Gmail点击率(CTR)和打开率

Gmail点击率(CTR)和打开率是衡量电子邮件营销活动效果的重要指标。

Gmail点击率(CTR)指的是在Gmail邮件中，收件人点击邮件中的链接或按钮的比例。它可以衡量邮件内容的吸引力和用户对邮件中的呼吁行动的响应程度。较高的CTR意味着邮件内容更具吸引力，能够引起用户的兴趣并促使他们采取行动。

Gmail打开率是指收件人打开邮件的比例。它可以反映邮件主题、发件人信誉和预览文本的吸引力。较高的打开率意味着邮件在收件人中引起了兴趣和好奇心，使他们愿意打开邮件并查看其内容。

以下是一些提高Gmail点击率和打开率的方法和技巧：

个性化邮件内容：根据收件人的兴趣、行为和偏好，定制邮件内容，使其更具个性化和相关性。
强调邮件主题：使用吸引人的邮件主题，激发收件人的好奇心和兴趣，增加打开邮件的可能性。
优化预览文本：预览文本是在收件人收到邮件时显示的简短描述。确保预览文本能够吸引收件人的注意力，概括邮件内容的亮点，鼓励他们打开邮件。
清晰明了的呼吁行动：在邮件中明确指示收件人采取行动，例如点击链接、填写调查问卷或购买产品。确保呼吁行动明确、易于理解和易于执行。
A/B测试：通过A/B测试不同的邮件主题、内容和呼吁行动，找到最有效的组合，提高点击率和打开率。
遵循最佳实践：遵循电子邮件营销的最佳实践，包括遵守反垃圾邮件法规、确保邮件内容清晰、简洁和易读、使用吸引人的图像和设计等。

腾讯云提供了一系列与电子邮件营销相关的产品和服务，例如腾讯企业邮、腾讯邮件推送等。这些产品可以帮助用户管理和发送电子邮件，提供可靠的邮件传递和高效的营销工具。您可以访问腾讯云官方网站了解更多关于这些产品的详细信息和功能介绍。

腾讯企业邮产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/exmail

腾讯邮件推送产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ses

相关·内容

程序化点击率预估（CTR）

指标广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件，点击率预估主要有两个层次的指标： 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标，它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。...框架工业界用得比较多的是基于LR的点击率预估策略，我觉得这其中一个重要的原因是可解释性，当出现bad case时越简单的模型越好debug，越可解释，也就越可以有针对性地对这种bad case做改善。...整个CTR预估模块的框架，包含了exploit/explore的逻辑。 ? 单纯点击率预估算法的框图如下; ? Step-by-step 1....对于广告点击率预估，同时拥有这三类特征。所以一个简单的方法就是级联地使用这两个方法，更好地进行特征组合。 ? 3. LR a....比如说，现在认为在不同的点击率区段，影响点击率的特征的权重是一致的，但实际发现是不一样的，就可以按照点击率的区间划分，做分区间模型(据说阿里用的MLR就是这个东东)。

1.9K8 0

CTR点击率预估论文集锦

1.1K2 0

广告推荐CTR点击率预测实践项目！

干货作者：鱼佬，武汉大学硕士，Datawhale成员与报纸、杂志、电视、广播这些传统的传播媒体广告相比，新生的互联网广告拥有天然优势：它能够追踪、研究用户的偏好，并在此基础上进行精准广告推荐和营销...CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是衡量互联网广告效果的一项重要指标。这个问题是近几年各大平台研究的热点。...本文借助华为全球校园AI算法精英赛题——广告-信息流跨域ctr预估，对该问题进行研究。...引入其他媒体的广告用户行为数据，也能丰富用户和广告特征。赛题任务本赛题基于广告日志数据，用户基本信息和跨域数据优化广告ctr预估准确率。...89000243 数据下载：（没有参赛过的同学参考） https://xj15uxcopw.feishu.cn/docx/doxcnufyNTvUfpU57sRyydgyK6c 实践思路本次比赛是一个经典点击率预估

