Predicting Facebook Ad Impressions & Cpm Values
| dc.contributor.advisor | Özlük, Özgür | |
| dc.contributor.author | Tekten, Semih | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-12T13:42:02Z | |
| dc.date.available | 2019-11-12T13:42:02Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | It is estimated that there are more than two billion active users on Facebook as of the first quarter of 2018 and social media has tremendous opportunities for advertisers in terms of performance and measurability. However, for marketing managers, it is very difficult to manage all the campaigns on different marketing channels and optimize for better results.For that reason, Facebook Marketing Partners or other optimization solutions emerged in the adtech market. In order to improve existing optimization solutions in the market, ad impression costs will be predicted in this study by using different machine learning techniques and different algorithms. The main goal of this study is to generate a robust model for predicting CPM values on Facebook, and to use that model as an in put for the existing optimization solution Adphorus offers for its clients. Adphorus is one of the Facebook Marketing Partners in the market. | |
| dc.description.abstract | 2018’in ilk çeyreği itibariyle Facebook aktif kullanıcı sayısının 2 milyarın üzerinde olduğu tahmin ediliyor ve sosyal medya reklam verenler için performans ve ölçümleme anlamında sayısız fırsatlar sunuyor. Ancak pazarlama yöneticileri için bu aynı zamanda daha iyi sonuç almak amacıyla farklı kanallarda çok sayıda kampanya yönetmek anlamına da gelmekte ve yorucu olmaktadır. Bu sebeplerle “adtech” sektöründe “Facebook Marketing Partners” ve optimizasyon çözümleri sunan şirketler doğmuştur. Bu çalışmada, piyasadaki optimizasyon çözümlerini geliştirmek için farklı makine öğrenim teknikleri ve algoritmaları kullanılarak Facebook reklam gösterim maliyetleri (CPM) tahmin edilecektir. Bu projenin amacı Facebook CPM değerlerini güçlü bir şekilde tahmin ederek, bu tahminleri Adphorus’un hali hazırda müşterilerine sunduğu optimizasyon algoritması içerisinde kullanmaktır. Adphorus, Türkiye merkezli Facebook Marketing Partner şirketidir. | |
| dc.identifier.citation | Tekten, S. (2018). Predicting facebook ad ımpressions & CPM values, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.11779/1194 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Facebook Ad Delivery | |
| dc.subject | CPM Prediction | |
| dc.subject | CPM Forecasting | |
| dc.subject | Impression Prediction | |
| dc.subject | Impression Forecasting | |
| dc.subject | Facebook Reklam Dağıtımı | |
| dc.subject | Reklam Gösterimi Tahminleme | |
| dc.subject | Reklam Gösterim Maliyeti Tahminleme | |
| dc.title | Predicting Facebook Ad Impressions & Cpm Values | |
| dc.title.alternative | Facebook reklam gösterim adet ve maliyetlerini tahmin etme | |
| dc.type | Master's Degree Project | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| gdc.author.institutional | Tekten, Semih | |
| gdc.coar.access | open access | |
| gdc.coar.type | text::thesis::master thesis | |
| gdc.description.department | Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Büyük Veri Analitiği Yüksek Lisans Programı | |
| gdc.description.publicationcategory | YL-Bitirme Projesi | |
| gdc.description.scopusquality | N/A | |
| gdc.description.wosquality | N/A | |
| gdc.publishedmonth | N/A | |
| gdc.virtual.author | Özlük, Özgür | |
| relation.isAuthorOfPublication | 78d216c1-2c30-45e3-9ba3-2d8f3acca8b6 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 78d216c1-2c30-45e3-9ba3-2d8f3acca8b6 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | 636850bf-e58c-4b59-bcf0-fa7418bb7977 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | 0d54cd31-4133-46d5-b5cc-280b2c077ac3 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | a6e60d5c-b0c7-474a-b49b-284dc710c078 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery | 636850bf-e58c-4b59-bcf0-fa7418bb7977 |