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
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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
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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.
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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
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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
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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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