{
  "fetched_at": "2026-10-25T04:37:02Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/babushka-revenue-planning/data",
  "pages": [
    {
      "name": "rules",
      "content": "- Разрешено использование внешних данных (при условии публикования на форуме не позднее, чем за 7 дней до окончания соревнования)",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "data-description",
      "content": "<p> Вам доступны исторические данные о доходности рекламных кампаний Google Adwords в различных геолокациях. Задача — предсказать величину доходов с клика (Revenue per Click, RPC) для каждой группы объявлений и для каждой геолокации, представленных в тестовой выборке.\n\n<h2>Описание данных</h2>\n<ul>\n<li><strong>train.zip</strong> — обучающая выборка. Исторические данные с 01.02.2017 по 30.04.2017.</li>\n<li><strong>test.zip</strong> — тестовая выборка. Задача — предсказать величину доходов с клика (Revenue per Click, RPC) для тестовых данных за май и июнь 2017 г.</li>\n<li><strong>sample_submission.zip</strong> — образец корректных предсказаний в требуемом формате.</li>\n<li><strong>google_geo_structure.csv</strong> — иерархия геолокаций Google.\n<li><strong>extra_sq.zip</strong> — дополнительные данные, которые можно использовать для построения предсказаний.\n Содержат информацию о кликах и доходах по поисковым запросам для различных ключевых слов за период обучения.</li>\n<li><strong>extra_kw_structure.zip</strong> — дополнительные данные, которые можно использовать для построения предсказаний. Содержат информацию об иерархии кампаний (Campaign), групп объявлений (AdGroup) и ключевых слов (Keyword), а также текст ключевых слов (Criteria).</li>\n</ul>\n\n<h2>Поля</h2>\n<ul>\n<li><strong>CountryCriteriaId, RegionCriteriaId, MetroCriteriaId, CityCriteriaId, MostSpecificCriteriaId</strong> — идентификаторы геолокаций Google, соответствующие месту, где находился пользователь, кликнувший на объявление. Для каждой строчки в train/test могут быть заполнены некоторые из этих колонок. Так, например, если ненулевыми значениями заполнены поля CountryCriteriaId = 1, RegionCriteriaId = 2 и MostSpecificCriteriaId = 3, то непосредственным родителем в графе геолокаций Google локации с идентификатором 3, к которой относятся клики в данной строчке, является локация с идентификатором 2, а локации с идентификатором 2 — локация с идентификатором 1.</li>\n<li><strong>AllConversions|*, AllConversionValue|*, Revenue|*</strong> — для каждого рекламодателя существует индивидуальный набор действий пользователя на сайте, каждое из которых имеет свою ценность и приносит определённый доход. В данных полях содержится информация о количестве подобных действий каждого типа, их ценности и полученного дохода соответственно. Название каждого поля содержит идентификатор рекламодателя и идентификатор типа действия пользователя (в соответствующем порядке).</li>\n</ul>",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "## Небольшая справка: как работает контекстная реклама\n\n<p>Система контекстной рекламы применяется на страницах поисковых сервисов, таких как Google или Яндекс. Когда пользователь набирает запрос, система контекстной рекламы формирует список рекламодателей, которые отметили, что хотят быть показаны по данному словосочетанию и контексту (устройству, географии). Далее среди этих рекламодателей проводится обобщенный [аукцион Викри](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD_%D0%92%D0%B8%D0%BA%D1%80%D0%B8), определяющий порядок, в котором объявления рекламодателей будут показаны. Если пользователь кликнет на объявление, рекламодатель уплачивает системе определенную аукционом цену.\n\n## Что предлагается моделировать\n<p>После клика на объявление контекстной рекламы пользователь переходит на сайт рекламодателя. Там он имеет возможность совершить полезные для рекламодателя действия, такие как покупки, просмотр деловых предложений, заполнение заявок, и т. д. Подобные действия являются индивидуальными для каждого рекламодателя и отслеживаются с помощью специальной системы, называемой conversion tracking. Обычно отслеживают такие характеристики, как тип полезных событий, их количество и ценность. \n\n<p>Для того, чтобы спланировать реламную кампанию, рекламодателю необходимо знать величину Revenue per Click — сколько он заработает с каждого клика на объявление в определенном контексте (устройство, географическая локация пользователя, группа объявлений). Эту величину и предлагается предсказать. Более подробное описание задачи — на странице с данными.\n\n",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "Оценка качества предсказаний происходит с помощь WRMSE, в качестве весов используется колонка Clicks. Так как Clicks является случайной величиной, для тестовой выборки она не предоставляется.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}