استفاده می کند.

از مدل سازی خوشه می توان برای پیش بینی عواملی مانند میزان زمانی که یک بخش مخاطب احتمالاً در وب سایت شما می گذرد استفاده کرد ، میانگین تعداد بازدیدهای صفحه یا برداشتهای تبلیغاتی از یک بخش خاص ، یا مدت زمان طولانی برای یک بخش طول می کشد. پس از بازدید به وب سایت خود برگردید. از آنجا که بسیاری از داده های مورد استفاده برای مرتب سازی کاربران در خوشه ها مربوط به کسب درآمد است ، می توانید از نتایج تجزیه و تحلیل خوشه ای استفاده کنید تا مشخص کنید کدام بخش ها شایسته ترین تلاشهای بازاریابی یا خرید شما هستند.

به عنوان مثال ، اگر یک بخش بیشتر از هر قسمت دیگر به تماشای فیلم ها در وب سایت شما می پردازد و تبلیغات همپوشانی را با سرعت بسیار بالاتری نسبت به هر بخش دیگر انجام می دهد ، می توانید بر روی کارهای بیشتری تمایل داشته باشید تا این ارزش بالا را حفظ کنید بخشی از وب سایت خود را که محتوای ویدیویی مصرف می کند. توسعه دهندگان بازی های رایگان برای استفاده از این نوع تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده بسیار سنگین استفاده می کنند تا به درصد کمی از کاربران خود که به احتمال زیاد در طولانی مدت به مشتریان وفادار تبدیل می شوند ، برسند.

اگر از طریق فروش محصول یا خدمات ، درآمد خود را از ترافیک خود استفاده کنید ، مدل سازی خوشه ای بسیار ارزشمند است. به جای بهینه سازی برای کل مخاطبان خود ، می توانید نتایج تمرکز روی بخش مخاطبی را که به احتمال زیاد می توانید محصول خود را خریداری کنید ، پیش بینی کنید.

فیلتر مشارکتی

آیا تاکنون محصولی را در آمازون خریداری کرده اید ، فقط برای دریافت توصیه هایی برای محصولاتی که "اغلب با هم خریداری می شوند" قبل از اینکه بررسی کنید؟ این فیلتر مشارکتی در عمل است.

مدل های فیلتر مشارکتی داده ها را با استفاده از شبکه های بیزی ، آنالیز معنایی پنهان و سایر تکنیک ها برای یافتن عوامل مشترک بین موارد مشابه ، مانند محصولات موجود در یک فروشگاه تجارت الکترونیکی یا فیلم ها در وب سایت محور محتوا تجزیه و تحلیل می کنند. . در اصل ، مدل پیش بینی می کند که اگر دوست دارید پدرخوانده ، به عنوان مثال ، Scarface را دوست دارید.

با استفاده از فیلتر مشارکتی ، می توانید داده های مفیدی را کشف کنید که بازدیدکنندگان را به مدت طولانی در وب سایت شما نگه می دارد ، خریداران را ترغیب می کند تا موارد مختلفی را به سبد خرید خود اضافه کنند ، و تعداد برداشتهای تبلیغاتی را که بازدید کنندگان به وب سایت شما ایجاد می کنند ، به شدت افزایش می دهد. سیستم عاملهای توصیه به محتوا مانند Outbrain مبتنی بر یک الگوریتم فیلتر مشترک ، معمولاً در ترکیب با یک فیلتر محتوا است.

بنابراین پیکسل های تبدیل مانند استفاده از گوگل و فیس بوک را نیز انجام دهید. همچنین می توانید هر زمان که از YouTube دیدن می کنید ، فیلترهای مشارکتی را که برای این منظور استفاده می شود مشاهده کنید – فقط به دنبال توصیه های موجود در ستون "بالا بعدی" باشید. مانند سایر انواع مدل سازی پیش بینی ، یک مدل فیلتر مشترک با بزرگتر شدن مجموعه داده های آن دقیق تر می شود. با مشاهده کاربران ، رتبه بندی و اظهار نظر در مورد محتوا ، مدل می تواند ترجیحات کاربر و عادات مصرف محتوا را بهتر درک کند. وقتی صحبت از محتوا شد ، راه حل های مقرون به صرفه ای وجود دارد که می توانید از آنها استفاده کنید که فیلتر مشارکتی را به مخاطبان شما معرفی می کند.

اما اگر می خواهید از این مدل برای پیش بینی بهتر نرخ کلیک استفاده کنید و درآمد تبلیغ خود را افزایش دهید ، باید خودتان این مدل را ایجاد کنید یا از یک VPN استفاده کنید که می تواند گزارش های مبتنی بر جغرافیایی ارائه دهد و آن را برای شما آزمایش کند. . بسیاری از VPN ها نمی توانند این پیشنهاد را ارائه دهند ، اما Pangeo نوع دیگری از VPN است که برای متخصصان دیجیتال ساخته شده است و یک مجموعه کامل آزمایش جغرافیایی را ارائه می دهد.

استفاده از مدل های پیش بینی

مدل سازی پیش بینی می تواند به شما در افزایش ترافیک ، تعامل و درآمد کمک کند. با درک نحوه تعامل کاربران با وب سایت شما. این حتی می تواند به شما در شناسایی فرصت های جدید برای رشد و بهینه سازی ، چه از طریق محتوای جدید یا دسترسی به مخاطب ارزشمند ، کمک کند. به عنوان ناشر ، هیچ چیزی از دست نمی دهید و با آمادگی ، سود زیادی کسب می کنید. با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی به طور موثر ، شما می توانید در مورد نتایج یک تصمیم قبل از آن را یاد بگیرند ، و به شما بینش بیشتری در مورد چگونگی توسعه تجارت دیجیتال شما می دهد.