{"id":987,"date":"2019-10-23T16:06:15","date_gmt":"2019-10-23T14:06:15","guid":{"rendered":"https:\/\/pre-prod-gcp.tidart.com\/blog\/?p=987"},"modified":"2020-11-04T18:15:39","modified_gmt":"2020-11-04T16:15:39","slug":"cambios-en-la-posicion-media-de-google","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pre-prod-gcp.tidart.com\/blog\/cambios-en-la-posicion-media-de-google\/","title":{"rendered":"Cambios en la posici\u00f3n media de Google"},"content":{"rendered":"

Problem\u00e1tica<\/b>: Google ha decidido dejar de proporcionar una m\u00e9trica, llamada average position, que determina en qu\u00e9 posici\u00f3n aparecen tus anuncios cuando se realizan b\u00fasquedas en Google. Por ello, a partir del 1 de Octubre de 2019, ya no es posible hacer estrategias de pujas ni optimizar campa\u00f1as bas\u00e1ndonos en una posici\u00f3n que ya no tenemos.<\/span>
\n<\/span>Sin embargo, desde Tidart hemos estado buscando la forma de seguir trabajando con esta m\u00e9trica, incluso sin disponer de ella. Debemos pensar en una forma para calcularla a partir de lo que s\u00ed nos ofrece Google: impresiones en la parte superior (% de veces que tu anuncio aparece en el top) e impresiones en la parte superior absoluta (% de veces que tu anuncio aparece de primero).<\/span><\/p>\n

En Tidart asumimos este reto y comenzamos a desarrollar una soluci\u00f3n basada en dos pilares: informaci\u00f3n previa y algoritmos de machine learning.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Soluci\u00f3n<\/b>: Ante esta situaci\u00f3n, debemos utilizar las 2 variables mencionadas que s\u00ed nos proporciona Google para intentar estimar la posici\u00f3n media que han eliminado.<\/span><\/p>\n

Como primer paso, se han recopilado todos los datos disponibles de campa\u00f1as de todos los clientes de Tidart clasificados por tipolog\u00eda, tanto de la posici\u00f3n media como de las otras 2 variables, con la intenci\u00f3n de descubrir un patr\u00f3n que las relacione bas\u00e1ndonos en los datos reales de nuestro hist\u00f3rico. Despu\u00e9s de visualizar estos datos, fue necesario eliminar ciertos valores at\u00edpicos que no segu\u00edan la l\u00f3gica de la mayor\u00eda.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

En esta gr\u00e1fica se puede observar que, efectivamente, existe relaci\u00f3n entre la posici\u00f3n media y cada uno de los porcentajes de impresiones que nos proporciona Google.<\/span><\/p>\n

Una vez que se tienen claros los datos, empieza la b\u00fasqueda del m\u00e9todo de machine learning que mejor se ajuste a nuestro problema. Realizamos diversas pruebas empleando 5 algoritmos diferentes: KNN (K-Nearest Neighbors), RF (Random Forest), Multiple linear regression, Polynomial regression y XGBoost.\u00a0<\/span><\/p>\n

Desarrollamos su correspondiente hyperparameter tuning para cada uno de los modelos y comparamos tres coeficientes habituales en este campo para decidir cu\u00e1l era el m\u00e9todo que mejor se ajustaba a este caso.<\/span><\/p>\n

Los tres coeficientes fundamentales empleados para comparar los resultados de las pruebas han sido el error cuadr\u00e1tico medio, el error absoluto medio y el coeficiente de determinaci\u00f3n:<\/span><\/p>\n\n\n\n
Error cuadr\u00e1tico medio =<\/span><\/td>\n\"\"<\/td>\n, donde N es el tama\u00f1o de la muestra.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\n\n\n
Error absoluto medio =<\/span><\/td>\n\"\"<\/td>\n, donde N es el tama\u00f1o de la muestra.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Coeficiente de determinaci\u00f3n,\u00a0R\u00b2, que estima la bondad del ajuste.<\/p>\n

Finalmente, implementamos la soluci\u00f3n en las campa\u00f1as activas e hicimos un seguimiento del rendimiento del algoritmo. Gracias a haber realizado estos cambios con antelaci\u00f3n fuimos capaces de recoger la posici\u00f3n media real y la estimada para valorar la calidad de las estimaciones del algoritmo antes de que Google retirara esta m\u00e9trica.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Aqu\u00ed tenemos representadas las posiciones medias reales en azul y las posiciones medias estimadas con el modelo en color naranja. Las zonas sombreadas son los intervalos de confianza asociados a ambas variables.<\/span><\/p>\n

En la gr\u00e1fica podemos observar c\u00f3mo a partir de un nivel, alrededor del 50% de impresiones en la parte superior, la variabilidad se reduce en gran medida y obtenemos estimaciones mucho m\u00e1s precisas.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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