XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System点击率
评估野外的顺序建议：关于离线准确性，点击率和消费的案例研究
摘要。顺序建议问题近年来已经增加了研究兴趣。我们对实践中连续算法的有效性的了解是有限的。在本文中，我们在视频和电影流平台上报告了A/B测试的结果，在该平台上，我们根据非顺序，个性化的推荐模型以及基于受欢迎程度的基线对顺序模型进行了测试。与我们从前面的离线实验中期望的相反，我们观察到基于受欢迎程度和非顺序模型导致了最高点击率。但是，就建议而言，在观看时间方面，顺序模型是最成功的模型。我们的工作指出了顺序模型在实践中的有效性，但它也使我们想起了有关（a）经典离线评估的有时含义的预测能力的重要开放挑战，以及（b）优化点击率率的建议模型的危险。
从概念证明到可扩展的生成AI解决方案。
影响：在我们的第一个生成AI驱动的电子邮件测试之一中，我们迅速创建并测试了Adobe Photoshop的五个电子邮件，该版本的点击率增加了10％以上。在使用相同策略的后续测试中，我们在Adobe Illustrator的电子邮件活动中获得了惊人的点击率提高57％。内容创建的速度也使我们能够每两周进行一次持续的活动测试新主题行，从而提高开放率8.5％。对于付费社交活动，与类似之前的广告系列相比，具有五种不同图像和文本的五个不同内容变化的Adobe Creative Cloud的一项活动可提高ROI的10％。测试的规模和速度改变了我们进行内容优化的方法，从而大大提高了我们的营销绩效和效率。
单元1分类用于执行统计分析的数据，研究人员或分析师收集了各种数据。信息
当数据涉及三个或多个变量时，将其分类为多变量。这种类型的数据的示例假设广告商希望比较网站上四个广告的普及，然后可以对男性和女性进行点击率，然后可以检查变量之间的关系。它类似于双变量，但包含多个因变量。对此数据进行分析的方法取决于要实现的目标。一些技术是回归分析，路径分析，因子分析和方差多变量分析（MANOVA）。
研究文章机器学习驱动的KPI for ...
摘要：随着ADTECH行业的发展，它越来越依赖关键绩效指标（KPI）来衡量成功。传统的KPI，例如Ad-Impressions，AD点击率和调查响应，长期以来一直是竞选性能的基准。但是，随着机器学习的兴起（ML）和自动化的兴起，很明显地需要更复杂和预测的KPI。本文介绍了一种新颖的方法，提出了机器学习驱动的KPI，旨在优化收入流并应对诸如AD疲劳，跨设备行为和可访问性等挑战。通过自动化KPI验证并实施高级指标，例如AD可访问性优化，AD疲劳预防指数和跨设备路径效率 - 该论文为实时增强数据驱动的决策提供了创新的框架。这些新的KPI旨在预测最佳的广告策略并提高竞选性能，最终使投资回报率最大化。关键字：关键绩效指标（KPI），自动化，机器学习，ADTECH，收入优化，可访问性，AD
应用数学和非线性科学
传统的媒体广告业务模型是通过信息内容吸引消费者的注意力，并将这种关注出售给广告商，以换取广告收入。这种单一的经济来源确定广告业务的风险不能有效地分散[1-2]。在传统的商业模式下，广告客户将寻求传统媒体的广泛客户资源，并利用媒体的平台向目标消费者传播广告信息。媒体运营商仅依靠地理优势和流通，评级，点击率和用户规模，而他们对广告商销售业绩的承诺越来越缺乏[3-4]。至于消费者，广告只能扮演单向信息传播角色，而消费者在获取广告信息后无法表达并最终意识到他们的进一步需求或购买意图。除了获得广告内容外，消费者很难获得其他价值服务，而且广告媒体公司还发现很难从信息服务以外的消费者那里获得利润[5-7]。
Web内容交付中的AI驱动个性化
