Caso de Éxito
Machine Learning y
modelos de optimización
en SEM y SEO
Oportunidad: Mayor eficiencia y velocidad
En el año 2006, nuestro cliente Yahoo! tenía la capacidad de gestionar hasta 2.000.000 de keywords en los motores de búsqueda con una latencia de información de 3 días.
La latencia es la demora entre que se genera el dato y que ese dato se pueda usar, por lo que Yahoo! necesitaba mayor eficiencia y velocidad para transportar más datos con un nivel de detalle muy alto y así mejorar sus estrategias de SEM (Search Engine Marketing) y SEO (Search Engine Optimization).
Solución: Plataforma de gestión de SEM y análisis de SEO
Medición de fuentes de tráfico
Reducción de la latencia de datos.
Visualización y segmentación de las fuentes de tráfico.
Mejor atribución de costos de las campañas entre las propiedades de Yahoo!
Optimización de campañas
Automatización de todo el proceso de gestión de campañas con modelos de optimización.
Gestión de cada término de búsqueda de manera independiente.
Mecanismos de apoyo para la evolución de los modelos de optimización.
El proyecto fue uno de los primeros en utilizar la tecnología Hadoop en escala productiva
Proceso:
El proyecto con Yahoo! tuvo una duración de 7 años en total, el cual se trabajó remotamente con equipo distribuidos en Chile, Estados Unidos y Jordania.
Se comenzó trabajando con prototipos y desarrollando modelos de optimización para conjuntos pequeños de keywords, luego se iban validando los resultados para ampliar y tomar un portafolio cada vez mayor.
Esto se realizó utilizando un modelo llamado Champion Challenger, donde se hacían competir distintos algoritmos y el que obtenía los mejores resultados se consideraba el Champion, de esta forma se iba escalando con el procesamiento de datos.
Durante los últimos 4 años, el proyecto se enfocó en la reducción de la latencia de datos, creando la ingeniería de la extracción de los datos, reduciendo así la latencia de 3 días a 3 horas.
Resultados:
Gracias al desarrollo de esta plataforma, se logró reducir la latencia de información de 3 días a 3 horas, posicionando más de 145 millones de keywords y procesando alrededor de 4TB por hora.
Se desarrollaron alrededor de 60 modelos de optimización y Machine Learning que permitieron quintuplicar la rentalibidad de las campañas SEM de Yahoo!
“Unholster is the smartest and most effective technology partner I have encountered in decades. They’ve demonstrated an unique ability to understand complex complex business challenges, formulate technology strategies, then deliver solutions”
Nick Besbeas
Former CMO LinkedIn and Former SVP Marketing Yahoo!
Tecnologías usadas
