A migração de dados históricos é o processo de transferência de métricas de desempenho e dados de eventos da plataforma de anúncios anterior de um cliente para acelerar os modelos de machine learning do Topsort e reduzir o período de aprendizado inicial durante a transição de plataforma.
Problema
Quando os clientes migram para o Topsort, suas campanhas enfrentam um problema de cold start onde:
- Sem Histórico de Desempenho: Novas campanhas começam sem nenhum dado de desempenho histórico
- Período de Aprendizado: Modelos de machine learning requerem 1-4 semanas para acumular dados suficientes para otimização
- Desempenho Subótimo: Durante o cold start, as campanhas podem ter desempenho inferior devido à falta de dados de treinamento
- Frustração do Anunciante: Anunciantes podem experimentar efetividade reduzida de campanha nas semanas iniciais
Enquanto a Migração de Campanhas
lida com a estrutura e configurações da campanha, a migração de dados históricos
especificamente aborda dados de desempenho para acelerar o treinamento do modelo e
otimização.
Solução
Nós fornecemos uma solução de ingestão de dados históricos que importa métricas de desempenho e dados de eventos da plataforma anterior do cliente. Estes dados servem como material de treinamento inicial para os modelos de machine learning do Topsort, reduzindo significativamente o período de cold start.
Como os Dados Históricos Ajudam
Aceleração do Treinamento do Modelo:
- Fornece dados de treinamento imediatos para algoritmos de machine learning
- Reduz o período de cold start de 4 semanas para 1-2 semanas
- Permite otimização de campanha e decisões de lances mais rápidas
Continuidade de Desempenho:
- As campanhas podem aproveitar padrões de desempenho históricos
- Melhores recomendações de lance inicial baseadas em dados passados
- Decisões de segmentação melhoradas a partir do comportamento histórico do usuário
Redução de Risco:
- Minimiza a queda de desempenho durante a transição de plataforma
- Mantém a confiança do anunciante com níveis de desempenho familiares
- Fornece métricas de linha de base para comparação e otimização
Implementação Técnica
Nossa integração de dados históricos:
- Ingere dados de eventos incluindo impressões orgânicas, cliques e compras
- Processa métricas de desempenho nos níveis de campanha, produto e usuário
- Treina modelos iniciais usando dados históricos importados antes do go-live
- Calibra algoritmos durante a operação inicial para desempenho ótimo
- Atualiza embeddings para usuários, produtos e posicionamentos com base em padrões históricos
Processo de Migração
Avaliação de Dados e Definição de Escopo
Avaliar Disponibilidade de Dados Históricos
- Avaliar quais dados de desempenho estão disponíveis da plataforma anterior
- Determinar a qualidade e completude dos dados
- Definir o intervalo de tempo para dados históricos (tipicamente 3-6 meses)
- Identificar métricas-chave que se alinham com o rastreamento do Topsort
Exportação e Preparação de Dados
Tipos de Dados Históricos Necessários:
- Métricas de desempenho de campanha (impressões, cliques, conversões, gastos)
- Dados de desempenho no nível do produto (taxas de cliques, taxas de conversão)
- Eventos de comportamento do usuário (buscas, visualizações, compras)
- Padrões de tráfego orgânico e tendências sazonais
- Histórico de utilização de lances e orçamento
Todos os dados históricos devem estar em conformidade com regulamentações de privacidade. Dados no nível de usuário
devem ser anonimizados ou agregados quando exigido por leis locais de privacidade.
