Ciencia de datos Toolkit: flujo de trabajo de ALI con modelos personalizados

Trabajar con modelos personalizados como árboles bonsai o modelos de regresión logística y elementos de línea aumentada (ALI) es bastante similar al proceso de trabajar con campañas tradicionales. En esta guía se proporcionan instrucciones para crear y asociar modelos personalizados a una ALI. En el ejemplo siguiente, crearemos un objeto de árbol de decisión de valor esperado de Bonsai y lo usaremos como estrategia de puja para una ALI.

Creación y validación de árboles

La sintaxis de los árboles bonsai y las características disponibles actualmente para las campañas son las mismas para los árboles que funcionan con ALI. Use custom model service para crear el modelo personalizado. El servicio analizador de modelos personalizados se puede usar para validar el árbol de decisión de Bonsai. La documentación de estos servicios se puede encontrar aquí:

• Servicio de modelo personalizado
• Servicio de analizador de modelos personalizados

Ejemplo

Para los fines de este ejemplo, crearemos un árbol simple (un carácter literal "0") en un anunciante de prueba:

Modelo personalizado

custom_model.json

{
  "custom_model": {
    "name": "Test Custom Model",
    "code": "mcg-test-custom-model",
    "advertiser_id": 354236,
    "custom_model_structure": "decision_tree",
    "model_output": "bid",
    "model_text": "MAo="
  }
}

POST/Creación del modelo de árbol

POST model (respuesta abreviada)

$ curl -b dcc -c dcc -X POST -s -d '@json/custom-model.json' "https://api-test.appnexus.com/custom-model?advertiser_id=354236"  | jq '.'
{
  "response": {
    "status": "OK",
    "count": 1,
    "id": "379792",
    "start_element": 0,
    "num_elements": 100,
    "custom_model": {
      "id": 379792,
      "name": "Test Custom Model",
      "code": "mcg-test-custom-model",
      "member_id": 958,
      "advertiser_id": 354236,
      "custom_model_structure": "decision_tree",
      "model_output": "bid",
      "compiled_text": null,
      "model_text": "MAo=",
      "original_text": "0
",
      "active": true,
      "last_modified": "2016-08-30 20:55:38"
    },
    "dbg_info": {...}
  }
}

Creación de una ALI a través de la API

Los modelos personalizados están diseñados para permitir a los usuarios de la API de Xandr agregar lógica de toma de decisiones a los modelos de valoración, modelos que no son de valoración y entrega creativa de sus productos de línea aumentada o campañas. Para obtener instrucciones sobre cómo crear una ALI, revise la documentación.

Asociación de un modelo personalizado a una ALI

En los elementos de línea aumentadas, hay un campo de matriz titulado "custom_models" que enumera los modelos personalizados asociados a un elemento de línea. Las instrucciones para asociar un modelo personalizado con una ALI se pueden encontrar en la documentación de Line Item Model Service.

Direcciones IP de destino

Los clientes de países o regiones que cumplan con las regulaciones del RGPD deben tener en cuenta que, al dirigirse a direcciones IP o intervalos IP, ya sea en el elemento de línea, el árbol bonsai o el modelo de regresión logística, existe la posibilidad de que la dirección se truncase. Para obtener más información sobre este proceso, consulte nuestras directivas de servicio.

Varios modelos personalizados

Podrá asociar varios modelos personalizados de diferentes tipos al elemento de línea aumentada. Estos incluyen una serie de tipos de modelo personalizados que se pueden usar para invalidar partes del cálculo del valor esperado de la impresión. En un ejemplo siguiente se muestra cómo puede funcionar el proceso de asociación de varios modelos personalizados a un elemento de línea:

Ejemplo de modelo personalizado

update_models.json

// Update / Set a single model
{
  "line_item_model": {
      "custom_model_id": 123,
      "type": "click_imp"
    }
}
 
// Set / Update multiple models
{
  "line_item_models": [
    {
      "custom_model_id": 123,
      "type": "click_imp"
    },
    {
      "custom_model_id": 456,
      "type": "ev_click"
    }
  ]
}

Tipos de modelo personalizados

Los siguientes tipos de modelo se pueden asociar como modelos personalizados al elemento de línea:

Nombre del modelo	Salida del modelo	Tipo o intervalo de salida
expected_value	Invalida el valor esperado de Xandr Optimized de la impresión. - valor en CPM	Float
creative_selection	Selección dinámica de creatividades asociadas a este elemento de línea.	Creativos, para obtener más información, vea Creative Selection Custom Model( Modelo personalizado de selección creativa).
ev_click	Valor esperado de un clic para esta impresión. - valor en CPM - CPC de 1 USD representado como 1000	Float
click_imp	Probabilidad de un clic para esta impresión.	Float : (0,1)
ev_conv	Valor esperado de una conversión para esta impresión. - valor en CPM - CPC de 1 USD representado como 1000	Float
conv_imp	Probabilidad de una conversión para esta impresión.	Float : (0,1)
conv_click	Probabilidad de una conversión, dado un clic.	Float : (0,1)
bid_modifier	Cantidad por la que se multiplicará esta puja por esta impresión.	Float
nonvaluation	Macros personalizadas, Estado de Learn y otros nodos de no valoración.	La salida del modelo personalizado no afecta a la puja, aunque se usará en la generación de informes cuando se implemente la característica. Para obtener más información, vea Modelo personalizado sin valoración.
cadence	Modificador de cadencia para esta impresión.	Float

Nota:

Un 'goal_type' de 'custom' en el elemento de línea solo es necesario en algunos escenarios, como asociar un modelo 'expected_value' con el elemento de línea. Ciertas características de optimización, como la detección clasificada, se deshabilitarán al usar esto goal_type con los modelos personalizados.

Lea la página Modelos personalizados para obtener información sobre cómo el cálculo de la puja se ve afectado por los objetivos de elemento de línea y los modelos de componentes asociados.