Вопрос или проблема
Я пытаюсь понять, как работают уменьшенные доходы от дополнительной рекламы. В основном, конвертируется ли 2-я реклама хуже, чем 1-я, и так далее. Мне тяжело думать о том, как справляться с смещением выживаемости, потому что, если пользователь конвертируется, то он прекратит видеть дополнительную рекламу.
Существуют ли способы управлять этими искажениям? В идеале, мне интересно смоделировать вероятность конверсии с учетом некоторых демографических факторов и того, сколько рекламы они уже получили.
Один из подходов к моделированию конверсии — это анализ выживания. В этом случае временем до события будет количество рекламы, которое они видели, до конверсии.
Ответ или решение
Управление предвзятостью выживания в метриках конверсии: Подходы и стратегии
Вопрос о том, как управлять предвзятостью выживания при анализе конверсий в контексте рекламных кампаний, является сложным и требует глубокого понимания как статистических методов, так и поведения пользователей. Предвзятость выживания возникает, когда анализ основывается только на данных о тех пользователях, которые «выжили» (в данном случае, конвертировались) до определенного момента времени. Исключение пользователей, не совершивших конверсию, может привести к искажению результатов анализа, особенно в рамках оценки эффективности рекламных объявлений.
1. Понимание проблемы
В вашем исследовании, ориентированном на анализ того, как количество рекламных объявлений влияет на вероятность конверсии, нельзя игнорировать важность учета предвзятости выживания. Если пользователь конвертируется, ему прекращают показывать дальнейшие объявления. Это прерывает возможные данные о реакции пользователя на дополнительные рекламные материалы, что усложняет установление истинной зависимости между количеством объявлений и конверсией.
2. Применение методов анализа выживаемости
Одним из ключевых подходов к управлению предвзятостью выживания является применение методов анализа выживаемости, который часто используется для изучения времени до наступления определенного события. В вашем случае, событие — это конверсия пользователя после получения определенного количества рекламных объявлений.
Метод Каплана-Майера может быть использован для построения кривой выживания, показывающей вероятность того, что пользователь не конвертируется после n объявлений. Это позволит вам увидеть, как шансы на конверсию изменяются с увеличением количества просмотренных объявлений.
3. Регрессионное моделирование с учетом факторов демографии
Для более глубокой оценки вероятности конверсии можно использовать регрессионные модели, например, логистическую регрессию. В таком случае вам следует учитывать не только количество рекламных объявлений, но и демографические факторы (возраст, пол, местоположение и т.д.). Это позволит вам выявить, как различные группы пользователей реагируют на рекламные кампании и как их поведение может отличаться.
4. Экспериментальные подходы
Если это возможно, обратите внимание на методы A/B тестирования. Вы можете создать несколько групп пользователей, которым показываются различные уровни рекламы. Это даст вам возможность более точно оценить, как каждый набор объявлений влияет на конверсию. Важно следить за тем, чтобы в тестировании участвовали разнообразные группы пользователей.
5. Исследование альтернативных метрик
Помимо конверсий, рассмотрите использование дополнительных метрик, таких как задержка (time-to-event) для оценки промежуточных действий пользователей, которые могут предшествовать конверсии. Это позволит вам сопоставить поведение пользователей, которые не конвертировались, но взаимодействовали с рекламными объявлениями.
Заключение
Управление предвзятостью выживания в контексте анализа конверсий требует комплексного подхода. Используйте методы анализа выживаемости и регрессионное моделирование с учетом демографических факторов, а также проводите A/B тестирования для получения более точной оценки влияния рекламы на конверсии. Этот более структурированный подход поможет вам избежать искажений данных и даст возможность делать обоснованные выводы о действиях пользователей и эффективности вашей рекламной стратегии.