Geri Dön

Decision support system for search engine advertising campaign management by determining negative keywords

Arama motoru reklam yönetimi için negatif anahtar kelime tespiti ile karar alma sistemi

PDF İndir

  1. Tez No: 509182
  2. Yazar: BAŞAK TAVŞANOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL KILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Arama motoru reklam verenleri, kampanyaları için en iyi anahtar kelime grubunu bulmayı hedefler. Her şirketin Arama Motoru Reklamcılığı'ndan (AMR) belirli kısıtlamaları ve beklentileri vardır. Bu tez çalışmasında, AMR kampanya yönetiminde kullanılabilecek bir Karar Destek Sistemi (KDS) geliştirdik. KDS önceki kampanyalardan elde edilen verilere dayanarak, negatif anahtar kelimeleri (performansı artırmak için anahtar kelime kümesinden kaldırılması gereken) belirler. Negatif anahtar kelimeleri belirlemek için kullanılan mevcut metrikler, hemen çıkma oranı, kalite puanı gibi diğer önemli özellikleri içermediğinden yeterli değildir. Bu özellikler trafiği değerlendirmek için çoğunlukla reklamverenler tarafından kullanılır, ancak genellikle bunlar dönüşüm oranına dayanır. Araştırmamızda öncelikle, çeşitli makine öğrenme teknikleri kullanılarak kampanyayı olumsuz yönde etkileyen ve / veya olumlu yönde etki eden unigram setini tanımlamak için anahtar sözcükleri (literatürde mevcut olan bazı yaklaşımlara benzer şekilde) unigram düzeyinde analiz edilmektedır. Naive Bayes, Karar Ağaçları, Lojistik Regresyon (olduğu gibi veyaonlarla ilişkili temel kavramlar) kullanılmıştır. Ayrıca, bu sürecin bir parçası olarak reklamverenler tarafından gerçek hayattaki AMR kampanyalarında kullanılabilecek ve daha fazla yön içeren yeni metrikler de sunulmaktadır. Yaklaşımımızın performansı, büyük bir hızlı tüketim malları üreticisinden elde edilen gerçek hayat verileri üzerinde yapılan deneysel bir analiz ile değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

Search engine advertisers need to determine the best keyword set for their campaigns. Every company has particular constraints and expectations from the Search Engine Advertising (SEA). In this research we worked on a Decision Support System (DSS) that can be used in SEA campaign management. The DSS determines the negative keywords (which should be eliminated from the keyword set in order to improve the performance) based on the data obtained from the earlier campaigns. Current metrics used to determine the negative keywords are not sufficient/adequate, since they don't incorporate other important aspects such as bounce rate, quality score etc. which are often used by the advertisers in order to evaluate the traffic but rely mostly to conversion rate. In our research first we analyze the keywords at unigram level (similar to some of the existing approaches available in the literature) in order to identify the set of unigrams which are negatively and/or positively effecting the campaign by using various machine learning techniques (either as is or used the core concepts associated with them) such as Naıve Bayes, Decision Trees, Logistic Regression.We further extended these algorithms by incorporating ideas borrowed from Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP). We also introduced novel metrics which incorporate more aspects used in real life SEA campaigns by the advertisers as part of this process. The performance of our approach is evaluated with an experimental analysis conducted on real life data obtained from a major FMCG producer.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    257

    Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  2. Tez No

    320

    Yenileme yatırımları

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN NURİ FİLİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN OKKA

  3. Tez No

    32

    The Effect of government price support on wheat farming and wheat marketing in Turkey

    Başlık çevirisi yok

    GÜNEŞ GÜLSEN ÖZEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    EkonomiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Yöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ

  4. Tez No

    36

    Traditional vernacular houses in Anatolia: The question of evaluative criteria

    Anadolu geleneksel yöresel konut mimarlığında değerlendirme ölçütleri sorunu

    OKAN ÜSTÜNKÖK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    MimarlıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖNÜL TANKUT

  5. Tez No

    37

    Input-output modeling for Ankara water supply system

    Ankara su temini sistemi için girdi-çıktı modellemesi

    MEHMET GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DOĞAN ALTINBİLEK

Geri Dön