20.500.12556/RUL-163769 Strojno učenje za optimizacijo strategije digitalnega oglaševanja magistrsko delo Machine learning for optimizing digital marketing strategy Digitalno oglaševanje je spremenilo način, kako podjetja nagovarjajo potencialne uporabnike svojih storitev. V tem delu opredelimo problem optimizacije dobička iz digitalnega oglaševanja za podjetje, ki se ukvarja z razvojem mobilnih aplikacij. Na podlagi analize podatkov namišljenega podjetja razvijemo inovativen model za določanje optimalnih kontrolnih nastavitev za kampanje digitalnega oglaševanja, to so izplačila za prenos aplikacije. V okviru raziskave preizkusimo različne modele strojnega učenja. Razviti model omogoča napovedovanje števila plačljivih in neplačljivih prenosov aplikacij glede na nastavljena izplačila, kar podjetju omogoča iskanje optimalnega razmerja med prihodki in stroški oglaševanja. Optimalne vrednosti kontrolnih spremenljivk, tj. nastavljenih izplačil za vsa uporabljena omrežja digitalnega oglaševanja, poiščemo z uporabo Bayesove optimizacije ločeno za vsako aplikacijo in vsak segment, ki predstavlja kombinacijo države in operacijskega sistema uporabnikovega telefona. Digital advertising has transformed the way companies reach potential users of their services. In this work, we define the problem of profit optimization in digital advertising for a company that develops mobile applications. Based on the analysis of data from an imaginary company, we develop an innovative model for determining the optimal control settings for digital advertising campaigns, specifically the cost per install (CPI). In the course of the research, we test various machine learning models. The developed model enables the prediction of the number of paid and organic app installs based on the set CPIs, allowing the company to find the optimal balance between advertising revenues and costs. The optimal values of control variables, i.e., the set CPIs for all used advertising networks, are determined using Bayesian optimization separately for each application and each segment, which represents a combination of country and user's phone operating system. strojno učenje digitalno oglaševanje optimizacija dobička Bayesova optimizacija napovedno modeliranje machine learning digital advertising profit optimization Bayesian optimization predictive modeling true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2024-10-10 11:46:26 2024-10-10 11:46:29 2024-10-23 08:50:50 0000-00-00 00:00:00 2024 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 519.8 144800 212591107 15149.pdf 15149.pdf 1 1F1A1D9B8EBEEBA9CB35AF0DE2A4B522 34f68332590cff00488f3d51b07be809d698ad7ff65a4f2ea01886b99c384917 57649bc5-86ec-11ef-b232-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=193676 Fakulteta za matematiko in fiziko 0 0 0