Optimierung der Reichweite bei der Entdeckung von verhaltensbasierten Nutzersegmenten unter Budgetbeschränkung

Core Concepts

Durch die gemeinsame Optimierung von Entdeckung und Auslieferung können Unternehmen die Reichweite ihrer Botschaften an Nutzer maximieren, ohne dabei Einbußen bei der Vorhersagegenauigkeit der Konversion in Kauf nehmen zu müssen.

Abstract

Der Artikel beschreibt einen neuen Ansatz zur Optimierung der Reichweite bei der Entdeckung von verhaltensbasierten Nutzersegmenten unter Budgetbeschränkung. Kernpunkte: Traditionelle Ansätze zur Segmentierung von Nutzern basierend auf deren Verhalten ignorieren die Herausforderungen bei der Auslieferung der Botschaften an die Segmente. Das vorgestellte Modell optimiert die Entdeckung der Segmente gemeinsam mit der Auslieferung, um die Reichweite zu maximieren, ohne dabei die Vorhersagegenauigkeit der Konversion zu beeinträchtigen. Dafür wird eine Mapping-Funktion eingeführt, die die Übersetzung der verhaltensbasierten Segmente in die statischen Merkmale ermöglicht, die von den Medienkanälen benötigt werden. Es werden verschiedene Optimierungsansätze unter Budgetbeschränkung vorgestellt, darunter Methoden basierend auf mittlerem quadratischen Fehler (MSE) sowie Barriere- und Augmented-Lagrange-Verfahren. Die Experimente zeigen, dass die vorgeschlagenen Modelle die Reichweite bei gleichbleibender Vorhersagegenauigkeit der Konversion deutlich verbessern können, ohne das Budget zu überschreiten.

Stats

Die Reichweite pro Nutzer in einem Segment hängt von der Trefferquote (match rate) und der Expositionsquote (exposure rate) ab, die für jede Kombination aus Segment und Medium unterschiedlich sind. Das Gesamtbudget wird auf die verschiedenen Medien proportional zur Anzahl der darin enthaltenen Nutzer aufgeteilt. Die Kosten pro Nutzer, der eine Botschaft sieht, variieren je nach Medium.

Quotes

"Selbst hochwertige Entdeckung wird nutzlos, wenn die Auslieferung scheitert." "Das Problem wird dadurch verschärft, dass (i) die Entdeckung im Verhaltensdatenraum der Firma erfolgt, während die Auslieferung auf dem statischen Datenraum basiert, wie er von den Medien definiert ist, und (ii) Firmen unter Budgetbeschränkung arbeiten."

Key Insights Distilled From

Delivery Optimized Discovery in Behavioral User Segmentation under Budget Constraint

by Harshita Cho... at arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.03388.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man den Ansatz erweitern, um auch dynamische Änderungen der Nutzerinteressen und -verhaltensweisen während der Kampagnenlaufzeit zu berücksichtigen?

Um dynamische Änderungen der Nutzerinteressen und -verhaltensweisen während der Kampagnenlaufzeit zu berücksichtigen, könnte man das Modell um eine kontinuierliche Lernkomponente erweitern. Dies würde es ermöglichen, das Modell während der Kampagnenlaufzeit mit neuen Daten zu aktualisieren und sich an sich ändernde Nutzerverhaltensweisen anzupassen. Durch die Integration von Online-Lernalgorithmen könnte das Modell kontinuierlich optimiert werden, um die Segmentierung und Zuordnung zu Medien in Echtzeit zu verbessern. Darüber hinaus könnten Techniken des Reinforcement-Lernens genutzt werden, um das Modell zu trainieren, wie es auf sich verändernde Nutzerinteressen reagieren soll.

Wie könnte man den Ansatz auf Situationen übertragen, in denen die Kosten pro Nutzer nicht im Voraus bekannt sind, sondern durch Auktionen oder Gebote ermittelt werden müssen?

Um den Ansatz auf Situationen zu übertragen, in denen die Kosten pro Nutzer nicht im Voraus bekannt sind und durch Auktionen oder Gebote ermittelt werden müssen, könnte man das Modell um eine Echtzeit-Budgetoptimierungskomponente erweitern. Diese Komponente könnte die aktuellen Gebote und Kosten pro Nutzer berücksichtigen und die Zuordnung der Segmente zu den Medien entsprechend anpassen, um das Budget effizient zu nutzen. Durch die Integration von Echtzeitdaten über Gebote und Kosten könnte das Modell dynamisch entscheiden, wie das Budget am effektivsten eingesetzt werden kann, um die gewünschten Ziele zu erreichen.

Welche zusätzlichen Informationen über die Nutzer könnten herangezogen werden, um die Zuordnung der Segmente zu den Medien weiter zu verbessern?

Um die Zuordnung der Segmente zu den Medien weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen über die Nutzer wie demografische Daten, Verhaltensmuster auf anderen Plattformen, soziale Interaktionen oder Kaufhistorie herangezogen werden. Durch die Integration dieser zusätzlichen Informationen könnte das Modell eine genauere Vorhersage darüber treffen, welches Medium am besten geeignet ist, um bestimmte Nutzersegmente zu erreichen. Darüber hinaus könnten auch kontextbezogene Daten wie Tageszeit, Wochentag oder saisonale Trends genutzt werden, um die Medienzuordnung zu optimieren und die Effektivität der Kampagnen zu steigern.