GeNN: the art of adgroup generation
GeNN: reklam grubu üretme sanatı
- Tez No: 737590
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA AĞAOĞLU, DOÇ. DR. AHMET BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Anahtar kelime, Derin öğrenme, Reklam sektörü, Reklamlar, Sponsorluk, Keyword, Deep learning, Advertising sector, Advertisements, Sponsorship
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Zootekni Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
A search campaign consists of a set of ad groups, each of which contains a related set of keywords and ads. During a typical campaign run, search marketers experiment with different marketing messages from subtle to strong, with different keywords from broadly relevant to specifically relevant, and with different landing pages from informative to transactional. The ability to generate new ads and keywords when needed is key to increase the efficiency of search campaign management because advertisers pause poorly performing ads and keywords and replace them with new ones. We propose GeNN for the generation of both ads and keywords. For this purpose, we built an easy to use library called GeNN for generating ads and keywords programmatically. We validated the quality of the ads and keywords generated by GeNN using standard text summarization metrics. Further, we perform a field experiment with generated ads to validate their performance and use Google's forecasts to validate the performance of generated keywords.
Özet (Çeviri)
Arama motoru reklam kampanyası, bir dizi anahtar kelime ve reklam grubundan oluşur. İyi seçilmiş anahtar kelimeler, reklamı yapılacak ürünün arama motoru sorgu sonuçlarında ön sırada yer almasını sağlar. Reklamcılar, düzinelerce farklı anahtar kelime ve reklam mesaj varyasyonlarını kampanya süresince test ederler. Elde edilen test sonuçlarına göre de düşük performans gösteren anahtar kelimeler elenir ve yerlerine başarı olasılığı daha yüksek alternatif anahtar kelimeler konur. Her bir reklam kampanyası için bu tür döngüsel ve deneysel çalışmalar yapmak ve de sonucunda başarı elde etmek reklamcılar açısından bir hayli güçtür. Bu yükü hafifletmek için bir sistematik dahilinde reklam ve anahtar kelimeleri otomatik olarak oluşturan GeNN adlı kullanımı kolay bir kütüphane geliştirdik. GeNN tarafından oluşturulan reklamların ve anahtar kelimelerin kalitesini, standart metin özetleme metriklerine ek olarak Google'un sunduğu anahtar kelime performans tahmin servislerini kullanarak ölçtük. Elde ettiğimiz sonuçlar, GeNN'in online reklamcılık sektöründe gerçek saha testlerine ve pratik kullanıma uygun olduğunu göstermiştir.
Benzer Tezler
- Sıçanlarda deneysel alzheimer hastalığı modelinde farklı egzersiz yöntemlerinin kognitif fonksiyonlar üzerine etki mekanizmalarının incelenmesi
Investigations on mechanism of action of various exercise methods on cognitive functions in an experimental rat model of alzheimer
DİLEK ÖZBEYLİ
- Development of bacteriophage nanoparticles for glycomics analysis by genetic engineering
Glikomiks analizine yönelik bakteriyofaj nanopartiküllerinin genetik mühendisliği ile geliştirilmesi
GÖKSU GÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
GenetikHacettepe ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. EDA ÇELİK AKDUR
- Iğdır Ovası pamuk ekim alanlarında blunan heteroptera ve homoptera türlerinin tespiti üzerinde bir araştırma
Heteroptera and homoptera species on cotton grovving areas in Iğdır Province
SERVET ARI
- Spor basınında gündem oluşturma teorisi kapsamında uzmanlaşmanın önemi
The importance of specialization within the scope of agenda setting theory in sports media
ÖZGE ÇAĞIL SÜTCÜ KARAASLAN
- SYMPES yöntemiyle kanser hastalıklarında önemli genlerin saptanması ve kanser türlerinin sınıflandırılması
Detection of significant genes in cancer diseases and classification of cancer types by SYMPES method
ALİ SARIKAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Genetikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR SIDDIK BİNBOĞA YARMAN
DR. ZELİHA GÖRMEZ