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3개의 글
통계·ML cold-start · thompson-sampling
Cold start 문제 — 신규 유저·신규 상품·신규 캠페인에 Thompson Sampling으로 답하는 법
신규 유저는 행동 이력이 없고, 신규 상품은 노출 이력이 없고, 신규 캠페인은 성과 이력이 없습니다. 정보 없이 추천·입찰·예산 분배를 어떻게 할까요. Thompson Sampling은 "탐색·활용 균형"의 베이지안 답을 가장 단순하게 줍니다. 마케팅 cold start 문제의 표준 도구.
그로스해킹 creative-testing · mab
Creative testing scaling — 광고 소재 100개 평가의 운영 룰
LLM이 광고 소재를 100개 만드는 시대에 운영자는 100개를 다 임프레션 태울 수 없습니다. 사전 필터·예산 분배·중도 cut의 3단계 룰로 100개를 5개로 추리는 자리. Multi-armed bandit·Thompson Sampling을 운영 캘린더에 박는 표준 패턴.
통계·ML ab-testing · multi-armed-bandit
Multi-Armed Bandit vs A/B — 언제 어떤 걸 써야 하나
광고 운영 플랫폼의 Auto Optimize는 사실 Multi-Armed Bandit입니다. A/B 테스트와 어떻게 다르고, 언제 어떤 걸 써야 하는지 마케터 시각으로 정리.