הפונקציה הסטטיסטית של שרשרת מרקוב משתמשת בשיטות הסתברותיות כדי להקצות קרדיט בין נקודות מגע עם הלקוח בפרסום, על סמך מודל התרומה שלהן לסבירות המשתמש להשלים המרה. הפלט של הפונקציה הניסיונית הזו יכול להיות שימושי לצורך הקצאת קרדיט לערוץ פרסום, לקמפיין או לנקודת מגע אחרת עם הלקוח, על סמך מודל התרומה שלהם לאירועי המרה
איך זה עובד
הפונקציה הסטטיסטית של שרשרת מרקוב משתמשת בנתוני הפרסום שלכם כדי ליצור שרשרת מרקוב, שבה כל קודקוד בגרף הסדור מייצג נקודת מגע עם הלקוח, וכל קצה מספק את ההסתברות לעבור לנקודת המגע הבאה, מותנית בשהייה בנקודת המגע הנוכחית עם הלקוח. ההנחה היא שרק נקודת המגע הנוכחית משפיעה על ההסתברות למעבר. לאחר מכן, כדי לחשב את התרומה של כל נקודת מגע עם הלקוח, מסירים את נקודת המגע מהתרשים ומחשבים את ההסתברות לפי מודל להמרה לאחר שנקודת המגע עם הלקוח הוסרה.
הגבלות על הפרטיות
נקודות מגע עם הלקוח חייבות לכלול 50 משתמשים או יותר שהשלימו המרה ו-50 משתמשים או יותר שלא השלימו המרות. אחרת, המערכת לא תסיר אותם על ידי מסנני הפרטיות. בנוסף, ניתן לסנן משתמשים חיצוניים שתורמים כמות לא פרופורציונלית של קרדיט לנקודת מגע מסוימת עם הלקוח. לכן, יכול להיות שהפלט ממודל השרשרת של מרקוב לא יכלול חלק מנקודות המגע עם הלקוח שנכללות בטבלת נקודות המגע עם הלקוח.הודעות בנושא פרטיות מוצגות אחרי כל איטרציה של דגם השרשרת של מרקוב. ההודעות האלה כוללות מידע על המשתמשים ונקודות המגע עם הלקוח שסוננו.
סקירה כללית על חישוב ערכי השרשרת של מרקוב
- יוצרים את טבלאות נקודות המגע עם הלקוח ואת הטבלאות של הקרדיטים:
touchpoint_temp_table
.user_credit_temp_table
.
- צריך לקרוא לפונקציה בעלת ערך הטבלה
ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS
באמצעות הטבלאות הזמניות שלמעלה כארגומנטים.
יצירה של טבלאות נקודות המגע והקרדיט
יצירת הטבלה של נקודות המגע
טבלת נקודות המגע היא המקום שבו מוגדרים אירועי משתמשים שקשורים לנקודות המגע עם הלקוח. נתונים לדוגמה עשויים לכלול, בין היתר: campaign_id
, creative_id
, placement_id
או site_id
.
הטבלה חייבת לכלול את העמודות הבאות:
שם העמודה | סוג |
---|---|
touchpoint |
string שם שרירותי של נקודת מגע עם הלקוח. (אין להזין NULL או להכיל פסיקים). |
user_id |
string המזהה של המשתמש שנכנס לנקודת המגע עם הלקוח. (הערך לא יכול להיות NULL או 0.) |
event_time |
int המועד שבו המשתמש ביקר לנקודת המגע עם הלקוח. (הערך לא יכול להיות NULL). |
קוד לדוגמה ליצירת הטבלה:
CREATE TABLE touchpoint_temp_table
AS (
SELECT user_id, event.event_time, CAST(event.site_id AS STRING) AS touchpoint
FROM adh.cm_dt_impressions
WHERE
event.event_type IN ('VIEW')
AND user_id <> '0'
AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
UNION ALL
SELECT
user_id, event.event_time, CAST(event.site_id AS STRING) AS touchpoint
FROM adh.cm_dt_clicks
WHERE
event.event_type IN ('CLICK')
AND user_id <> '0'
AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
);
יצירת טבלת הקרדיטים של המשתמש
טבלת הקרדיטים של המשתמשים היא המקום שבו מוגדרים אירועי המרה. אירועים שמתרחשים אחרי המרות נחשבים לאירועים שאינם המרות.
הטבלה חייבת לכלול את העמודות הבאות:
שם העמודה | סוג |
---|---|
user_id |
string המזהה של המשתמש שנכנס לנקודת המגע עם הלקוח. (הערך לא יכול להיות NULL או 0.) |
event_time |
int השעה שבה התרחש אירוע התרומה. (הערך לא יכול להיות NULL). |
credit |
integer הקרדיט שתרם על ידי המשתמש. היא יכולה להיות כל קרדיט שרוצים לנתח. לדוגמה, ערך ההמרה, מספר ההמרות וכו'. הוא צריך להיות בין 1 ל-100. |
קוד לדוגמה ליצירת הטבלה:
CREATE TABLE user_credit_temp_table AS (
SELECT
user_id,
MAX(event.event_time) AS event_time,
1 AS credit
FROM adh.cm_dt_activities_attributed
WHERE user_id <> '0'
AND event.campaign_id IN UNNEST(@campaign_ids)
AND DATE(TIMESTAMP_MICROS(event.event_time)) BETWEEN @start_date AND @end_date
AND event.activity_id IN UNNEST (@activity_ids)
GROUP BY user_id
);
הפונקציה בעלת ערך הטבלה
הפונקציה בעלת ערך הטבלה היא פונקציה שמחזירה טבלה כתוצאה. לכן אפשר להריץ שאילתות על הפונקציה בעלת הערך לטבלה כמו במקרה של טבלה רגילה.
תחביר
ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS(TABLE touchpoints_tmp_table_name, TABLE credits_tmp_table_name, STRING model_name)
ארגומנטים
שם | |
---|---|
touchpoints_tmp_table_name |
השם של טבלת נקודות המגע הזמנית שנוצרה על ידי הלקוח. לטבלה צריכה להיות סכימה שמכילה את העמודות touchpoint , user_id ו-event_time . |
credits_tmp_table_name |
השם של טבלת הקרדיטים הזמנית למשתמש הזמני שנוצרה על ידי הלקוח. לטבלה צריכה להיות סכימה שמכילה את העמודות user_id , credit ו-conversion_time . |
model |
string חייב להיות MARKOV_CHAINS. |
טבלת פלט
טבלת הפלט תכיל את הסכימה הבאה:
שם העמודה | סוג |
---|---|
touchpoint |
string שם נקודת המגע. |
score |
integer ציון ניקוד מחושב על ידי מרקוב לנקודת המגע הזו עם הלקוח. |
קוד לדוגמה לשימוש בפונקציה בעלת ערך טבלה
SELECT *
FROM ADH.TOUCHPOINT_ANALYSIS(
TABLE tmp.touchpoint_temp_table,
TABLE tmp.user_credit_temp_table,
'MARKOV_CHAINS')