Баттл твипов - Оптимизация и настройка - против - Создание предиктивных

Настройка и оптимизация имеет важное значение в Ютуб. С помощью данного предложения Вы решите такие задачи, как:

1. Первичный аудит канала.

2. Настройка главной страницы и основных параметров канала (кроме семантического ядра, тегов).

3. Компоновка и оптимизация разделов канала.

4. План по развитию и, рекомендации по недопущению основных ошибок и недоработок (на основе заключений первичного аудита)

5. Улучшение узнаваемости канала.

6. Повышение популярности и привлекательности канала.

7. Улучшите ранжирование канала в поисковых системах и алгоритмами Ютуб.

В качестве бонуса – куча сэкономленного времени и нервов, да и средств – тоже)))).

В качестве подарка - рекомендации по настройкам канала и дальнейшему продвижению.

Постоянным клиентам приятные бонусы.

Важно понимать, что первичный аудит и замечательная главная страница канала с её разделами, важные, но не единственные условия для достижения главной цели – постоянный рост популярности и привлекательности канала.

Рекомендую подходить комплексно, к вопросу настройки-оптимизации, да и к общему обслуживанию канала. В этом случае Вы избавите себя от ещё большего объёма рутинной, но важной для развития канала, работы.

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