7171 0

你真的懂点击率（CTR）建模吗？

点击率(CTR，Click-Through Rate)以及派生的各种用户行为概率(如商品购买率、推荐好友接受率、短视频3s曝光率等)是广告、推荐、搜索等互联网应用中大家耳熟能详的词汇。...以点击率为例，如何建立高效的CTR预估模型是领域从业者们的核心能力，也是头部企业长期重兵投入、持续优化的核心技术。...CTR的微观不可预测性不失一般性，下文统一以展示广告场景为例来做介绍。点击率，即发生点击的概率，度量的是“某时某刻某地用户对看到的某个广告点击的可能性”。那问题来了，这个可能性能否被准确预测？...2.2 CTR建模任务的第二层简化上述假设，建立了对全局样本服从参数为的Bernoulli分布的学习框架。然而常见的CTR模型给出的预测结果并不是分布，而是某个确定的点击率值。...注意：这里的函数同样要求所有用户都服从； 点击率本身是个分布，实际模型输出分布的均值。对于Bernoulli分布而言均值恰好为，因此预测的点击率为。

1.4K2 0

CTR点击率预估之经典模型回顾

---- SIGAI特约作者张凌寒中国科学院研究生院研究方向：机器学习, 推荐系统摘要 CTR(Click-through rate, 点击率)预估在工业级推荐系统、广告系统中是非常重要的一个环节...Factorization Machines, 域感知因子分解机)做进一步特征组合 5.使用GBDT(Gradient Boosting Decision Tree, 梯度提升决策树)进行高阶特征组合 6.总结关键词: 点击率预估...LR在CTR预估中的应用在CTR预估中, 我们通常使用one-hot编码来对数据进行处理....有关GBDT更加详细的论述请参考: Linghan Zhang：Gradient Boosting梯度提升-GBDT与XGBoost解析及应用zhuanlan.zhihu.com 总结本文对CTR点击率预估的经典模型进行了梳理和回顾...许多现代的深度学习点击率预估模型都是以上述的经典模型为基础演变而来, 厘清经典模型的发展脉络, 对掌握和使用深度学习点击率预估模型将有很大的益处. 引用 [1] Zhang, J. (2019).

3K2 1

DPN: 考虑用户行为模式的点击率（CTR）预估方法

导读本文方法主要针对ctr预估中的用户行为建模提出相应的模型，用户交互历史包含了不同的行为模式，反映用户的习惯性范式。...2.方法 alt text 2.1 base模型 embedding层用于提取用户特征emb和行为emb，行为序列中包含了历史交互的item id和item的类型，得到两者的emb后进行拼接得到 e_k...）， e_T 是目标商品的emb和序列emb一样也是拼接了item id和类型的emb。...对历史行为模式和当前目标行为模式之间的依赖性进行建模，可以有效地帮助模型确定对目标商品和类别的点击是否符合用户的习惯范式，从而提高模型的推荐性能。...通过前面的细化网络，我们可以得到和目标item相关的第k个行为模式序列的表征为 p_k^*=\{b_1^*,...,b_s^*\} , 然后和目标item对应的模式做target attention。

1171 0

成也CTR，败也CTR，点击率怎么就成了算法工程师的梦魇？

2042 0

刷流量和刷点击率的方法探讨

请自行在网上搜索和下载软件。许多朋友需要用到提高流量或点击率，比如：提高自己博客访问量，小说访问量，视频点击率，论坛帖子点击率等。这样就可以提高自己的排名或在网页热门信息中展现。...a 浏览器本地缓存：只要你打开网页，浏览器就会在你的电脑缓存中保存网页信息，下次刷新时可能直接从本地缓存中读取，所以没有访问到网络。...5、网站通过Session限制用户刷流量行为（这种形式比较少见，因占用服务器资源）我们每次打开浏览器访问网站时，会建立浏览器与网站服务器之间的会话（Session）。...突破：方法很简单，就是关闭浏览器再重新打开浏览器刷新。《网页自动刷新监控工具》可以在每次刷新后关闭浏览器，每次刷新前重新打开浏览器。...网站通过收集用户客户端User Agent信息，智能判断拒绝用户刷流量行为每个浏览器都有一个标识，叫做User Agent（以下简称UA），UA信息包括你的操作系统类型，系统版本，浏览器类型和版本

