Вопрос или проблема
Проблема:
Я хочу максимизировать эффективность постов в социальных сетях, оптимизируя время их публикации.
Текущая модель:
X: publishing_datetime, post_attribute_1, ..., post_attribute_n
y: performance
Желаемая модель:
X: post_attribute_1, ..., post_attribute_n
y: publishing_datetime
Желаемая модель должна предсказывать оптимальное publishing_datetime для максимизации эффективности. Когда данные могут быть смоделированы таким образом, задача решается с помощью регрессионной нейронной сети.
Что я пробовал:
Фильтровал посты с производительностью выше среднего и использовал их атрибуты и время публикации для формирования моей желаемой модели.
Это не идеально, так как много данных не используется, и посты с особенно высокой производительностью влияют так же сильно, как и посты с производительностью чуть выше среднего.
Есть ли предложения по переходу к этой модели?
Все идеи и альтернативные подходы очень приветствуются. Заранее спасибо!
Вы, возможно, путаете цель с интерпретируемостью признаков.
Возможно, вы хотите, чтобы цель была производительность, а datetime как признак, который мог бы быть интерпретируемым.
Если datetime закодирован во временных метках, он может быть слишком разреженным, чтобы быть полезным. Возможно, вам захочется создать множество признаков datetime, например: время суток, день недели, день месяца и день года. Результатом будет модель, которая может предсказать, как различное время влияет на производительность.
Один из способов — сформулировать задачу как задачу классификации, где вы делите неделю на 30-минутные интервалы.
Вам нужно будет тщательно определить метку успеха — после нормализации активности канала и поиска высокого z-значения.
Таким образом, вы все еще сможете использовать желаемые признаки.
Чтобы дальнейше улучшить модель, вы можете использовать данные о сезонности и праздниках. (эти признаки можно получить из prophet
.
Ответ или решение
Оптимизация времени публикации постов в социальных сетях является важной задачей для повышения их эффективности. Этот процесс включает в себя анализ различных параметров, таких как временные метки и свойства постов, чтобы определить оптимальные временные интервалы для публикации.
Текущая и желаемая модель
Текущая модель
В данной модели в качестве признаков используются дата и время публикации, а также характеристики поста. Целью является предсказание его эффективности.
X: publishing_datetime, post_attribute_1, ..., post_attribute_n
y: performanceЖелаемая модель
В этой модели предполагается, что признаки остаются теми же, за исключением времени публикации, которое становится целевой переменной. Это позволит определить, когда именно лучше всего публиковать посты.
X: post_attribute_1, ..., post_attribute_n
y: publishing_datetimeПроблемы и решения
Выбор лучшего времени для публикации можно рассматривать как задачу оптимизации. Вы хотите предсказать оптимальное время публикации, чтобы максимизировать эффективность поста. Текущий подход, основанный на фильтрации постов с выше среднего выполнением, теряет много данных и может недооценивать посты с исключительными показателями.
Предложения по улучшению модели
-
Разработка дополнительных временных характеристик: Вместо использования времени в виде единственной временной отметки, преобразуйте его в несколько признаков: время суток, день недели, день месяца и день года. Это позволит моделям лучше адаптироваться к временным паттернам и сезонным изменениям.
-
Классификация вместо регрессии: Разделите неделю на временные слоты (например, по 30 минут) и сформулируйте задачу как задачу классификации. Это помогает лучше управлять периодами активности различных каналов и повышает точность прогнозирования.
-
Использование дополнительных данных о сезонности и праздниках: Интеграция дополнительных признаков о сезонности и праздничных днях (с помощью инструментов типа Facebook Prophet) поможет учесть внешние факторы, влияющие на активность пользователей.
-
Оценка успеха через стандартизацию черствости канала: Используйте Z-оценку для нормализации активности канала и градации успеха. Это позволит учитывать колебания в данных и выделять наиболее значимые временные слоты.
Вывод
Решение задачи оптимизации времени публикации требует комплексного подхода с использованием статистического анализа, машинного обучения и эмпирических данных о поведении пользователей. Следуя предложенным рекомендациям, вы сможете разработать модель, способную эффективно прогнозировать оптимальные временные интервалы для публикации постов и, соответственно, увеличивать их эффективность.
Таким образом, используя передовые методы обработки данных и анализа, можно значительно повысить качество публикаций и улучшить их восприятие целевой аудиторией.