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摘要：电子商务平台促进了零售商开展广告活动的目的，目的是推广其产品。营销人员需要通过在线广告（AD）来产生对其产品的需求。游戏理论和连续实验的基于反馈的广告优化对于实现大规模效率有效的广告至关重要。为了解决这个问题，我们提出了一种利用Ma-Chine学习和统计技术来优化电子商务广告活动的解决方案，打算创建最佳且有针对性的广告活动策略。这里使用的数据集是亚马逊的电子商务数据集，该数据集是从一家著名的电子商务公司获得的。拟议的工作探讨了这些关键方法：为了预测盈利能力和竞选印象，我们使用第一种方法实施了模型，将统计技术与机器学习算法融合在一起。结果提供了算法之间的比较，并将其视为观察到的结果。在第二种方法中，我们利用K-均值聚类算法和贝叶斯信息标准（BIC）技术来建立关键字性能，广告系列盈利能力和竞标策略之间的相关性。在总结的方法中，我们介绍了一种创新的模型，该模型使用联合概率分布和高斯功能来确定广告活动的盈利能力。此模型生成多元密度图，从而实现了全面的探索，以更好地综合和预测盈利能力，特别是在AD支出回报率（ROAS）方面。例如，我们现在可以回答诸如：盈利能力（ROAS）和竞选活动变化的意识（百分比份额）随着预算的变化如何？盈利能力（ROA）和意识（百分比份额）如何具有不同的投标值变化？这些见解提供了有价值的信息，以优化范围的性能，并就预算分配，投标调整和整体活动结构做出明智的决定。结果提供了实用的见解，可以通过制定有效和有针对性的策略来优化广告活动的性能。
基于机器学习的电子商务广告活动的优化
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