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기술블로그 혹은 그 이외의 좋은 글들을 나중에 쉽게 보기 위해 모아보려고 카테고리를 하나 더 만들었다.

 

 최근 너무나 좋은 글을 발견해 목록 리스트 통째로 남겨본다. 광고시스템(광고가 실시간 비딩(RTB)되는 과정, 크로스디바이스 방식)에 궁금한 분이나, 데이터사이언스에 대해 궁금하시다면 해당 포스팅들이 많은 도움이 될 거라 확신한다. 

프린터해서 몇 번씩 읽어봐야된다 진짜!

 

광고시스템에 대해 궁금하신 분이나 광고시스템을 운영하고 계시는 엔지니어 사이언스분들은
꼭 읽자, 아니 두 번 읽자 아니 최소 세번 읽자!!!

 

1. 빅 데이터, 머신러닝, 데이터 사이언스에 대한 오해

http://blog.ab180.co/data-science-with-r-1-misperception/

 

데이터 사이언스에 대한 오해

알파고로 인공지능의 가능성을 확인한 사람들이, 빅 데이터를 갖추고 있고, 머신러닝을 적용만하면 꿈같던 일들이 모두 현실화 될 것이라고 큰 기대를 품고 있는데, 데이터 사이언티스트 입장에서 대중의 기대에 일침을 놓는 글 시리즈를 드려볼까 한다.

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2. 최적화-CTR Optimizer

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-3-optimization/

 

3. 최적화 (Collaborative vs. Contents-based)

필자가 구글 북 스토어에서 꾹꾹 눌러봤던 책들은 필자가 어떤 제목과 어떤 요약글에, 그리고 어떤 장르의 서적에 관심이 많은지를 잘 보여준다. 설문조사에는 로맨스 소설을 좋아한다고 “뻥”을 치더라도, 정작 구글 북 스토어 클릭 기록을 보면 SF 소설과 괴기 소설밖에 없다면 필자의 진정한 관심사는 무엇일까?

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3. 멀티 터치 어트리뷰션(Multi-Touch Attribution Model)

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-4-multi-touch-attribution/

 

멀티 터치 어트리뷰션 (Multi-touch Attribution)

A가 B나 C와 결합되면 훨씬 더 많은 산출물을 냈으나, 정작 B와 C는 결합해서 별로 좋은 성과가 없다. 쉽게 이야기하면 A는 “버프”를 잘 시켜주는 일꾼인 것이다. 실제 광고에도, 다른 채널에서 전환이 잘 일어나도록 도움을 주는 채널도 있고, 반대로 다른 채널 광고 성과를 뺏

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4. 크로스 디바이스 매칭(Cross-Device Matching)

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-5-cross-device-matching/

 

Cross device matching

필자가 사무실에서, 집에서, 통근길에 랩탑, 데스크탑, 모바일 기기로 검색했던 내용들을 3개의 기기로 나누어서 추적하는 것이 아니라, 1명의 유저가 한 행동으로 추적할 수 있다면 좀 더 정확하게 필자의 관심사를 파악할 수 있을 것이다.

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5. RTB란?

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-6-rtb/

 

RTB란?

우선 RTB는 우리가 알고 있는 경매 방식대로 돌아가지 않는다. 제일 비싼 가격을 제시한 사람이 2등이 제시했던 가격으로 상품을 사간다. 2등 가격으로 팔면 파는 사람이 손해 아닌가? 먼저 결론만 말하면 “아니다”. 1등 가격으로 팔면 서로 눈치보기를 할 유인동기가 있지만...

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6. 사기 설치와 클릭(Fraud Installs & Clicks)

https://blog.ab180.co/data-science-with-r-10-fraud-installs-clicks/

 

 

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