Каков идеальный алгоритм ротации баннеров? Есть условно 500 баннеров. По половине известен доход с каждого баннера за 1000 показов (постоянно пересчитывается). Вторая половина - новые. Нужно запустить в ротацию. Какой баннер показывать? Читал про weighted random sampling. Можно присвоить каждому баннеру свой "вес" в зависимости от CPM. Вероятность показа баннера в этом случае будет прямо пропорциональна весу конкретного баннера, относительно суммы весов всех баннеров, подлежащих ротации. Но сюда вмешивается ещё одна проблема. Конкретному пользователю может быть совсем неинтересен этот баннер, хотя по всей системе его вес будет большим. Как поступать в этом случае? Буду благодарен за любые ссылки по этой теме.
Идеальный алгоритм ротации баннеров зависит от ваших конкретных целей и ограничений. В случае, когда у вас есть информация о доходе с каждого баннера за 1000 показов, можете использовать weighted random sampling, присвоив каждому баннеру вес в зависимости от CPM.
Однако, чтобы учесть предпочтения конкретных пользователей, можно также использовать персонализированные алгоритмы ротации, которые учитывают историю поведения пользователя, его предпочтения, интересы и даже демографические данные. Например, можно применить машинное обучение для предсказания, какой баннер будет наиболее успешным для конкретного пользователя.
Если стоит задача максимизации дохода от рекламы, можно использовать A/B тестирование, чтобы определить, какие баннеры наиболее эффективны, и настраивать их веса со временем на основе полученных результатов.
Помимо этого, рекомендуется проводить регулярный мониторинг результатов и оптимизацию ротации баннеров для достижения лучших показателей эффективности.
Ссылки на тему ротации баннеров и монетизации сайтов:
Идеальный алгоритм ротации баннеров зависит от ваших конкретных целей и ограничений. В случае, когда у вас есть информация о доходе с каждого баннера за 1000 показов, можете использовать weighted random sampling, присвоив каждому баннеру вес в зависимости от CPM.
Однако, чтобы учесть предпочтения конкретных пользователей, можно также использовать персонализированные алгоритмы ротации, которые учитывают историю поведения пользователя, его предпочтения, интересы и даже демографические данные. Например, можно применить машинное обучение для предсказания, какой баннер будет наиболее успешным для конкретного пользователя.
Если стоит задача максимизации дохода от рекламы, можно использовать A/B тестирование, чтобы определить, какие баннеры наиболее эффективны, и настраивать их веса со временем на основе полученных результатов.
Помимо этого, рекомендуется проводить регулярный мониторинг результатов и оптимизацию ротации баннеров для достижения лучших показателей эффективности.
Ссылки на тему ротации баннеров и монетизации сайтов:
https://www.adpushup.com/blog/banner-rotation-best-practices/https://blog.openx.com/optimizing-banner-ad-rotation/https://www.google.com/dfp/565/https://www.optimizesmart.com/effective-banner-ad-optimization-techniques/https://www.wordstream.com/banner-advertising