Aplicação de machine learning na classificação de termos de pesquisa em campanhas publicitárias digitais

Abstract

O presente estudo relaciona machine learning e marketing digital, através de um estudo da aplicação de um algoritmo de machine learning em termos de pesquisa gerados por uma campanha de mídia paga. O objetivo é identificar os termos de pior performance através de um algoritmo de clusterização, simplificando um processo manual e não assertivo. Utilizou-se um modelo de clusterização K-Means para identificar padrões dentro de um grande banco de dados, gerado diariamente por pesquisas feitas na plataforma de busca Google. Obteve-se como resultado um modelo, baseado em dados históricos, que segmenta a base em 7 diferentes clusters, onde analisou-se o cluster de pior performance para a negativação de termos de pesquisa em uma campanha. Com um algoritmo desenvolvido em Python e a partir de uma análise da performance dos estratos, foi possível, portanto, desenvolver um modelo que identificasse os termos de pior performance a serem negativados.