Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


Разработка программного модуля для реализации формирования эффективных ключевых фраз для контекстной рекламы для ООО «Рудник»

Работа №108777

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информатика

Объем работы59
Год сдачи2018
Стоимость4220 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
136
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 6
1 АНАЛИЗ ОСНОВ КОНТЕКСТНОГО РЕКЛАМИРОВАНИЯ И
ЭФФЕКТИВНОСТИ КЛЮЧЕВОЙ ФРАЗЫ В РАМКАХ СИСТЕМЫ «ЯНДЕКС.ДИРЕКТ» 8
1.1 Анализ реализации контекстной рекламы на примере системы
«Яндекс.Директ» 8
1.2 Анализ сервиса контроля и управления рекламным аккаунтом
«Яндекс.Директ» «Rudvert» 10
1.3 Определение понятия ключевой фразы в рамках системы
«Яндекс.Директ» 11
1.4 Анализ существующих решений в формировании ключевых фраз 14
1.5 Определение показателей эффективности ключевой фразы 15
1.6 Определение признаков эффективности ключевой фразы 17
1.7 Выработка требований к новой технологии формирования ключевых фраз 19
1.8 Постановка задачи на разработку модуля формирования ключевых
фраз 21
2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ВЫЧИСЛЕНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
КОЭФФИЦИЕНТА ЭФФЕКТИВНОСТИ КЛЮЧЕВОЙ ФРАЗЫ 23
2.1 Выбор математического аппарата для вычисления коэффициента
эффективности ключевой фразы 23
2.2 Выбор математического аппарата для прогнозирования коэффициента
эффективности ключевой фразы 24
2.3 Построение модели вычисления коэффициента эффективности
ключевой фразы математическим методом главных компонент 26
2.4 Построение модели прогнозирования коэффициента эффективности по
параметрам ключевой фразы нелинейным регрессионным анализом 32
3 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ФОРМИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ КЛЮЧЕВЫХ ФРАЗ 40
3.1 Проектирование диаграммы последовательностей модуля
формирования эффективных ключевых фраз 40
3.2 Проектирование архитектуры модуля формирования эффективных
ключевых фраз 41
3.3 Проектирование внутренней структуры модуля формирования
эффективных ключевых фраз 43
3.4 Выбор средств реализации модуля формирования эффективных
ключевых фраз 46
3.5 Реализация классов Model и Parameter 48
3.6 Реализация классов пакета MGen 51
3.7 Реализация управления модулем формирования эффективных
ключевых фраз 52
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 56

Приложения должны быть в работе, но в настоящий момент отсутствуют.



Формирование ключевых фраз является одной из основных задач SEO оптимизации и продвижения веб -приложения в сети Интернет. Ключевые фразы должны четко и ёмко описывать тематику веб -ресурса и сферу товаров, услуг или контента, предоставляемых ресурсом.
Решения вопроса формирования эффективных ключевых фраз существуют у сервисов, направленных на поддержку и контроль рекламного аккаунта в системах контекстной рекламы. Разнообразные методы предлагают специалисты этой области: SEO оптимизаторы или директологи.
Однако, большинство решений либо требуют существенного понимания принципа работы контекстной рекламы от пользователя, либо полностью основаны на экспериментальном опыте и постепенном наращивании эффективных ключевых фраз.
Актуальность данной работы заключается в необходимости автоматизации формирования тематических и, при этом, наиболее эффективных, ключевых фраз для легкого вхождения неопытной аудитории сервиса «Rudvert» в контекстное рекламирование и построении или расширении рекламных кампаний в «Яндекс.Директ».
Новизна заключается в выполнении задачи оценки и прогнозирования эффективности ключевых фраз путем обработки и изучения их статистических и фактических параметров и построении модели оценки и прогнозирования на основе опытной выборки известных ключевых фраз.
Объектом исследования в данной работе является прогнозирование и оценка возможной эффективности отдельно взятых, тематически подобранных, ключевых фраз, используемых в рамках системы контекстной рекламы «Яндекс.Директ».
Предметом исследования является гипотеза возможности использования математических методов для прогнозирования и оценки эффективности ключевых фраз. Её основой является предположение о существовании зависимостей между статистическими данными (олицетворяющими эффективность) и данными по ключевой фразе, доступными до её введения в работающую рекламную кампанию.
Целью работы является проверка данной гипотезы и разработка алгоритма прогнозирования эффективности фраз с последующей реализацией программного модуля на базе алгоритма, работающего в рамках сервиса контроля и управления рекламным аккаунтом «Яндекс.Директ» «Rudvert».
Выдвинуты следующие задачи:
1. Произвести анализ явления эффективности ключевой фразы, в рамках системы контекстной рекламы «Яндекс.Директ».
2. Разработать алгоритм прогнозирования эффективности ключевой фразы и проверить эффективность прогнозирования.
3. Реализовать на основе алгоритма модуль, обслуживающий сервис «Rudvert» с позиции формирования эффективных ключевых фраз.
Данная работа состоит из трех глав.
В первой главе рассматриваются теоретические основы контекстной рекламы, предметная область в виде определения понятия ключевой фразы как объекта системы «Яндекс.Директ» и сеть сервиса «Rudvert». Также производится анализ явления эффективности ключевой фразы и её параметров, предположительно способных влиять на эффективность. В конце формируются требования к новой реализуемой технологии формирования ключевых фраз.
Во второй главе рассматривается выбор математического аппарата и разработка алгоритма, на его основе, для построения моделей вычисления и прогнозирования коэффициента эффективности ключевой фразы.
В третьей главе рассматривается реализация программного модуля. Его внутренняя архитектура и способ взаимодействия с сервисом «Rudvert».