1.8K1 0

点击率预测模型Embedding层的学习和训练

（Distributed Training）总结和展望 01 CTR预测模型（CTR Models） 1....推荐系统中的核心问题 点击率预测模型是推荐系统中的核心问题。举个例子，如上图所示是一个网页，网页上有一些内容，也有一些位置留给广告，广告对于一个网站来说是比较大的收入来源。...展示什么广告给用户，就需要预测用户在特定页面点击广告的概率，点击率预测就是执行这样一个任务。预测的准确与否决定了整个推荐系统或者说广告系统的收益以及用户体验。...在2021年IJCAI上面有这样一篇Survey论文，是上海交通大学张伟楠老师和华为诺亚实验实的联合工作，将深度学习时代的点击率预测模型分为了三类：第一类就是基于组合特征挖掘的模型；第二类针对用户行为的模型...论文对15年至今比较有代表性的深度学习点击率预测模型进行复现，在几个公开数据集上进行调参、再调优。实验结果显示，模型创新，结构创新带来的收益越来越小。

1.2K0 0

WWW24 | 用相似用户和item增强点击率预估

导读 CTR预估中，我们可以利用用户行为序列来捕捉用户不断变化的偏好。但是，历史序列往往具有严重的同源性和稀缺性。本文提出了一种数据驱动的方法来丰富用户表征。...将用户画像和召回的item看作是跨阶段框架内的两个理想数据源，分别包括u2u（用户对用户）和i2i（item对item）。...相比于其他推荐模型，本文额外增加了一些模块，可以和其他ctr模型结合：基于用户emb，通过simhash在用户集合中检索相似用户基于目标item的emb，通过simhash在召回item中检索相似item...基于检索得到的相似用户和item构建交互矩阵，使用交互矩阵对相似用户和item进行加权聚合随后用于后续的点击率预估 2.方法 alt text 2.1 跨阶段用户/item选择模块该模块的作用是选择最相似的用户和相关...w_{i}\cdot E_{\mathcal{R}^{\prime}}\\v_{u}^{enr}=Concat(v_{ui}^{c},v_{ui}^{d}) 最后的损失函数由两部分组成，分别是原始的点击率预测的交叉熵损失和这里的权重矩阵学习的交叉熵损失函数

1381 0

GBDT、FM、FFM和DNN融合构建广告点击率预测模型

点击率预估用来判断一条广告被用户点击的概率，对每次广告的点击做出预测，把用户最有可能点击的广告找出来，是广告技术最重要的算法之一。...输出验证集上的训练信息平均准确率平均损失平均Auc 预测的平均点击率 精确率、召回率、F1 Score等信息因为数据中大部分都是负例，正例较少，如果模型全部猜0就能有75%的准确率，所以准确率这个指标是不可信的...我们需要关注正例的精确率和召回率，当然最主要还是要看LogLoss的值，因为比赛采用的评价指标是LogLoss，而不是采用AUC值。 ? TensorBoard中查看loss ?...总结以上就是点击率预估的完整过程，没有进行完整数据的训练，并且有很多超参可以调整，从只跑了一次epoch的结果来看，验证集上的LogLoss是0.46，其他数据都在75%~80%之间，这跟FFM、GBDT...和FM网络训练的准确率差不多。

2K1 0

邮件营销需要追踪的5类关键数据

本文讲解了弹回率、未弹回率、打开率、点击率、转化率等需要追踪的数据，需要的朋友可以参考下： 1....代替 “成功发送的邮件总数从邮件打开率是衡量出邮件营销活动效果的重要指标，所受关注和欢迎的程度如何。...点击率（Click Through Rate） CTR是在邮件中点击了一个或多个链接的目标受众数，表现为总体打开数的百分比。...【计算公式: 点击率 = 点击链接的用户总数 ÷ 邮件送达总数】计算CTR的步骤：第一步：计算点击链接的目标受众人数，一个订阅者可以进行多个点击，计算时不可重复第二步：用点击链接的目标受众人数处以送达总数...，算出Email的点击率，转化为百分比在E-mail中点击一个链接会在追踪中显示为一个打开，点击率永远不会超过打开率。