Validação e Processamento de Dados
Etapas de Garantia de Qualidade:
- Validar completude e precisão dos dados
- Normalizar métricas para corresponder ao esquema de dados do Topsort
- Limpar e processar dados para treinamento do modelo
- Identificar e lidar com anomalias ou outliers de dados
Treinamento e Calibração do Modelo
Processo de Treinamento Inicial:
- Importar dados históricos para o pipeline de treinamento do Topsort
- Treinar modelos iniciais de machine learning usando padrões históricos
- Calibrar algoritmos para desempenho ótimo
- Validar precisão do modelo em relação a resultados históricos conhecidos
Implantação em Produção e Monitoramento
Processo de Go-Live:
- Implantar modelos treinados no ambiente de produção
- Monitorar desempenho inicial em relação às linhas de base históricas
- Ajustar finamente algoritmos com base em novos dados em tempo real
- Gradualmente mudar da otimização de dados históricos para dados em tempo real
Requisitos de Dados
Métricas de Desempenho Necessárias
| Categoria de Métrica | Campos Necessários | Formato de Exemplo |
|---|---|---|
| Desempenho de Campanha | campaign_id, date, impressions, clicks, conversions, spend | campaign-123, 2024-01-15, 1000, 50, 5, 25.00 |
| Desempenho de Produto | product_id, campaign_id, date, impressions, clicks, ctr, conversion_rate | prod-456, campaign-123, 2024-01-15, 100, 10, 0.10, 0.02 |
| Eventos de Usuário | user_id (anonimizado), event_type, product_id, timestamp, value | user-789, purchase, prod-456, 2024-01-15T10:30:00Z, 49.99 |
| Tráfego Orgânico | product_id, date, organic_impressions, organic_clicks, search_terms | prod-456, 2024-01-15, 500, 25, "summer shoes" |
Exemplos de Formato CSV
Dados de Desempenho de Campanha:
Dados de Desempenho de Produto:
Dados de Eventos de Usuário:
Processo de Treinamento do Modelo
Treinamento de Integração
Processamento de Dados Inicial:
- Dados de eventos históricos são integrados aos pipelines de treinamento
- Modelos são treinados usando 3-6 meses de dados de desempenho históricos
- Embeddings iniciais são criados para usuários, produtos e campanhas
- Previsões de desempenho de linha de base são estabelecidas
Otimização Contínua
Aprendizado Contínuo:
- Atualizações Diárias: Embeddings de busca de ID atualizados com novos dados
- Retreinamento Semanal: Retreinamento completo do modelo incorporando dados históricos e novos
- Adaptação em Tempo Real: Embeddings de comportamento do usuário atualizados continuamente
- Monitoramento de Desempenho: Comparação de desempenho histórico vs. atual
Métricas de Sucesso
O sucesso da migração de dados históricos é medido por:
- Período de Cold Start Reduzido: Tempo de aprendizado diminuído de 4 semanas para 1-2 semanas
- Continuidade de Desempenho: Desempenho de campanha dentro de 10-15% dos níveis históricos desde o primeiro dia
- Precisão do Modelo: Precisão de previsão melhorada em 20-30% comparado a cenários de cold start
- Satisfação do Anunciante: Confiança do anunciante mantida ou melhorada durante a transição
Integração com Migração de Campanhas
Processos Complementares
A migração de dados históricos funciona junto com a Migração de Campanhas:
- Estrutura de Campanha: A migração básica de campanha lida com configurações, orçamentos e segmentação
- Dados de Desempenho: A migração de dados históricos fornece a base de desempenho
- Benefício Combinado: Juntos, eles garantem campanhas funcionais e desempenho otimizado desde o primeiro dia
Sequência Recomendada
- Completar a Migração de Campanhas primeiro para estabelecer a estrutura da campanha
- Executar a migração de dados históricos em paralelo durante a fase de testes
- Implantar tanto a estrutura da campanha quanto os modelos treinados simultaneamente
- Monitorar desempenho em relação às linhas de base históricas
Próximos Passos
Para clientes interessados em migração de dados históricos:
- Avaliar disponibilidade de dados da sua plataforma atual
- Coordenar equipes técnicas para discutir requisitos de dados históricos
- Planejar extração de dados junto com o cronograma de migração de campanha
- Coordenar com a equipe de machine learning para requisitos de treinamento do modelo
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