論文の概要: Neural Optimization with Adaptive Heuristics for Intelligent Marketing System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10490v1
- Date: Fri, 17 May 2024 01:44:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 17:11:53.606407
- Title: Neural Optimization with Adaptive Heuristics for Intelligent Marketing System
- Title（参考訳）: インテリジェントマーケティングシステムのための適応的ヒューリスティックスを用いたニューラル最適化
- Authors: Changshuai Wei, Benjamin Zelditch, Joyce Chen, Andre Assuncao Silva T Ribeiro, Jingyi Kenneth Tay, Borja Ocejo Elizondo, Keerthi Selvaraj, Aman Gupta, Licurgo Benemann De Almeida,
- Abstract要約: 本稿では,AIシステムのマーケティングのための一般的なフレームワークとして,適応ヒューリスティックス(Noah)フレームワークを用いたニューラル最適化を提案する。
Noahは2B(to-business)と2C(to-consumer)の両方の製品と、所有チャンネルと有償チャネルを考慮に入れた、マーケティング最適化のための最初の一般的なフレームワークである。
我々は、予測、最適化、適応的なオーディエンスを含むNoahフレームワークの重要なモジュールを説明し、入札とコンテンツ最適化の例を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3079444139643954
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computational marketing has become increasingly important in today's digital world, facing challenges such as massive heterogeneous data, multi-channel customer journeys, and limited marketing budgets. In this paper, we propose a general framework for marketing AI systems, the Neural Optimization with Adaptive Heuristics (NOAH) framework. NOAH is the first general framework for marketing optimization that considers both to-business (2B) and to-consumer (2C) products, as well as both owned and paid channels. We describe key modules of the NOAH framework, including prediction, optimization, and adaptive heuristics, providing examples for bidding and content optimization. We then detail the successful application of NOAH to LinkedIn's email marketing system, showcasing significant wins over the legacy ranking system. Additionally, we share details and insights that are broadly useful, particularly on: (i) addressing delayed feedback with lifetime value, (ii) performing large-scale linear programming with randomization, (iii) improving retrieval with audience expansion, (iv) reducing signal dilution in targeting tests, and (v) handling zero-inflated heavy-tail metrics in statistical testing.
- Abstract（参考訳）: 計算マーケティングは今日のデジタル世界でますます重要になってきており、膨大な異種データ、マルチチャネル顧客旅行、限られたマーケティング予算といった課題に直面している。
本稿では,AIシステムのマーケティングのための一般的なフレームワークである,適応ヒューリスティックス(NOAH)フレームワークを提案する。
NOAHは2B(to-business)と2C(to-consumer)の両方の製品と、所有チャネルと有償チャネルを考慮に入れた、マーケティング最適化のための最初の一般的なフレームワークである。
本稿では,NOAHフレームワークの重要なモジュールとして,予測,最適化,適応的ヒューリスティックスを挙げ,入札やコンテンツ最適化の例を示す。
その後、LinkedInのEメールマーケティングシステムへのNOAHの適用の成功について詳述し、レガシーランキングシステムに対する大きな勝利を示している。
さらに私たちは,特にその上で,広く有用な詳細と洞察を共有しています。
(i) ライフタイム値で遅延フィードバックに対処すること。
(II)ランダム化による大規模線形プログラミング
三 オーディエンス拡大による検索の改善
四 目標試験における信号希釈の低減及び
(v)統計検査におけるゼロインフレートヘビーテールメトリクスの扱い。
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