在数字体验的不断发展的景观中，AI驱动的个性化已成为一种关键力量，塑造了用户与Web内容互动的方式。这项研究对Web内容交付中的AI驱动个性化策略进行了比较分析，重点是美国（美国）和英国（英国）的用户参与度。研究深入研究了AI算法对单个用户偏好量身定制Web内容的细微差别方式，从而检查了对用户参与度指标的影响，例如在网站上花费的时间，点击率和转换率。通过对Web平台在两个地区采用的AI驱动的个性化实践的细致检查，本研究旨在确定共同的趋势，区域差异化及其对用户参与的影响。所考虑的关键因素包括个性化的道德维度，AI算法对不同用户行为的适应性以及自定义和隐私问题之间的良好平衡。这些发现旨在为AI驱动的Web内容交付，用户体验设计以及有关技术，个性化和用户参与的全球论述的领域提供宝贵的见解。
备忘录
计划委员会培训：计划委员会培训将于 3 月 7 日星期一下午 6 点在警察培训室为计划委员会、董事会和其他村庄官员进行。培训将由工作人员和村律师主持。欢迎所有人参加；将提供晚餐。议程已经分发，并附上副本。公共工程部暑期就业：Burr Ridge 公共工程部正在接受夏季季节工和工程实习生的申请。这两个职位的期限为夏季 3-4 个月。更多信息和提交工作申请的链接可以在以下位置找到：https://www.burr-ridge.gov/faqs/employment/ 报告和简报 社交媒体报告：附件是 Kaleidoscope Management Group 准备的二月份社交媒体和电子邮件报告。总体而言，本月所有数字渠道的表现都非常好。几个亮点： 4 参与度环比增长 4% Facebook 评论量增长 1.23% Twitter 曝光量 4.1K 二月份 Oak Leaf 的打开率高达 64%，点击率高达 2.5%
2024 年第三季度股东信
我们正在为上下文广告和基于兴趣的广告的未来而构建 根据人们感兴趣和热衷的事物来寻找受众是建立更深层次联系和信任的有效方法 Reddit 上的对话和评论是用户高度参与的地方，通常也是人们从搜索引擎访问该平台后首先到达的地方 在第三季度，我们继续了为期多个季度的旅程，以增强对话广告，这是我们旗舰 Reddit 独有的广告产品，其中包括在 Reddit 帖子下方和评论中的广告位 我们推出了更高级的对话广告设计，推动点击率（“CTR”）实现两位数的提升 随着我们扩大库存并提高这一层面的效果，我们将继续测试评论中的广告位 我们最近还推出了多展示位置优化，它使用机器学习帮助广告商在整个平台上吸引受众，并优化 feed 或对话页面上的广告位，以最大限度地提高广告商的效果 在内部测试中，同时包含 Feed 和对话广告展示位置的广告系列推动的行动意图是仅包含 Feed 的 2 倍以上
能量感知分布式推理的视角
摘要 — 对快速响应的高质量人工智能生成内容 (AIGC) 的追求推动了自然语言处理 (NLP) 服务的发展，尤其是在边缘启用的服务 (即边缘 NLP)。具体来说，我们研究了下一个单词预测的分布式推理，这是用户设备上移动键盘的流行边缘 NLP 服务。因此，我们优化了耦合指标，即最大化预测点击率 (CTR) 以提高服务质量 (QoS)，最小化用户不耐烦以增强体验质量 (QoE)，并将能耗控制在可持续发展的预算范围内。此外，我们考虑了现实世界的环境，其中没有关于异构 NLP 模型预测准确性的先验知识。通过集成在线学习和在线控制，我们提出了一种新颖的分布式推理算法，用于考虑用户不耐烦的在线下一个单词预测 (DONUT)，以估计模型的预测准确性并平衡耦合指标之间的权衡。我们的理论分析表明，DONUT 实现了亚线性遗憾（CTR 损失），确保了有限的用户不耐烦，并保持了预算内的能耗。通过数值模拟，我们不仅证明了 DONUT 优于其他基线方法的性能，还证明了其对各种设置的适应性。