zabb.ru
Блог по рекламе
Инструменты   Вход   nil48   grant
Главная   Программирование   Веб 2.0   Нейросети   Дизайн   Маркетинг   Базы данных   SEO   Контент   Реклама   Образование  



Лучшая реклама - это никакой рекламы. Опыт.     Цены

Профессиональные услуги по размещению рекламы в Яндексе и настройке рекламных кампаний.     Уточнить



Примеры Программного Кода для Fill Rate



Примеры программного кода для расчета и анализа коэффициента заполнения (Fill Rate) в интернет-рекламе.



Ключевые слова: fill rate, коэффициент заполнения, интернет реклама, эффективность баннеров, рекламная кампания, коэффициент заполнения, интернет реклама, аналитика, оптимизация, python модули и библиотеки, fill rate, коэффициент заполнения, аналитика, python инструменты, fill rate примеры программ, коэффициент заполнения, интернет реклама, программирование



Определение и суть понятия

Fill Rate - это показатель эффективности размещения рекламных объявлений в цифровой среде, выражающий долю показов, которые фактически были выполнены относительно общего количества запланированных показов.

Формула расчета выглядит следующим образом: 

Fill   Rate  =   (Количество   выполненных  показов   /  Общее количество  запланированных показов) * 100%

Этот показатель позволяет оценить степень использования доступных рекламных инвентарей и помогает понять, насколько эффективно используются рекламные места.

Цели и задачи показателя Fill Rate

  • Оценка эффективности рекламной кампании;
  • Оптимизация затрат на размещение рекламы;
  • Анализ качества рекламных площадок и сетей;
  • Прогнозирование будущих расходов на рекламу.

Важность и назначение показателя Fill Rate

Параметр Описание
Эффективность Высокий Fill Rate свидетельствует о том, что рекламные объявления размещаются регулярно и своевременно, обеспечивая стабильный поток доходов от рекламы.
Экономия бюджета Низкий Fill Rate может указывать на неэффективное использование рекламных мест или технические проблемы, требующие оптимизации.
Качество трафика Показатель также отражает качество аудитории, которую видит рекламодатель, позволяя выявить проблемные площадки и сети.

Рекомендации по улучшению Fill Rate

  1. Регулярный мониторинг и анализ показателей;
  2. Работа с техническими проблемами и задержками загрузки страниц;
  3. Использование эффективных стратегий закупки инвентаря;
  4. Корректировка рекламных бюджетов и кампаний при необходимости.

Применение Fill Rate в Интернет Рекламе

Fill Rate является ключевым показателем эффективности рекламных кампаний, который используется для оценки доли выполненных показов рекламных объявлений относительно общего числа запланированных показов.

Он применяется в следующих контекстах :

  • Мониторинг эффективности рекламных площадок;
  • Контроль качества рекламных инвентарей;
  • Оптимизация закупочных стратегий рекламных мест;
  • Планирование рекламных бюджетов.

Задачи, решаемые с помощью Fill Rate

  1. Оценка уровня доступности рекламных мест;
  2. Выявление технических проблем и задержек загрузки рекламных блоков;
  3. Анализ качества и производительности рекламных площадок;
  4. Снижение рисков недополучения дохода из-за недостаточной заполняемости рекламных мест.

Рекомендации по Применению Fill Rate

  1. Постоянный мониторинг значений Fill Rate для своевременного выявления проблем;
  2. Проведение анализа причин низкого Fill Rate (технические ошибки, отсутствие спроса, низкая привлекательность площадки);
  3. Разработка стратегии по увеличению Fill Rate через улучшение взаимодействия с рекламными сетями и площадками;
  4. Внедрение автоматизированных систем мониторинга и отчетности для упрощения процесса контроля.

Технологии для измерения и управления Fill Rate

  • DSP (Demand Side Platform) : платформа для закупки рекламных инвентарей, позволяющая отслеживать и управлять показателями Fill Rate в реальном времени.
  • Ad Exchanges: платформы обмена рекламным инвентарем между продавцами и покупателями, обеспечивающие прозрачность и доступность данных о заполнении рекламных мест.
  • RTB (Real Time Bidding): технология аукциона в режиме реального времени, используемая для покупки рекламных мест у различных поставщиков инвентаря.
  • Tag Management Systems (TMS): системы управления тегами, позволяющие централизованно управлять и контролировать внедрение рекламных тегов и отслеживание показателей Fill Rate.

Основные Модули и Библиотеки Python

  • pandas: библиотека для обработки и анализа больших объемов данных, включая расчет статистических показателей, таких как Fill Rate.
  • numpy: библиотека для выполнения математических операций над массивами данных, часто используется совместно с pandas для ускорения расчетов.
  • matplotlib : инструмент визуализации данных, позволяющий создавать графики и диаграммы для наглядного представления результатов анализа Fill Rate.
  • requests: модуль для отправки HTTP-запросов к API рекламных платформ и получения необходимых данных для анализа.
  • BeautifulSoup: библиотека для парсинга HTML-документов, полезна при сборе данных с веб-сайтов рекламных сетей и площадок.

