Facebook Ads Revenue Estimation with a Machine Learning Approach
Creators: name: Μαυροπούλου, Κυριακή Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Μηχανική μάθηση και πρόβλεψη εσόδων
Εκτίμηση διαφημιστικών εσόδων
Έσοδα από διαφημίσεις Facebook
Facebook ads and machine learning
Revenue social ads estimation
Revenue predictions with machine learning

description: Τα κοινωνικά μέσα επηρεάζουν ένα μεγάλο ποσοστό της καθημερινής μας ζωής και μάλιστα με ταχύτατους ρυθμούς ανάπτυξης. Η πρωταρχική ιδέα σχετικά με την δημιουργία των κοινωνικών μέσων ήταν η επικοινωνία και η σύσφιξη των σχέσεων από απόσταση, σήμερα όμως δεν έχει μείνει η ιδέα ως εκεί. Ο κάθε χρήστης πλέον έχει την δύναμη να αποτυπώσει την άποψη του, να κοινοποιήσει και να δημιουργήσει περιεχόμενο, να ενημερωθεί, να προσθέσει φίλους, να συνομιλήσει με άλλους χρήστες, καθώς και να ολοκληρώσει μια αγορά. Τα κοινωνικά μέσα συνδυαστικά με τις μηχανές αναζήτησης, όπου ο χρήστης μπορεί να αναζητήσει οτιδήποτε τον ενδιαφέρει και να λάβει πολύ γρήγορα έναν μεγάλο αριθμό αποτελεσμάτων, είναι πλέον από τις σημαντικότερες πλατφόρμες όπου μπορούν να διαφημιστούν οι επιχειρήσεις. Καταλαβαίνουμε λοιπόν, την πολυδιάστατη μορφή που έχουν αποκτήσει τα κοινωνικά δίκτυα και οι μηχανές αναζήτησης στις ζωές μας αλλά και το ενδιαφέρον βελτιστοποίησης αυτών όχι μόνο από την πλευρά των απλών χρηστών αλλά και τον επιχειρήσεων. Η ραγδαία εξέλιξη των ψηφιακών μέσων όπως το Facebook, Google, Instagram, Twitter, Youtube έχει δώσει το έναυσμα και το έδαφος στις επιχειρήσεις να αναπτυχθούν καθώς προβάλλουν τις υπηρεσίες και τα προϊόντα τους μέσω διαφημιστικών ενεργειών. Με αυτόν τον τρόπο μπορούν να εκμεταλλευτούν διάφορες επεκτάσεις και εργαλεία όπως η στόχευση κοινού, που δίνονται από την πλευρά των ψηφιακών μέσων και να πετύχουν καλύτερα αποτελέσματα σχετικά με τις πωλήσεις, την αύξηση των κερδών και την στόχευση κοινού. Καθώς οι επιχειρήσεις μπορούν να στοχεύσουν το διαφημιστικό κοινό τους, με βάση την ηλικία, το γένος, τα δημογραφικά στοιχεία αλλά και βάση ενδιαφερόντων, μπορούν να εντοπίσουν χρήστες που είναι πιο πιθανό να ολοκληρώσουν μια συγκεκριμένη μετατροπή στον ιστότοπο τους, όπως μια αγορά ή μια ενέργεια όπως “προσθήκη στο καλάθι”. Αντιθέτως δεν υπάρχει κάποια εγγύηση για την διαφημιστική απόδοση σχετικά με τα έσοδα για τις επιχειρήσεις. Συνεπώς, στα πλαίσια της παρούσας διπλωματικής εργασίας, αρχικά πραγματοποιείται μια βιβλιογραφική επισκόπηση πάνω σε υπάρχουσες εργασίες σχετικά με υλοποιήσεις και βελτιστοποιήσεις σε εργαλεία και αποδόσεις κοινωνικών μέσων αλλά και μηχανών αναζητησης. Στη συνέχεια αναλύεται η διαφημιστική λειτουργία κάθε ψηφιακου μέσου, ενώ κατόπιν προτείνεται μια μεθοδολογία για την πρόβλεψη διαφημιστικών εσόδων από δεδομένα του κοινωνικού μέσου, Facebook. Αξιοποιώντας τα αποτελέσματα υπαρχόντων εργασιών, υλοποιείται μεθοδολογία πρόβλεψης εσόδων, χρησιμοποιώντας δεδομένα από ηλεκτρονικά καταστήματα αθλητικών ειδών με τεχνικές μηχανικής μάθησης. Έπειτα από εξερεύνηση και ανάλυση των δεδομένων, εντοπίστηκαν στατιστικά στοιχεία και αναδείχθηκαν δυνατές συσχετίσεις μεταξύ ορισμένων διαφημιστικών χαρακτηριστικών. Στη συνέχεια, προτάθηκε και υλοποιήθηκε η μετατροπή των δεδομένων για διαφορετική προσέγγιση του προβλήματος από regression problem σε classification. Δοκιμάζοντας αρκετά μοντέλα πρόβλεψης μηχανικής μάθησης και συγκριτικά με μεθοδολογίες time-series αναδείχθηκαν τα ensemble μοντέλα μηχανική μάθησης βέλτιστα για την πρόβλεψη διαφημιστικών εσόδων
description: Social networks in today's era have appealed to the public and are making huge progress. Apart from the easy communication that was the original purpose of their creation, they also offer to their users services such as advertising but also the ability to optimise these advertisers, such as audience targeting, conversion target selection, and increased ad exposure. This thesis introduces a revenue estimation method for Facebook advertisements, based on machine learning. Therefore, in the content of this research, a bibliographical overview of existing work on implementations and optimisations of social media tools and search engine performance as well as search engines is initially carried out. Utilising the results of existing work, a revenue predicting methodology for Facebook ads is implemented, using data from online sports shops with machine learning techniques. We analysed the relationship between the targeting audience of the ad, the landing page, the gender and in general term between the data, so it is very important for the advertisers to know from the beginning what they want to achieve with the power of advertising and who they want to target. After exploring and analysing the data, statistics were identified and possible correlations emerged between certain advertising features. Subsequently, it was proposed and implemented the data conversion for a different approach to the problem from the regression problem to classification. By testing several machine learning models and comparing them with time-series methodologies, the ensemble machine learning models were found to be optimal for predicting advertising revenue. Accuracy, precision, recall and F1-score are the chosen metrics for the machine learning models about evaluation. Finally, the ensemble models, Random Forest Classifier, Bagging Classifier &amp; Gradient Boosting Classifier were optimal for revenue estimation with Facebook’s advertising data