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
Курсовые Статьи Диплом Рязань

В рамках данной работы рассмотрена гипотеза о возможности использования математических методов для оценки прогнозирования эффективности ключевой фразы в рамках системы контекстной рекламы Яндек.Директ. Разработан алгоритм оценки и прогноза эффективности ключевой фразы по статистическим и фактическим параметрам в рамках системы «Яндекс.Директ» и спроектирован и реализован модуль для сервиса «Rudvert», использующий данный алгоритм.
Через анализ сферы контекстного рекламирования, на примере «Яндекс.Директ», выдвинута проблема простого вхождения пользователей - рекламодателей в сферу контекстного рекламирования.
При рассмотрении сервиса «Rudvert», разрабатываемого в рамках ООО «Рудник» определена необходимость в алгоритме оценки и прогнозирования эффективности ключевых фраз.
Частичным анализом архитектуры системы «Яндекс.Директ» API через диаграмму объектов Keyword (и связанных с ним объектов) определено понимание ключевой фразы, как объекта системы.
Анализ готовых решений продемонстрировал необходимость реализации собственного решения.
Так же определены параметры, указывающие на эффективность ключевой фразы, при этом являясь доступными на момент необходимости прогнозирования для любой произвольной фразы: количество поисковых запросов за последний месяц (Wordstat) и посимвольная длина фразы (Length).
На основе выбранного, по наиболее важным критериям, математического аппарата (метод главных компонент для оценки ключевой фразы и регрессионный нелинейный метод для прогнозирования), разработан и проверен алгоритм, сначала оценки эффективности, и следом прогнозирования этой оценки (представленной численным коэффициентом) для известных ключевых фраз.
Результатом разработки алгоритма являются модели оценки (через метод главных компонент) и прогнозирования (через метод нелинейной множественной регрессии).
Приведен пример оценки и прогнозирования эффективности шести случайных (из опытной выборки) ключевых фраз, по которым произведена оценка построенных математических моделей.
В рамках проектирования и реализации программного модуля (для пересчета и использования математических моделей оценки и прогнозирования ключевой фразы) представлены диаграммы последовательности, компонентов и классов.
В ходе выбора средств реализации определенны язык программирования и математическая библиотека в рамках выбранного языка (программный язык Python и библиотека Scikit-learn).
Итогом выполнен программный модуль (исходный код представлен в приложении).
В ходе данной работы, рассматриваемая гипотеза возможности прогнозирования эффективности ключевой фразы, через её фактические и статистические параметры, получила определенное подтверждение в виде некоторого успеха выполнения прогнозирования известных фраз.
Следующим шагом является улучшение реализованного модуля через постоянное добавление в модель прогнозирования новых параметров, потенциально влияющих на эффективность и при этом общедоступных для любой произвольно составленной, но при этом семантически значимой, фразы.



