-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - Настройка контекстной - VS - Создание предиктивных
Настройка контекстной рекламы Яндекс Директ + РСЯ до 50 ключей
Опыт работы в контекстной рекламе более 3-х лет.
Сертифицированный специалист.
В стоимость услуги входит:
- Создание аккаунта (если требуется);
- Создание и настройка рекламной кампании (геотаргетинг, временной таргетинг, корректировка ставок по устройствам);
- Сбор семантического ядра 50 ключей по тематике либо на основании сайта. Запросы собираются через Key Kollector.
- Ручная чистка семантического ядра. Фильтр запросов до целевых. Фильтр минус-слов. Согласование ключей;
- Создание релевантных объявлений, 1-5 ключей = 1 объявление (цена клика при данном виде настройки снижается, увеличивается СTR) на поиске и 5 объявлений в РСЯ.
- Создание визитки + использование всех дополнений к объявлениям: быстрые ссылки, уточнения, релевантные отображаемые ссылки, второго заголовка в объявлении;
- Настройка UTM-меток;
- Создание и согласование текста объявлений:
Важно:
- В стоимость услуги входит: создание рекламной кампании на 1 услугу или 1 категорию или 1 товар.
- Не работаю с тематиками запрещенными политикой Яндекса. А так же: зарубежные, биржи, криптовалюта, инвестиции.
Нужно для заказа:
- Доступ к аккаунту в Яндекс Директ, в формате логин : пароль (пожалуйста, проверьте, что данные подходят).
- Объект рекламирования (Ваша 1 категория / 1 товар / 1 услуга), общие тематические ключевые слова.
- Время и дни недели, в которое будет рекламироваться кампания;
- Регион, в котором будет рекламироваться кампания;
- Название, адрес, телефон, часы работы кампании (если не указано на сайте).
- Примерный недельный бюджет на рекламные кампании;
- Набор картинок для РСЯ.
- Возможно потребуются документы: сертификаты, СГР и т.д. в зависимости от тематики для прохождения модерации.
- По желанию: Ваши пожелания (по тексту объявлений, ключевым фразам)
- По желанию: Ваши преимущества перед конкурентами.
Создание предиктивных или классифицирующих моделей
Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).
Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.
Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:
1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)
2) отчет о валидности (точности предсказания) модели
3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных