Ключевые метрики рекламных кампаний  (источник — трафик — сайт — заказы)

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Интернет маркетинг

Привлечение внимания:

  • дем. / соц. / ГЕО / интересы и другие показатели целевой аудитории; (демографию можно определить через webmaster.mail.ru);
  • объем целевой аудитории;
  • стоимость 1000 показов;
  • количество показов за период времени;
  • частота показов на 1 уникального пользователя;
  • размеры и тип рекламных материалов;
  • позиция размещения рекламных материалов;
  • сезонность;

Читать далее →

52 источника трафика

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Интернет маркетинг

Накидал тут список 52-источника трафика, лидов и клиентов, забирайте:

1. Контекстная реклама в поисковых и партнерских сетях
2. Баннерная реклама в поисковых и партнерских сетях
3. SMM (реклама в группах, реклама в ленте, тизерная реклама)
4. SEO-продвижение
5. Видео реклама на YouTube
6. Реклама на тематических сайта
7. Реклама на форумах
8. Тизерные сети

Читать далее →

Битрикс: настройка отправки писем через сервер SMTP в BitrixEnv (CentOS 7)

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Unix администрирование, Битрикс

Настройка отправки почты, на базе yandex pdd, без сторонних модулей на сборке BitrixEnv (CentOS 7):

Установим cyrus-sasl:

yum install cyrus-sasl-2.1.26-21.el7.x86_64

Установим postfix:

yum install postfix

Читать далее →

Фирменный магазин Philip Kingsley в Москве

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Без рубрики

Друзья, если хотите приобрести эффективную, премиальную косметику из Лондона от известного во всем мире бренде Philip Kingsley то рекомендую — сайт фирменного магазина — https://cosmedshop.ru, где 100% оригинальные средства по достойной цене.

Кластеризация ключевых фраз для контекстной рекламы LSA алгоритмом

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Без рубрики

Простой и крайне эффективный метод кластеризации фраз на смысловые группы:

  1. Получаем частотную матрицу для нормальной формы фраз, встречающихся в выборке 2 или более раз
  2. Матрицу можно заменить на бинарную (есть слово во фразе или нет) или на TF-IDF интерпретацию (должна возрасти точность)
  3. Полученную матрицу преобразуем с помощью сингулярного разложения SVD
  4. Результирующую матрицу W (третья матрица полученная после разложения) отражает вложение фразу в группы
  5. Выбираем число k — количество (примерное) групп в тексте
  6. Разбираем матрицу W на векторы T1..n (по числу документов) длинной k
  7. Вычисляем косинусоидальные расстояние между векторами
  8. Сравниваем с порогом 0.1 и получаем группы фраз

Читать далее →

Поиск целевой аудитории ВКонтакте

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Авторские скрипты, Интернет маркетинг

Как найти целевую аудиторию (ЦА) ВКонтакте?

  1. Найдите группу которая точнее всего характеризует Вашу ЦА. Численность группы до 1000 человек. Например для тематике «квесты в реальности» можно выбрать группу http://vk.com/roomstory.
  2. Запускаете мой скрипт, он делает следующее:
    1. Собирает всех подписчиков целевой группы.
    2. Ищет все группы на которые подписаны люди из пункта 1.
    3. Подбирает группы в которых содержится максимальное число подписчиков из пункта 1.
  3. Вы получаете все группы в которых вступили люди из ЦА.

Читать далее →

Вывод на сайт комментариев из обсуждений групп ВКонтакте.

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Авторские скрипты

При разработке очередного лендинга встала задача — вывести на сайт отзывы об услуге клиента с его официальной группы ВКонтакте.

Такой номер можно сделать благодаря VK.API https://api.vk.com/method/board.getComments Читать далее →

Прогнозирование временных рядов нейронными сетями.

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Авторские скрипты, Прогнозирование временных рядов

Прогнозирование временных рядов нейронными сетями.

Постановка задачи: при известных скоростях показа рекламы с 8 до 15 часов, сделать прогноз скорости с 16 до 23 часов.

Архитектура нейронной сети для прогнозирования временных рядов выглядит следующим образом:

3 слоя — входной (8 нейронов — известные скорости масштабированные к 1-це), скрытый слой, выходной слой 7 нейронов — прогнозируемая скорость по часам масштабированные к 1-це.

Читать далее →

Анализ демографии групп ВКонтакте

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Авторские скрипты

Задача определить демографические показатели исследуемой целевой аудитории — одна из первых задач, встающих перед интернет-маркетолог при изучении того или иного товара или услуги. Для себя я решил, что проще всего это сделать — написав специальный скрипт, позволяющий посмотреть пол-возраст групп ВКонтакте. Читать далее →

Макет лендинга для «специалиста».

Опубликовано: , автор: Леонид Чернядьев Рубрика: Дизайн

Дизайн для образовательных услуг. Собственно разбивка, на мой взгляд, должна быть по курсовая, т.к. для каждой группы курсов — отдельный лендинг, со ссылкой на матричный сайт. В голове у меня на рисовался вот такой макет-набросок.