Blog
Các loại sai số phổ biến trong A/B testing: các thiên lệch khiến kết quả thiếu chính xác
A/B testing là phương pháp so sánh hai phiên bản khác nhau để tìm ra lựa chọn hiệu quả hơn. Bài viết giới thiệu các loại sai số phổ biến có thể ảnh hưởng đến kết quả A/B testing, kèm ví dụ minh họa giúp hiểu rõ và tránh sai lệch
AD BLINDNESS: RÀO CẢN CỦA QUẢNG CÁO HIỂN THỊ
Người dùng ngày càng bỏ qua hoặc không nhận ra quảng cáo khi trải nghiệm nội dung số – hiện tượng này gọi là ad blindness. Đây là thách thức lớn với nhà quảng cáo. Bài viết sẽ giải thích ad blindness là gì, nguyên nhân và cách khắc phục để tăng hiệu quả quảng cáo.
Machine learning: nâng tầm quảng cáo cá nhân hóa với dữ liệu tự động
Machine Learning là công nghệ giúp máy “học” từ dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh. Giống như một đứa trẻ, càng tiếp xúc nhiều dữ liệu, nó càng giỏi. Công nghệ này đang được ứng dụng mạnh mẽ trong quảng cáo, từ gợi ý sản phẩm đến cá nhân hóa trải nghiệm.
PHÂN TÍCH CỤM (CLUSTERING): GIẢI MÃ HÀNH VI KHÁCH HÀNG TRONG QUẢNG CÁO DIGITAL
Phân tích cụm (Clustering) là kỹ thuật thống kê giúp nhóm các đối tượng có đặc điểm chung. Trong digital marketing, nó hỗ trợ phân khúc khách hàng dựa trên hành vi, tối ưu chiến dịch quảng cáo. Bài viết tập trung vào K-Means – phương pháp phổ biến để xác định nhóm khách hàng tiềm năng.
Ad Fraud: lý do các chiến dịch quảng cáo không hiệu quả
Quảng cáo trực tuyến phát triển nhanh nhưng kéo theo nguy cơ gian lận. Với mô hình đấu thầu thời gian thực (RTB), tin tặc dễ thực hiện và che giấu hành vi gian lận. Năm 2019, thiệt hại ước tính 5,8 tỷ USD do thiếu công nghệ bảo vệ và khó phát hiện Ad fraud.
Ready to transform your advertising?
-
200 Advertisersare launching campaigns right now
