Life&Data

도달 및 빈도 구매 옵션 소개 기본 사항 일부 광고주의 경우 도달 및 빈도 구매 옵션을 사용할 수 있습니다. 경매에 입찰하여 광고 노출 위치에 입찰하는 대신 도달 및 빈도 구매 옵션을 사용하여 캠페인을 구매할 수 있습니다. 그러면 캠페인을 통해 도달할 사람의 수와 캠페인 기간 동안 한 사람이 광고를 보게 되는 빈도를 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다. 도달 및 빈도 구매 옵션의 이점 투명성 : 캠페인을 진행하기 전에 도달, 빈도와 비용을 정해서 미디어 플랜에 포함하여 간편하게 공유할 수 있습니다. 예측 가능성 : 낮은 광고 게재 빈도와 예상보다 저조한 게재의 가능성이 최소화되며, 노출당 비용(CPM)을 고정할 수 있습니다. 관리의 용이성 : 순차적인 메시지를 통해 브랜드 스토리를 전달하고 여러 기기와 플..

캠페인 예산 최적화, 지출 속도 및 게재 학습 목표 캠페인 예산 최적화를 통해 최대한 효율적으로 예산을 지출하는 방법을 요약합니다. Facebook이 캠페인 기간 전체에 걸쳐 예산을 고르게 지출하는 방법을 알아봅니다. 일반 게재와 빠른 게재를 비교합니다. 캠페인 예산 최적화란? 모든 캠페인은 CBO(캠페인 예산 최적화)를 사용합니다. 캠페인 예산 최적화를 사용하면 지속적으로 예산 지출의 효율성을 최대화하여 비즈니스의 입찰 전략에 부합하는 비용으로 최적의 결과를 얻을 수 있습니다. 광고 세트나 광고를 만들 때는 일일 예산이나 총 예산을 설정할 수 있습니다. 일일 예산은 캠페인 기간 동안 하루에 지출되는 금액이며, 총 예산은 캠페인 기간 전체에 걸쳐 지출되는 금액입니다. 예산 지출을 최적화하려면 게재 시스템..

광고 경매 및 게재 개요 Facebook 광고 경매는 광고주가 얻는 가치를 최대한 높이고 소비자 경험을 최적화하도록 고안되었습니다. 이 과정에서는 경매에서 낙찰받는 광고가 결정되는 원리와 더불어 적시에 적절한 사람들에게 도달하는 방법을 알아봅니다. 학습 목표 사람들이 광고를 어떻게, 왜 보게 되는지 알아봅니다. Facebook 광고 게재 시스템의 주요 구성 요소 3가지를 파악합니다. 머신 러닝 단계가 광고에 제공하는 이점을 요약합니다. 균형을 추구하는 시스템 효과적으로 타겟에 도달하고 목표를 달성하도록 지원하여 광고주를 위한 가치 창출 Facebook 상품을 사용하는 사람들에게 긍정적이고 관련성 높은 경험 제공 낙찰: 총 값이 가장 높은 광고 Facebook은 이와 같은 균형을 맞추기 위해 경매 방식을 ..

페이스북 광고 만들기 절차 캠페인 -> 광고 세트 -> 광고 (수정사항은 상위기준을 바꾸면 모두 바뀜) 캠페인은 광고 세트와 광고로 구성됩니다. 캠페인 수준에서 설정하는 옵션은 구체적인 비즈니스 목표를 반영합니다. 광고를 통해 달성하고자 하는 비즈니스 목표가 바로 광고 목표이며, 브랜드 인지도나 카탈로그 판매가 여기에 해당합니다. 단일 캠페인 내의 모든 광고 세트와 광고는 동일한 광고 목표를 가집니다. 광고 세트는 캠페인 수준에 속하며 광고를 포함합니다. 광고 세트 수준에서 설정하는 옵션은 다음과 같은 게재 관련 우선 순위를 반영합니다. 타겟 노출 위치 예산 일정 광고는 광고 세트 수준에 속합니다. 광고 수준에서는 광고 형식을 선택하고 사람들이 Facebook에서 보게 될 크리에이티브와 문구를 설정하게 ..

- 6개월 이상의 운영을 기반으로 시험문제가 출제되기 때문인지 가상의 상황을 제공하는 것이 많은 것 같다. 운영 경험이 없는 나지만.. 뭐 해보자. 하하 캠페인 계획(48%) - Facebook 구매의 기본 사항 소개 - 비즈니스 목표에 맞게 Facebook 캠페인 조정 - Facebook 픽셀, SDK 및 오프라인 전환 사용 시기 및 방법 파악(가상의 상황 제공) - 타겟 파악(가상의 상황 제공) - 비즈니스 목표에 따라 적절한 측정 방법 및 보고 플랫폼 파악(가상의 상황 제공) - 적합한 광고 형식 및 크리에이티브가 크리에이티브 고려사항에 부합하는지 여부 파악(가상의 상황 제공) - Facebook 정책 준수 설정(22%) - 비즈니스 관리자의 기능 설명 - 적절한 캠페인 설정 선택(가상의 상황 제공..

