Yandex को पैसा बनाने में गणित कैसे मदद करता है?

यैंडेक्स एक वर्ष में करोड़ों डॉलर बनाता है, हालांकि हमारी खोज मुफ्त है। हम विज्ञापन से मुख्य आय प्राप्त करते हैं, विक्रेताओं को खरीदारों से जोड़ते हैं। यह अच्छी तरह से करने के लिए, हम गणितीय आंकड़ों, संभाव्यता सिद्धांत, मशीन सीखने, गेम सिद्धांत और नीलामी सिद्धांत के आधार पर परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। केवल कुछ प्रतिशत द्वारा एल्गोरिदम में सुधार एक वर्ष में लाखों डॉलर का अतिरिक्त दसियों हिस्सा है। इस व्याख्यान में आप सीखेंगे कि विज्ञापन में गणित कैसे काम कर सकता है।

विज्ञापनदाताओं के लिए क्या भुगतान करते हैं?

इंटरनेट पर विज्ञापन देने के लिए कई भुगतान विकल्प हैं। विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म के लिए सबसे सरल और सबसे लाभदायक मॉडल CPM (मूल्य-प्रति-मिल - प्रति हज़ार इंप्रेशन) है। इसका तात्पर्य है कि भुगतान केवल खोज परिणाम पृष्ठों पर विज्ञापनों के प्रदर्शन के लिए है। उसी समय, साइट इस बात के लिए ज़िम्मेदार नहीं है कि विज्ञापन को कितनी अच्छी तरह लक्षित किया गया था, क्या उपयोगकर्ता इसे पसंद करते हैं, और क्या विज्ञापनदाता कोई लाभ लाते हैं। तदनुसार, विज्ञापनदाता के लिए ऐसा मॉडल बहुत लाभदायक नहीं है, और विशेष रूप से लोकप्रिय नहीं है।

एक अन्य मॉडल CPA (मूल्य-प्रति-क्रिया) है। तात्पर्य यह है कि विज्ञापनदाता केवल तभी भुगतान करता है जब उसने वांछित परिणाम प्राप्त किया हो, उदाहरण के लिए, किसी उत्पाद या सेवा को बेचना।

यह विज्ञापनदाता के लिए बेहद फायदेमंद है, क्योंकि वह केवल तभी भुगतान करता है जब वह लाभ कमाता है। इस मॉडल की विज्ञापन साइट में कुछ कठिनाइयाँ हो सकती हैं। दरअसल, भले ही विज्ञापन को सही तरीके से लक्षित किया गया हो, फिर भी उपयोगकर्ता किसी उत्पाद या सेवा में दिलचस्पी लेता है और विज्ञापनदाता की वेबसाइट पर जाता है, यह बिल्कुल भी आवश्यक नहीं है कि खरीदारी तुरंत पूरी हो जाएगी। उपयोगकर्ता बाद में वापस आ सकता है, या फोन करके ऑर्डर कर सकता है।

तीसरा मॉडल पीपीसी (भुगतान-प्रति-क्लिक) है, प्रति क्लिक भुगतान करें। हम कह सकते हैं कि यह किसी प्रकार का सुनहरा मतलब है, साइट और विज्ञापनदाता दोनों के लिए समान रूप से फायदेमंद है। विज्ञापनदाता यह सुनिश्चित कर सकता है कि उसके विज्ञापन उन उपयोगकर्ताओं को दिखाए जाएंगे जो संभवतः उनमें रुचि रखते हैं, और साइट रूपांतरण को ठीक करने की कठिनाइयों से बचती है। यह मॉडल मुख्य रूप से यैंडेक्स में उपयोग किया जाता है।

विज्ञापनों का चयन कैसे करें?

यांडेक्स में, मुख्य विज्ञापन लक्ष्यीकरण उपयोगकर्ता के अनुरोध पर आधारित है। मान लीजिए कि एक उपयोगकर्ता ने रोस्तोव में एक क्वेरी [प्लास्टिक की खिड़कियां] दर्ज की हैं। जब कोई विज्ञापन सबमिट किया जाता है, तो विज्ञापनदाता इस बात के लिए संकेत देते हैं कि वे किन कीवर्ड को दिखाना चाहते हैं, और जिसके लिए वे नहीं चाहते हैं। लेकिन इस मामले में भी, यह पता चल सकता है कि शो के लिए बहुत अधिक उम्मीदवार हैं, जिनमें से सबसे उपयुक्त लोगों का चयन किया जाना चाहिए।

कौन सा दिखाना बेहतर है?

मान लें कि हमारे पास जारी करने वाले पृष्ठ पर एक विज्ञापन स्लॉट है। अनुरोध के आधार पर, हमने शो के लिए उम्मीदवारों की एक सूची तैयार की और उनमें से तीन सर्वश्रेष्ठ विज्ञापनों का चयन किया। पहले को १००० बार दिखाया गया है, और १०० क्लिक प्राप्त हुए हैं। दूसरे ने 500 बार दिखाया और 100 क्लिक भी एकत्र किए। और उन्होंने 10,000 छापों के लिए तीसरे 300 बार क्लिक किया। यदि हम क्लिक की संभावना का अनुमान लगाते हैं, तो यह क्रमशः प्रत्येक विज्ञापन के लिए 10%, 20% और 3% होगा। जाहिर है, उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज अनुरोध पर दूसरा विज्ञापन सबसे प्रभावी है। यानी बशर्ते कि सभी तीन विज्ञापनदाता प्रति क्लिक एक ही राशि का भुगतान करते हैं, तो दूसरा विज्ञापन प्रदर्शित करना सबसे अधिक फायदेमंद होगा।

