От CTR к сделкам: как Avito строит ML-модели монетизации
Команда аналитики данных Avito рассказывает, как они оценивают ожидаемую выручку от действий пользователей и используют её в ранжировании. Они применяют модели CTR (click-through rate, показатель кликабельности), CVR (conversion rate, коэффициент конверсии) и коррекции ставок, оценивают качество с помощью стратифицированного ROC-AUC (area under the receiver operating characteristic curve, площадь под ROC-кривой) и решают проблемы атрибуции и позиционного смещения.
Статья, написанная Алиной Бабенко, исполняющей обязанности DS-менеджера в Авито, описывает, как команда компании строит модели монетизации для поиска и рекомендаций. Основная задача — оценить ожидаемую выручку от взаимодействий пользователей с объявлениями и учесть её в ранжировании. Главная метрика — рост выручки, но команда должна балансировать это с качеством поиска для пользователей.
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ML —
оригинал