Баттл твипов - Обеспечу 30 установок - против - Создание предиктивных

Рекомендуем этот инструмент, если вы не готовы тратить огромные деньги, чтобы продвигаться исключительно рекламой.

Мотивированные установки одинаково хорошо работает как с новыми приложениями, так и с теми, которым нужно “напомнить о себе”.

Плюсы:

Вывод в ТОП поможет найти целевую аудиторию и быстрее монетизировать приложение.

Это наиболее быстрая раскрутка – вывод в ТОП займет от 4 часов до нескольких дней.

Поток платных инсталлов помогает надолго сохранить высокие позиции в маркете.

Мотивированные пользователи могут поставить высокую оценку приложению или написать хороший отзыв. Все это поможет ранжированию.

Приложение, которое часто скачивают, будет висеть в рекомендованных у конкурентов. Это значит, что вашим приложением заинтересуются пользователи, которые изначально искали другие продукты.

Важно:

При заказе услуги необходимо заказать рекламу в Google Ads? чтобы удерживать высокие позиции

Для выполнения заказа необходима ссылка в Google Play непосредственно на приложение.

Также, кратко опишите для какой цели вам необходима данная услуга

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