1. Бабаев А. Контекстная реклама: учебник / А. Бабаев, Н. Евдокимов, А. Иванов - СПб.: Питер, 2015 - 304 с.
2. Магнус Я.Р. Эконометрика - Начальный курс: учебник / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий - М.: Дело, 2017 - 504 с.
3. Орлов А.И. Прикладная статистика: учебник для вузов / А.И. Орлов - М.: Экзамен, 2014 - 482 с.
4. Садовникова Н. А. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебно-методический комплекс / Н. А. Садовникова, Р. А. Шмойлова - М: Евразийский открытый институт, 2013 - 259 с.
5. Смирнов В.В. Прибыльная контекстная реклама. Быстрый способ привлечения клиентов с помощью «Яндекс.Директ» а / В.В. Смирнов - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013 - 192 с.
Электронные ресурсы
6. Capturing Architectural Requirements [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
https://www.ibm.eom/developerworks/rational/library/4706.html#N100A7 (дата обращения: 01.04.2018)
7. Eigenvectors and Eigenvalues [Электронный ресурс]. — Режим
доступа: http://setosa.io/ev/eigenveetors-and-eigenvalues/ (дата обращения:
01.05.2018)
8. STANDARDIZE function [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://support.offiee.eom/en-us/artiele/standardize-funetion-81d66554- 2d54-40ee-ba83-6437108ee775 (дата обращения: 01.04.2018)
9. Документация API Директа — Технологии Яндекса
[Электронный ресурс]. -- Режим доступа:
https://teeh.yandex.ru/direet/doe/dg/objeets/keyword-docpage/ (дата обращения: 01.04.2018)
10. Документация NumPy [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.numpy.org (дата обращения: 12.05.2018)
11. Документация Scikit-learn [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://scikit-learn.org/stable/index.html (дата обращения: 12.05.2018)
12. Документация SymPy [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.sympy.org/en/index.html (дата обращения: 12.05.2018)
13. Сайт Oracle Java [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.java.com/ru/ (дата обращения: 10.05.2018)
14. Сайт Python Software F oundation [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.python.org (дата обращения: 10.05.2018)
15. Сайт The PHP Group [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://php.net/ (дата обращения: 10.05.2018)
16. Сайт программы Key Collector [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.key-collector.ru/ (дата обращения: 09.04.2018)
17. Сайт рекламного интернет-агентства ПРОСТОР [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://prosto-r.ru/ (дата обращения: 09.04.2018)
18. Сервис контекстной рекламы Google Adwords [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://adwords.google.com/ (дата обращения: 01.04.2018)
19. Сервис контекстной рекламы «Яндекс.Директ» [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://direct.yandex.ru (дата обращения: 01.04.2018 г.).
20. Сервис поисковой аналитики Топвизор [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://topvisor.ru/ (дата обращения: 05.04.2018)
21. Сервис статистики по ключевым фразам Keyword Planner -
Google AdWords [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
https://adwords.google.com/aw/ (дата обращения: 05.04.2018)
22. Сервис статистики по ключевым фразам Keyword Tool [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://keywordtool.io/ (дата обращения: 09.04.2018)
23. Сервис статистики по ключевым фразам Яндекс.Вордстат [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://wordstat.yandex.ru/ (дата обращения: 05.04.2018)
24. Сервис управления рекламным аккаунтом Rudvert [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://rudvert.ru/ (дата обращения: 01.04.2018)
Литература на иностранном языке
25. Darlington, R. Regression Analysis and Linear Models Concepts, Applications, and Implementation / R. Darlington, A. Hayes - New York: The Guilford Press, 2016 - 661 с.
26. Davis, H. Google Advertising Tools: Cashing in with AdSense, AdWords, and the Google APIs / H. Davis - California: O’Reilly, 2016 - 368 с.
27. Devore, J.L. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences / J.L. Devore - Boston, MA: Cengage Learning, 2012 - 504 с.
28. Jolliffe, I.T. Principal Component Analysis / I.T. Jolliffe - Berlin: Springer, 2012 - 488 с .


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Заказать работу

Заявка на оценку стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Каталог работ (152561)

Новости

06.01.2018 Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров

Помощь в выполнении учебных и научных работ на заказ ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ

дальше

»» Все новости

Заказать работу

Заявка на оценку стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Заказать диплом

Приглашаем авторов студенчесчких работ


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.