Science des données Toolkit - Bonsai smart leaves

Vous utilisez le langage Bonsai pour écrire une logique d’arbre de décision pour les modèles prédictifs personnalisés. Chaque branche conduit à un nœud, ou « feuille », qui prend la valeur d’une valeur numérique simple représentant l’enchère. Au lieu d’évaluer une valeur statique unique, les feuilles actives évaluent une valeur d’enchère qui est modifiée dynamiquement en fonction d’une métrique de performances ou de remise publicitaires spécifiée. Les feuilles intelligentes vous permettent également de nommer des feuilles individuelles avec une valeur de chaîne arbitraire. Cela est disponible dans le flux standard pour faciliter le débogage et l’analyse des performances.

syntaxe compute()

Vous pouvez utiliser des feuilles intelligentes pour spécifier une valeur statique ou une enchère calculée à partir d’une métrique publicitaire ou pour spécifier qu’aucune enchère n’est effectuée. Si la valeur est calculée, elle est déterminée par l’expression compute , qui utilise le format suivant :

value: compute(input_field, multiplier, offset, min_value, max_value)

Ceci est évalué comme l’équation suivante :

max(min_value, min(max_value, input_field * multiplier + offset))

Autrement dit, la valeur calculée est le champ d’entrée multiplié par le multiplicateur, plus un décalage. Si le résultat est inférieur à la valeur minimale, la valeur minimale est retournée à la place. Si le résultat est supérieur à la valeur maximale, la valeur maximale est retournée. Pour omettre un calcul (multiplicateur, décalage, valeur minimale ou valeur maximale), utilisez un trait de soulignement (_) pour la valeur omise. Si vous omettez de spécifier la valeur du multiplicateur, la valeur par défaut est 1.

Champs feuilles intelligents

Champs d’entrée pour compute()

Les valeurs des champs d’entrée sont déterminées par l’optimisation Xandr. Pour plus d’informations, consultez le Guide d’optimisation de l’élément de ligne augmentée dans la documentation (connexion requise).

Utilisation de segments comme entrée pour compute()

Vous pouvez effectuer des calculs à l’aide de la valeur ou de l’âge de l’utilisateur dans un segment interne ou tiers pour déterminer une valeur d’enchère. Si l’utilisateur n’est pas présent dans le segment, aucune enchère n’est effectuée. Utilisez le service de segment pour récupérer les ID de segment.

Utilisation de la fréquence ou de la récence comme entrées pour compute()

Vous pouvez effectuer des calculs à l’aide de la fréquence ou de la récence pour déterminer une valeur d’enchère.

Exemples

Prix de l’offre avec prix moyen estimé

Une feuille a un prix d’enchère minimal autorisé, mais pas de limite sur le maximum.

    # This tree determines a bid price as follows: 
    # 1. If the user is in California, bid the estimated average price * 1.05, plus $0.03.
    # 2. Otherwise, bid the estimated average price * .75, but don't bid less than $1.00. There is no maximum bound for bids.
     
    if region = "US:CA":
            leaf_name: "eap001"
            value: compute(estimated_average_price, 1.05, 0.03, _, _)       
    else:
            leaf_name: "eap002"
           value: compute(estimated_average_price, 0.75, 0.00, 1.00, _)

Arbre de prix des enchères avec estimation du prix de compensation, pas d’enchère et des feuilles intelligentes de valeur statique

# This tree determines a bid price as follows: 
# 1. If the user is in California, bid the estimated clearing price * 1.05, plus $0.03.
# 2. If the user is in New York, bid the estimated clearing price * .75, but don't bid less than $0.10 or more than $1.00. 
# 3. If the user is in Delaware, do not bid.
# 4. Otherwise, bid $0.50.
if region = "US:CA":
        leaf_name: "ecp_ca"
        value: compute(estimated_clearing_price, 1.05, 0.03, _, _)      
elif region = "US:NY":
        leaf_name: "ecp_ny"
        value: compute(estimated_clearing_price, 0.75, _, 0.10, 1.00)
elif region = "US:DE":
        leaf_name: "no_de"
        value: no_bid
else:
        leaf_name: "default"
        value: 0.50

Arbre de prix des enchères avec des feuilles intelligentes de taux d’affichage IAB estimés

# This tree determines a bid modifier as follows: 
# 1. If the user is in California, bid the value determined by Xandr optimization multipled by the estimated IAB viewthrough rate and 0.50, plus $0.03.
# 2. If the user is in New York, bid the value determined by Xandr optimization multiplied by the estimated IAB viewthrough rate and 0.75. 
# 3. If the user is in Delaware, bid the estimated clearing price, but don't bid less than $0.10 or more than $1.00.
# 4. Otherwise, bid $0.50.
if every region = "US:CA":
        leaf_name: "t00001"
        value: compute(estimated_iab_viewthrough_rate, 0.50, 0.03, _, _)        
elif region = "US:NY":
        leaf_name: "t00002"
        value: compute(estimated_iab_viewthrough_rate, 0.70, 0.00, _, _)
elif region = "US:DE":
        leaf_name: "t00003"
        value: compute(estimated_clearing_price, 1.00, _, 0.10, 1.00)
else:
        leaf_name: "default"
        value: 0.50

Enchère basée sur la valeur du segment

#1. If the user is in California, bid the value of segment 111 times 2.0, plus 1.0.
#2. Otherwise, do not bid.
if region = "US:CA":
        leaf_name: "a00001"
        value: compute(segment[111].value, 2.0, 1.0, _, _)
else:
        value: no_bid

Enchère basée sur l’âge du segment

#1. If the user is in California, bid the segment age times -.2, plus 8.0, as long as the bid is under 8.0.
#2. Otherwise, do not bid.
 
if region = "US:CA":
        leaf_name: "b00001"
        value: compute(segment[111].age, -0.2, 8.0, 0.0, 8.0)
else:
        value: no_bid

Enchère basée sur la fréquence quotidienne

#1. If the user is in California and in segment 111, bid the user's daily frequency for line item 222 times -.2, plus 5, with an upper bound of 4.
#2. Otherwise, do not bid.
 
if every region="US:CA", segment[111]:
        leaf_name: "d0001"
        value: compute(line_item[222].day_frequency, -0.2, 5.0, 0.0, 4.0)
else:
        leaf_name: "d0000"
        value: no_bid

Enchère basée sur la fréquence de durée de vie

#1. If the user is in California and in segment 111, bid the lifetime frequency for creative 333 times -.2, plus 8, with an upper bound of 6.
#2. Otherwise, do not bid.
 
if every region="US:CA", segment[111]:
        leaf_name: "e0001"
        value: compute(creative[333].lifetime_frequency, -0.2, 8.0, 0.0, 6.0)
else:
        leaf_name: "e0000"
        value: no_bid

Enchère basée sur la récence

#1. If the user is in California, bid the recency for creative 333 times -.2, plus 8, with an upper bound of 6.
#2. Otherwise, do not bid.
 
if region="US:CA":
        leaf_name: "f0001"
        value: compute(creative[333].recency, -0.2, 8.0, 0.0, 6.0)
else:
        leaf_name: "f0000"
        value: no_bid

Voir aussi

• Modèles personnalisés
• La langue bonsaï
• Fonctionnalités bonsai
• Service d’analyseur de modèle personnalisé
• Service de modèle personnalisé