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1 专栏
注释:在实践中 , 由于我们的“文案”(也就是关键词)很短 , 我们能够得到的矢量数据也由于缺少了多样性而不够有意义 , 但是如果跳出了这一文章的范围 , 就能够挖掘其更深刻的意义 。
![python可以构建sem模型_【九枝兰】如何将机器学习应用到SEM账户中](http://img.gansulong.com/230809/1Q4432Q5-3.png)
文章插图
选择合适的计算方法
对于各式各样不同类型的问题 , 也会有各式各样不同的计算方法 。下面这幅图告诉我们在实际应用中如何选择合适的模型 , 并向我们展示了做出一项合适的选择背后隐藏着怎样既定的逻辑 。
图片来自
本文不会详细描述如何应用这一模型 , 而是分享如何将上图中的方法进行应用 -- 这也是我想要说明“利用机器学习对大量编码进行预测是可以实现的“的原因 。
以下是一些关键步骤:
①准备好建模需要的数据(将约2万个关键短语进行提前分类) 。
②将数据划分为训练所需与测试所需的子集(这是非常必要的 , 这样我们才能够测试出我们的模型将会确切地预测出未来的数据 , 而不仅仅是描述历史数据) 。
③创造基本的传递途径:一来可以创造出讨论得出的特征() , 二来可以应用已选择的方法() 。
④预测“测试”设置的价值 , 并测算这一标签相对于“真实”价值的准确程度 。
将编程看作是一种达到数学目的的途径 。
结论
所以 , 机器学习到底有多高效呢?上述案例的结果:通过使用简单的工具测定其准确性之后 , 这一方法准确分类了91%的“新”关键词短语(4869个关键词短语中的4431个) 。
看起来虽然测试结果相当不错 , 但我们将这一模型投入实践之前还是要做很多微调与测试 。
测试证据表明 , 机器学习为企业提供了一个相关的途径 , 能够帮助他们提升并自动化关键词投放这一进程 , 通过做出令人信赖的、可重复的决定来大规模提高效率 。(就像开篇所说的那样)
九枝兰SEM优化工具可以帮助企业主精确的跟踪从PV到转化的完整数据 , 由此分析出关键词的效果 , 并通过设定转化标识ROI、CPA等指标 , 帮助企业主找到关键词的最佳出价、匹配模式、投放地域 。本着为客户的最终转化结果负责的宗旨 , 承诺同样的转化数量 , 降低CPA 5%-10%或同样的投放预算 , 提升转化结果 5%-10% 。
【python可以构建sem模型_【九枝兰】如何将机器学习应用到SEM账户中】注:本文内容由九枝兰团队翻译 , 转载请加上九枝兰微信ID:或二维码 。对于不署名者 , 九枝兰将保留追究的权利 。
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