Управління показом рекламних повідомлень за адаптаційною схемою багаторукого бандита
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
багаторукого бандита. За цією схемою запускаються всі варіанти рекламних повідомлень одночасно з обліком реакції користувачів за кожним із них. Зміна частоти показу того чи іншого варіанта рекламного повідомлення залежить від обсягу конверсії Вибір найкращого варіанту рекламного повідомлення здійснюється еволюційно вже під час рекламної компанії, що значно скорочує час і витрати на підготовчому етапі рекламної кампанії.
According to this scheme, all the variants of advertising messages start at the same time, and the customers' reactions to each of them are recorded. Changing the frequency of displaying the variants of an advertising message depends on the conversion values. The choice of the best variant of the advertising message is carried out evolutionarily during the advertising campaign. The proposed approach allows to significantly reduce time and costs at the initial stage of the advertising campaign.
According to this scheme, all the variants of advertising messages start at the same time, and the customers' reactions to each of them are recorded. Changing the frequency of displaying the variants of an advertising message depends on the conversion values. The choice of the best variant of the advertising message is carried out evolutionarily during the advertising campaign. The proposed approach allows to significantly reduce time and costs at the initial stage of the advertising campaign.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Штовба О. В. Управління показом рекламних повідомлень за адаптаційною схемою багаторукого бандита / О. В. Штовба // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fm/all-fm-2023/paper/view/17493.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Choi H. et al. Online display advertising markets: A literature review and future directions. Information Systems Research. 2020. Vol. 31. №2. P. 556-575.
- Athey S., Imbens G. W. Machine learning methods that economists should know about. Annual Review of Economics. 2019. Vol. 11. P. 685-725.
- Karimi M., Jannach D., Jugovac M. News recommender systems – Survey and roads ahead. Information Processing & Management. 2018. Vol. 54. №6. P. 1203-1227.