Data Science Toolkit - ALI workflow with custom models

Trabajar con modelos personalizados como árboles bonsái o modelos de regresión logística y líneas de pedido aumentadas (ALI) es bastante similar al proceso de trabajar con campañas tradicionales. Esta guía proporciona instrucciones para crear y asociar modelos personalizados a una ALI. En el siguiente ejemplo, crearemos un objeto de árbol de decisión de valor esperado de Bonsai y lo usaremos como estrategia de oferta para un ALI.

Creación y validación de árboles

La sintaxis de los bonsáis y las características disponibles actualmente para las campañas es la misma para los árboles que trabajan con ALI. Use el Servicio de modelos personalizados para crear su modelo personalizado. El servicio del analizador de modelos personalizados se puede utilizar para validar el árbol de decisión de Bonsai. La documentación de estos servicios se puede encontrar aquí:

Ejemplo

Para este ejemplo, crearemos un árbol simple (un carácter literal '0') debajo de 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 de un 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": {...}
  }
}

Crear un ALI a través de la API

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

Asociar un modelo personalizado con un ALI

En las líneas de pedido aumentadas, hay un campo de matriz titulado 'custom_models' que enumera los modelos personalizados asociados a una línea de pedido. Las instrucciones para asociar un modelo personalizado con un ALI se pueden encontrar en la documentación del Servicio de modelo de línea de pedido.

Direcciones IP de destino

Los clientes de países o regiones que cumplan con las normativas del RGPD deben tener en cuenta que al dirigirse a direcciones IP o rangos de IP, ya sea en su elemento de línea, árbol Bonsái o modelo de regresión logística, existe la posibilidad de que la dirección se trunque. Para obtener más información sobre este proceso, consulte nuestras Directivas de servicio.

Varios modelos personalizados

Podrá asociar múltiples modelos personalizados de diferentes tipos a la línea de pedido aumentada. Estos incluyen varios tipos de modelos personalizados que se pueden usar para invalidar partes del cálculo del valor esperado de la impresión. A continuación se muestra un ejemplo que demuestra cómo puede funcionar el proceso de asociación de varios modelos personalizados a una línea de pedido:

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 modelos personalizados

Los siguientes tipos de modelos se pueden asociar como modelos personalizados a su línea de pedido:

Nombre del modelo Salida del modelo Tipo / rango de salida
expected_value Reemplaza el valor esperado de Xandr Optimized de la impresión.
- en CPM
Float
creative_selection Selección dinámica de creatividades asociadas a esta línea de pedido. Creatividades, para obtener más información, consulte Modelo personalizado de selección creativa.
ev_click Valor esperado de un clic para esta impresión.
- en CPM
- Un 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.
- en CPM
- Un 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 Importe por el que se multiplicará esta puja por esta impresión. Float
nonvaluation Macros personalizadas, estado de Learn y otros nodos que no son de valoración. La salida del modelo personalizado no afecta a la puja, aunque se usará en los informes cuando se implemente la característica. Para obtener más información, consulte Modelo personalizado sin valoración.
cadence Modificador de cadencia para esta impresión. Float

Nota:

Un 'goal_type' de 'custom' en su línea de pedido solo es necesario en algunos escenarios, como asociar un modelo 'expected_value' con su línea de pedido. Ciertas características de optimización, como la detección de clasificación, se deshabilitarán al usarla goal_type con los modelos personalizados.

Lea la página Modelos personalizados para obtener información sobre cómo los objetivos de las líneas de pedido y los modelos de componentes asociados afectan al cálculo de la puja.