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探討:SP某個關鍵詞下的直接出單/間接出單占比對該詞廣告權重和自然位置的影響。

發(fā)帖2次 被置頂1次 被推薦0次 質量分0星 回帖互動66次 歷史交流熱度4.17% 歷史交流深度0%
廣告活動A,產(chǎn)品A,大詞A
https://assert.wearesellers.com/questions/20230524/3bef0b7e21a08c0529e22a572619e601.png
廣告活動B,產(chǎn)品B,大詞A
https://assert.wearesellers.com/questions/20230524/e0d8acf2d70d932700b83a41eff97dee.png
先附圖如上
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情況簡介:
兩個不同廣告活動(SP關鍵詞),產(chǎn)品垂直但類型不同,投放大詞一致
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問題:
哪種情況的廣告權重積累比較快,關鍵詞自然位爬升快?
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個人認為:
一個產(chǎn)品的某個關鍵詞自然位置的提升,主ASIN的數(shù)據(jù)影響程度>父體總數(shù)據(jù)的影響程度(這可能就是當展示ASIN變化后,自然卡位有時候會突然驟降?)
?
同理對于廣告權重積累也是
?
心中疑惑,大家探討交流
已邀請:
最近也是嘗試研究亞馬遜的廣告,感覺各種變量和關聯(lián)影響因素太多,各種變量嵌套加減乘除,分析起來如漫天牛毛,根本抓不到一點頭緒。

也問過一些IT人員,他們都認為不可能存在這么多的實時變量,天量的計算,會導致服務器和網(wǎng)路直接爆炸,即便是亞馬遜無比強大的云,也不可能承擔這么高的并發(fā)計算。
直到前段時間看了牛逼如Twitter的開源推薦算法,才發(fā)現(xiàn)其實算法簡單粗暴得令人發(fā)指,把一切相關不相關的因素,都以非常簡單的權重倍數(shù)來無腦統(tǒng)一,并沒有分門別類來進行處理。

所以我也覺得,亞馬遜的工程師為了減少運算量,肯定也是把非常多的變量,簡單的用了加權倍數(shù)來進行統(tǒng)一,加權倍數(shù)相加相乘,完事兒,齊活,前臺頁面放答案。

所以,我來給出答案:
直接出單權重應該是1,
間接出單權重應該是0.5
我覺得應該就是這么簡單,不接受反駁,反駁就是你對。


附:Twitter推薦權重算法
retweetCountParams,轉發(fā) 20 倍權重。
replyCountParams,回復 1 倍權重,所以 20 條回復效果等同于 1 條轉發(fā)。
reputationParams,聲望值 0.2 倍權重,大 V 的傾斜還好。
luceneScoreParams,Lucene 打分機制 2 倍權重。Lucene 是用來發(fā)現(xiàn)相關性的搜索引擎,所以可以理解成內容相關性有 2 倍權重。
textScoreParams,純文字的話,0.18 倍權重。
urlParams,帶了 URL,2 倍權重。
isReplyParams,回復別人的,1 倍權重。
favCountParams,點贊數(shù),30 倍權重!?。?br /> langEnglishUIBoost,英文界面,0.5 倍權重。
langEnglishTweetBoost,用英文發(fā)推,0.2 倍權重。
langDefaultBoost,默認語言權重,0.02 倍權重。
unknownLanguageBoost,未知語言權重,0.05 倍權重。語言這幾個雖然都不到一倍,算是打壓的,我理解可能是相對邏輯,英語相對還是受待見一點,不明語言小語種反而比默認語言要稍好一點,也不知道默認語言是什么意思,不過權重太小,感覺無足輕重。
offensiveBoost,冒犯性內容,0.1 倍權重,顯然要被打壓。
inTrustedCircleBoost,信任圈的內容,2 倍權重。玩社交,就是要混圈子呀。
multipleHashtagsOrTrendsBoost,加多個 Tag,0.6 倍權重??磥矶鄠€ Tag 不是個好主意,占用字數(shù),吃力不討好。
inDirectFollowBoost,我理解是如果因為某人看到這條推而關注了作者的話,有 4 倍權重。
tweetHasTrendBoost,蹭熱點也有點用,1.1 倍權重。
selfTweetBoost,自己轉發(fā),2 倍權重。為自己代言也是有用的。
tweetHasImageUrlBoost,帶圖片,2 倍權重。
tweetHasVideoUrlBoost,帶視頻,2 倍權重。
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