Извините, регистрация закрыта. Возможно, на событие уже зарегистрировалось слишком много человек, либо истек срок регистрации. Подробности Вы можете узнать у организаторов события.
Группа компаний Rambler&Co и сообщество SEO.msk организуют третью встречу из цикла «Data Driven SEO». Темы данного мероприятия «Классификация поисковых запросов» и «Анализ данных в задачах SEM». Представим несколько подходов к задаче текстовой классификации, сравним результаты работы классификаторов, рассмотрим интересные кейсы определения тематики поискового запроса. Предложим подходы к анализу сценариев поведения пользователей, затронем применение анализа данных в решении задачи внутренней оптимизации и анализ возможности влияния на поисковую выдачу. В этот раз мы начнем нашу встречу с круглого стола: рассмотрим 3-и подхода к классификации поисковых запросов. Продолжат встречу 3 интересных доклада.
Классификация поисковых запросов:
Карпович Сергей, Rambler-Co
Классификация поисковых запросов в iPython: тематическое моделирование и логистическая регрессия.
Николай Хиврин, CEO MegaIndex
Векторные алгоритмы для определения тематики поисковых запросов.
Алексей Чекушин, Head of search tech, Ostrovok.ru
Вектора тематик в n-мерном пространстве терминов с учётом функции тематических весов.
Доклады:
Николай Чудинов, Руководитель направления по привлечению трафика ИА «Банки.ру»
Тема: Автоматизация анализа сценариев поведения пользователей для целей search engine marketing (SEM) на примере систем рекомендаций.
Анализ пользовательского поведения, применяемый в SEM, коренным образом меняет обычные практики построения стратегии оптимизации интернет проектов. UBA-решения (User Behavior Analytics) помогают компаниям точечно сосредоточить ресурсы и минимизировать расходы.
Рассмотрим несколько моментов в организации подобной системы:
• выбор систем хранения данных для быстрой реакции
• персистентная структура данных профиля уникального пользователя
• варианты построения пользовательских цепочек в сценарии
• возможности актуализации семантической коллекции (два подхода)
• типовые возможности анализа возвратов пользователя по любому из каналов привлечения
• рациональные подходы триггерной рекламы, ошибки формирования документа
• связи сырых данных с горячим потоком
Валентин Батрак, Rush Analytics Russia.
Тема "Текстовый Анализ на службе внутренней оптимизации: практика и кейсы"
Тезисы:
1. Когда нужен текстовый анализатор.
2. Требования и подготовка к анализу: используем инструмент правильно.
3. Алгоритм использования: от ввода запросов до ТЗ копирайтеру.
4. Практика и кейсы: совмещение нескольких запросов на одной странице, а также типичные ошибки.
5. Лайфхаки внутренней оптимизации.
Станислав Поломарь, директор подразделения поискового продвижения Webit
Тема "Анализ возможностей влияния на поисковую выдачу".
Тезисы:
1. Срезы по корреляции видимости и метрик из групп: текстовые, ссылочные и поведенческие.
2. Срезы по влиянию доработки отдельных метрик на улучшение видимости.
3. Кейсы по поведенческим метрикам — крупные порталы и e-commerce.
4. Выкладки по CTR и некоторым другим метрикам на большой коллекции.