Métricas de impressões de anúncios
Uma empresa de publicidade desenvolveu um novo anúncio para aumentar o engajamento dos usuários com seu questionário. O novo anúncio foi exibido para uma porcentagem de usuários no grupo exposed, e um anúncio fictício foi exibido para o control. Considere-se o Analista de Dados responsável por interpretar os resultados do teste. O primeiro passo que você decide dar é definir e estimar métricas úteis para começar a avaliar o sucesso da iniciativa de marketing.
Use o que você aprendeu no vídeo para definir métricas de sucesso e analisar as diferenças entre os dois tipos de experimento na coluna experiment. O conjunto de dados AdSmart do Kaggle já está carregado para você.
Este exercício faz parte do curso
A/B Testing em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Filter on users who responded
AdSmart_Responded = AdSmart[(AdSmart['____'] == ____) ____ (AdSmart['____'] == ____)]