Задачи, Решаемые С Помощью Python Модулей и Библиотек

  1. Сбор данных о количестве выполненных и запланированных показов рекламных объявлений;
  2. Расчет коэффициента заполнения (Fill Rate) на основе собранных данных;
  3. Анализ причин отклонений от целевых показателей Fill Rate;
  4. Создание отчетов и визуализация результатов анализа с использованием графиков и диаграмм;
  5. Автоматизация процессов сбора и анализа данных для оперативного принятия решений.

Рекомендации по Применению Модулей и Библиотек Python

  1. Используйте pandas и numpy для эффективной обработки больших объемов данных и быстрого расчета ключевых показателей, таких как Fill Rate;
  2. Интегрируйте requests и BeautifulSoup для автоматизации сбора данных с рекламных платформ и веб-сайтов;
  3. Применяйте matplotlib для создания наглядной визуализации результатов анализа, что поможет лучше понимать тенденции и выявлять аномалии;
  4. Разработайте регулярные процессы мониторинга и анализа, используя автоматизацию и интеграцию с внешними системами и сервисами.

Пример 1: Простой расчет Fill Rate вручную

# Количество  выполненных показов
executed_shows  = 500

# Общее  количество  запланированных показов
planned_shows =   600

# Формула расчета Fill Rate
fill_rate  =   (executed_shows / planned_shows)   * 100

print(f'Fill Rate:    {fill_rate:  . 2f}%')

Этот простой пример демонстрирует ручной расчет коэффициента заполнения, где известны конкретные значения выполненных и запланированных показов.

Пример 2 : Использование Python для расчета Fill Rate

import pandas as pd

data =   {'executed'  :  [500],  
 'planned':   [600]}
df   =   pd.DataFrame(data)

#  Вычисляем  Fill  Rate
df['fill_rate']  =  df['executed'].div(df['planned']). 
mul(100)

print(df)

Здесь демонстрируется использование библиотеки pandas для автоматического вычисления коэффициента заполнения на основе данных, хранящихся в таблице.

Пример 3 : Автоматический сбор данных и расчет Fill Rate

import requests
from   bs4  import BeautifulSoup

url =  'https: //example.com/ad-report'
response   =   requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.
text,
  'html. 
parser')

# Извлечение данных  о выполненных   и   запланированных  показах
executed_shows   =   int(soup.find('span', class_='executed'). 
text. 
replace(', 
',    ''))
planned_shows  = int(soup. 
find('span',  
  class_='planned').
text.replace(',', ''))

#   Расчет Fill   Rate
fill_rate  = (executed_shows /   planned_shows) * 100
print(f'Fill Rate: 
  {fill_rate: 
.2f}%')

Данный пример показывает процесс автоматического сбора данных с веб-страниц и последующего расчета коэффициента заполнения.

Пример 4 : Использование SQL для расчета Fill Rate

SELECT executed_shows,
  planned_shows,  

         (executed_shows   /  planned_shows) * 100 AS  fill_rate
FROM ad_reports;

SQL-запрос для расчета коэффициента заполнения в базе данных.

Пример 5 : Расчет Fill Rate в Google Sheets

=IF(B2<>0, (A2/B2)*100, 
"")

Простое выражение в Google Sheets для расчета коэффициента заполнения.

Пример 6 : Расчет Fill Rate с учетом временных интервалов

import datetime

start_date = datetime.datetime(2023,
 1, 
   1)
end_date  = datetime.datetime(2023, 
   1,  
 31)

def  calculate_fill_rate(start_date,  end_date):  
      # Логика  расчета  Fill  Rate за   указанный период
      pass

Функция для расчета коэффициента заполнения за определенный временной интервал.

Пример 7 : Использование Python и Clickhouse для аналитики

from clickhouse_driver  import  Client

client  = Client(host='localhost')
query  =  """
SELECT executed_shows, planned_shows,

           (executed_shows /   planned_shows) * 100  AS   fill_rate
FROM ad_reports  WHERE date   BETWEEN '2023-01-01' AND  '2023-01-31';
"""
result  = client.execute(query)
for   row in  result :  

      print(row)

Пример использования базы данных Clickhouse для анализа и расчета коэффициента заполнения.

Пример 8 : Применение JavaScript для интерактивного расчета Fill Rate

JavaScript-код для интерактивного расчета коэффициента заполнения прямо в браузере.

Пример 9 : Интеграция с рекламными API

import  requests

api_url   =  'https: //ad-api.example.com/fill-rate'
response =   requests.get(api_url)
data  = response.json()

print(f'Fill  Rate:
 {data["fill_rate"]}%')

Пример интеграции с рекламными API для получения актуальных данных о коэффициенте заполнения.

Пример 10: Использование Power BI для визуализации Fill Rate

// Создание отчета  в   Power BI
Report.AddMeasure("Fill  Rate",  "(Executed  Shows / Planned Shows) * 100")

Power BI-решение для визуального представления и анализа коэффициента заполнения.









Лучшая реклама - это никакой рекламы. Опыт.     Цены

Примеры программного кода для расчета и анализа коэффициента заполнения (Fill Rate) в интернет-рекламе.     Уточнить