유투브 채널을 보다가, 프리롤 광고에서 5초 후 건너뛰기인 " 트루뷰 인스트림" 으로 Ed Sheeran의 신곡 Afterglow을 홍보했고, 클릭했더니 아래와 같은 화면이 나왔다. 해당 음원만을 위한 웹사이트를 만들고, 한국의 모든 음원사이트에 연결되도록 링크를 달아 원곡을 듣게 만들겠다는 의지. 나는 매우 만족스러웠고, 실제 좋은 음원과 관련된 좋은 성과가 나왔길 기대한다.

짝짝짝 오픈튜토리얼스에서 제공하는 머신러닝 야학 과정을 끝마쳤다~ 길지 않은 강의 였고, 재택기간동안 조금씩 짬을 내어서 달성할 수 있었던 것 같다. 블로그에도 정리해 놓았지만, 초보자들도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해준 강의 덕분에 머신러닝이라는 단어에서부터 느껴지는 어려운 허들을 넘을 수 있도록 도와줬다. 열심히 기록한 결과들도 진도표에 맞춰 공유하면서 TADA~ 수료증을 발급받았다. 졸업식은 시작과 마찬가지로 유투브 실시간 스트리밍으로 이뤄졌고, 함께 강의를 들은 분들의 후기를 선생님들이 읽어주는 방식으로 진행되었다. :) 회사 업무를 하면서 tensorflow가 뭔지도 모른 채 코드를 돌리기 위해 Import 하는 나는 더 이상 없다!!!! 오직 배운 것을 활용하고 확장시키는 나만이 있을 뿐!!!..

[신경망의 완성 : 히든레이어] 퍼셉트론 1개가 퍼셉트론을 깊계 연결한 복잡한 모델링을 해봅시다!! 히든레이어는 중간단계라고 보면 되는 건가? 하나의 퍼셉트론으로 결과값을 내었을 때, 더는 loss가 줄어들지 않았는데 궁금증 2021 머신러닝야학 - 6 딥러닝을 제대로 된 코드로 익히는 것은 쉽지만은 않고, 보통 요런 순서대로 배운다고 합니다. 1. 파이썬 기초 (ㅇ) 2. 데이터 입문 (ㅇ) 3. 머신러닝 이해 (ㅇ) 4. 딥러닝의 원리 - 저는 지금 여기에 idatau.tistory.com 그렇다면 히든레이어를 사용하면 그 예측치가 좀더 정교해지는걸까? 확인해보아야곘다! Oh Yes! 아주 조금 더 나아진 듯한 느낌적인 느낌쓰 활성화함수 추천 swish! Q1. 히든 레이어 작성에서 node는 무엇인..

[아이리스 분류하기] 종속변수가 양적데이터 => 회귀 알고리즘 사용 종속변수가 범주형데이터 => 분류 데이터 사용 어떻게 수식이 아닌 종속변수를 공식으로 만들 수 있을까??? 와 천재.. MBTI 점수 매기는거랑 비슷하넹!!!! pd.get_dummies(데이터셋) 만 있으면 자동으로 원핫인코딩 즉 종속변수가 숫자가 아닌 것들을 모아 변환해준다!!!! 모델을 구성해보자! 각각 종속변수들에 대한 공식이 만들어져야 하므로 종속변수의 개수는 3개 분류 예측 : 0~100% 확률값으로 분류를 표현. 분류모델이 분류를 추측할 떄 사람처럼 할 수 있게 하는 것. 1) Sigmoid 2) Softmax의 방법으로 나뉜다. 우리는 Softmax만 사용한다 우선! Softmax는 종속변수 예측치의 합이 최대 1이 되게끔..

딥러닝을 제대로 된 코드로 익히는 것은 쉽지만은 않고, 보통 요런 순서대로 배운다고 합니다. 1. 파이썬 기초 (ㅇ) 2. 데이터 입문 (ㅇ) 3. 머신러닝 이해 (ㅇ) 4. 딥러닝의 원리 - 저는 지금 여기에 있구요~ 5. 딥러닝 구현 하지만 코딩야학에서는 다른 방식으로 수업을 진행한다고 하네요. 원인이 되는 간단한 코드를 작성하며 경험하고 결과로서 코드의 동작과 학습과정을 공부한다. 이걸 어떻게 사용할 수 있을지 고민 해보는 방법을 반복하면서 코드와 알고리즘의 동작에 익숙해 질 수 있도록 한다. => 지도학습의 방법과 같다!!!! 원리와 수학을 배제할 수는 없다. 최대한 경제적으로 조금만 배울 예정! ** 수능수학에 미적분이 빠져있던 나는 대학에 들어가서 미적분을 배우고 싶다는 생각이 들었고, 교양수..