लेकिन प्रति क्लिक बोली भिन्न हो सकती है। उदाहरण के लिए, मान लें कि पहले विज्ञापनदाता ने प्रति क्लिक भुगतान $ 0.3, दूसरा $ 0.1 और तीसरा $ 2 किया। इस स्थिति में, प्रत्येक विज्ञापन की लाभप्रदता बदल जाती है। किसी शर्त पर एक क्लिक की संभावना को गुणा करने पर, हमें निम्न मात्राएँ मिलती हैं: पहले विज्ञापन के 1000 छापों के लिए, साइट $ 30, दूसरी $ 20 और तीसरी - $ 60 कमाएगी। तदनुसार, तीसरा विज्ञापन प्रदर्शित करना अधिक लाभदायक हो जाता है। यह एक बहुत ही सरल मॉडल है, लेकिन यह आपको यह समझने की अनुमति देता है कि सब कुछ कैसे काम करता है।

कितना लिखना है?

प्रति क्लिक कितने पैसे का निर्धारण करें? आखिरकार, प्रत्येक विज्ञापनदाता के लिए इसका लाभ अलग-अलग हो सकता है। सबसे स्पष्ट विकल्प एक नीलामी की व्यवस्था करना है, फिर यह स्पष्ट हो जाएगा कि कुछ खोजशब्दों के साथ विज्ञापन प्रदर्शित करने के लिए विज्ञापनदाता कितना भुगतान करने को तैयार हैं। हालांकि, एक नियमित नीलामी जिसमें प्रतिस्पर्धी मूल्य बढ़ाते हैं और परिणामस्वरूप, जिसने सबसे अधिक बोली की पेशकश की है, इसके लिए भुगतान करता है, सिस्टम की कुछ विशेषताओं के कारण यह दोनों पक्षों के लिए नुकसानदेह है। इसलिए, दूसरी कीमत की नीलामी का उपयोग किया जाता है, जहां बोली लगाने वाला भी जीत जाता है, लेकिन वह पिछले बोलीदाता के रूप में अधिक भुगतान करता है।

आमतौर पर, एक विज्ञापनदाता मोटे तौर पर यह दर्शाता है कि किसी विज्ञापन पर प्रत्येक क्लिक उसका कितना प्रतिनिधित्व करता है। यदि हम क्लिक के मूल्य को v मान लेते हैं, और बोली को b के रूप में स्वीकार करते हैं, तो b को हमेशा v से कम या बराबर होना चाहिए, क्योंकि अन्यथा क्लिक से विज्ञापनदाता को कोई लाभ नहीं होगा। ऐसी नीलामी में विज्ञापनदाताओं के लिए सबसे लाभदायक रणनीति ईमानदारी से v के मूल्य के बराबर ख के मूल्य को निर्धारित करना है। नीलामी सिद्धांत की मदद से यह साबित करना आसान है।

मान लें कि दो विज्ञापनदाताओं में से एक विज्ञापन स्लॉट पर विज्ञापन रखने के लिए प्रतिस्पर्धा करता है। उनमें से एक शर्त b, और दूसरा दांव b '। वह मूल्य जो विजेता अंततः भुगतान करेगा, ग द्वारा दर्शाया गया है, और यह निश्चित रूप से उसके द्वारा निर्धारित बी के मूल्य से कम होगा, क्योंकि इसका मूल्य हारने वाले प्रतिभागी के दांव से लिया गया है। विजेता के लाभ (एस द्वारा निरूपित) की गणना सूत्र s = p (v - c) के उपयोग से की जा सकती है, जहाँ p किसी विज्ञापन पर एक क्लिक पर प्रदर्शित होने की संभावना है। अब हम साबित करते हैं कि बी से वी सेट करना सबसे फायदेमंद है। प्रारंभ में b> v को सेट करना विज्ञापनदाता के लिए लाभदायक नहीं है, इसलिए हम b <v के लिए परिदृश्यों पर विचार करेंगे। यदि b 'v से अधिक है, तो वह प्रतिभागी जो b खो देता है और कोई लाभ प्राप्त नहीं करता है। इस मामले में, बी के साथ एक प्रतिभागी के खिलाफ जीतने का कोई तरीका नहीं है, क्योंकि बी वी से अधिक नहीं हो सकता है।

और यदि b 'v से कम है, लेकिन b से अधिक है, तो पहला प्रतिभागी फिर से हार जाता है, हालांकि उसके पास जीतने का अवसर था, b को v के बराबर रखा। यदि b, b से अधिक है, लेकिन v से कम है, तो c अभी भी b के बराबर होगा ', जैसे कि b, v के बराबर है। इस प्रकार, बी <वी के साथ, नीलामी जीतने की संभावना कम है, और जीतने के परिणामस्वरूप अंतिम कीमत अभी भी बी के बराबर होगी। '

एक व्याख्यान देखने के बाद, आपको यह भी पता चलेगा कि विज्ञापन के रूप में इस तरह के एक साधारण से मामले में आपको मशीन सीखने और वितरित कंप्यूटिंग जैसी जटिल चीजों की आवश्यकता क्यों है।