В условиях ограниченного бюджета и необходимости выявления потенциальных клиентов, классический подход к таргетингу часто оказывается неэффективным. Обычная модель бинарной классификации, обученная на небольшом количестве известных клиентов и случайных представителях нецелевой аудитории, дает лишь незначительный прирост в точности по сравнению со случайным выбором.
Метод псевдомаркировки (pseudolabeling) представляет собой более эффективный способ выявления потенциальных клиентов среди неразмеченных данных. Он заключается в итеративном обучении модели, при котором на каждом шаге к размеченным данным добавляются новые псевдо-маркированные объекты из неразмеченных данных, основываясь на предсказаниях предыдущей модели.
Этот процесс позволяет значительно увеличить количество размеченных данных, улучшая точность предсказаний и позволяя более эффективно выявлять потенциальных клиентов. В результате, концентрация целевой аудитории в топ-N самых вероятных клиентов может вырасти в несколько раз по сравнению с классическими методами.
Применение псевдомаркировки позволяет не только значительно повысить эффективность рекламных кампаний, но и продемонстрировать важность доменных знаний и правильного подхода к решению бизнес-задач, помимо простого применения ML-алгоритмов. Этот подход, основанный на методе Positive-Unlabelled learning, доказывает свою практическую ценность в области рекламы, предлагая значительно более выгодное соотношение потраченных ресурсов и полученных результатов.
Изображение носит иллюстративный характер
Метод псевдомаркировки (pseudolabeling) представляет собой более эффективный способ выявления потенциальных клиентов среди неразмеченных данных. Он заключается в итеративном обучении модели, при котором на каждом шаге к размеченным данным добавляются новые псевдо-маркированные объекты из неразмеченных данных, основываясь на предсказаниях предыдущей модели.
Этот процесс позволяет значительно увеличить количество размеченных данных, улучшая точность предсказаний и позволяя более эффективно выявлять потенциальных клиентов. В результате, концентрация целевой аудитории в топ-N самых вероятных клиентов может вырасти в несколько раз по сравнению с классическими методами.
Применение псевдомаркировки позволяет не только значительно повысить эффективность рекламных кампаний, но и продемонстрировать важность доменных знаний и правильного подхода к решению бизнес-задач, помимо простого применения ML-алгоритмов. Этот подход, основанный на методе Positive-Unlabelled learning, доказывает свою практическую ценность в области рекламы, предлагая значительно более выгодное соотношение потраченных ресурсов и полученных результатов.
