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( 二 ) _关键

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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。

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% 。
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