Carregant...
Tipus de document
Treball de fi de màsterData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/183339
Identification of negative keywords in search marketing with embedding layers and neural networks
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
[en] In this paper we introduce a model to help marketing specialists within the field of Search Advertising to limit spend on Google searches which have a low probability of leading to a revenue generating event. This is a topic which has not been widely addressed in scientific literature. For this study, we obtained data from a company which spends a large amount on Google Ads, but relies on a subjective and time-consuming approach to this problem. Our proposed model uses GloVe’s pre-trained Embedding Layers and Neural Networks to speed up and improve accuracy of this process.
Descripció
Treballs finals del Màster de Fonaments de Ciència de Dades, Facultat de matemàtiques, Universitat de Barcelona. Any: 2021. Tutor: Jordi Vitrià i Marca
Matèries (anglès)
Citació
Citació
LORIS, David. Identification of negative keywords in search marketing with embedding layers and neural networks. [consulta: 30 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/183339]