3.5K0 0

从模型到部署，FPGA该怎样加速广告推荐算法

ECPM=1000*CTR*单条广告点击价格。 ? 看个例子：广告 A：点击率 4%，每个曝光 1 元钱，广告 B：点击率 1%，每个曝光 5 元钱。...那么再看一个例子：如果广告 A：点击率是 5%，广告 B：点击率也是 5%，点击价格也相同，该选择广告 A 还是广告 B?...这些决定属性在 CTR 预估模型中都叫做特征，而 CTR 预估模型中有一重要过程「特征工程」，将能影响点击率的特征找到并进行处理，比如把特征变成 0 和 1 的二值化、把连续的特征离散化、把特征平滑化、...当输入新的数据，就会预测该数据的结果，也就是点击率了。那么有没有很好奇如何搭建并训练出一个好的 CTR 预估模型呢？...将 linear 和 dnn 连接起来。将点击率设置为 lebel1，从经验实测效果上说，理论原因这里就不赘述了。

9882 0

计算广告——平滑CTR

这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。...3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...image.png 广告点击率对于在线广告有着重要的作用，在网络中，对于有限的流量，通常要选择出最优质的广告进行投放，此时，CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR...出现上述两种现象的主要原因是我们对分子impression和分母click的估计不准确引起的，部分原因可能是曝光不足等等，对于这样的问题，我们可以通过相关的一些广告的展示和点击数据对CTR的公式进行平滑处理

2K12 0

尝试改进微信读书个性化推荐：一个基于 CTR 预估的方法

评估指标 TopN 准确率（查全率）：推荐命中次数／推荐次数 TopN 召回率（查准率）：推荐命中次数／加书架次数推荐算法对照组：Word2vec 微信读书的猜你喜欢使用 Item-CF 和 Word2vec...实验组：CTR 预估方法 CTR 预估方法，即利用点击率预测模型，对候选集的 user-item 特征，预测点击率，然后重新排序生成推荐结果。...训练点击率预估模型：以 1～4 月非实验对象用户数据作为训练集，根据用户在 1～3 月的微信属性、阅读行为和书籍的特征（详见附录），预测用户在 4月加书架的概率。...常见的模型有：LR / GBDT / GBDT+LR / FM 等，可参考 3 点击率预估，对候选集重排序：对每个用户，用 LR 模型预测他把候选集书籍加入书架的概率，然后排序取 topN 作为推荐结果...参考 1 美团推荐算法实践 2 因子分解机FM-高效的组合高阶特征模型 3 CTR预估模型(点击率预测模型)的进化之路 4 特征工程简介 5 Word2Vec-知其然知其所以然 6 LR, 逻辑回归

1.2K4 0

程序化广告交易中的点击率预估

指标广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件，点击率预估主要有两个层次的指标： 1. 排序指标。...框架工业界用得比较多的是基于LR的点击率预估策略，我觉得这其中一个重要的原因是可解释性，当出现bad case时越简单的模型越好debug，越可解释，也就越可以有针对性地对这种bad case做改善...整个CTR预估模块的框架，包含了exploit/explore的逻辑。 ? 单纯点击率预估算法的框图如下; ? Step-by-step 1....对于广告点击率预估，同时拥有这三类特征。所以一个简单的方法就是级联地使用这两个方法，更好地进行特征组合。 ? 3. LR a....比如说，现在认为在不同的点击率区段，影响点击率的特征的权重是一致的，但实际发现是不一样的，就可以按照点击率的区间划分，做分区间模型(据说阿里用的MLR就是这个东东)。

9316 0

多任务学习在美图推荐排序的近期实践

因此近半年来，我们的业务目标自然的从点击率预估发展到点击率和关注转化率的多目标预估模型。本文介绍将多任务学习应用于点击率和关注转化率预估的一些思考和实践经验。...当多个任务相关性强时，譬如点击率和关注转化率，多任务学习与迁移学习的本质区别便成为多任务的最大优点。...思虑至此，结合实际预估目标，我们很自然的选择多任务学习作为点击率预估和关注转化率预估的多目标预估模型。...在线上预估时，因为模型尺寸没有变化，推理效率和线上的点击率预估模型一致。考虑到我们是在点击率任务的基础上同时优化关注转化率，融合公式上体现为优先按照点击率排序再按照曝光→关注的转化率排序。...C、D等点击率较高的feed不受分布改变后影响，因此整体CTR应不受太大影响。

2.3K2 0

转化率预估中的贝叶斯平滑

，就是最好的点击率了！！！！...例如有两件商品A和B，其点击率分别为和，，但商品的曝光只有10次，商品的曝光有100次，这样比较是否合理？那么我们就要用到贝叶斯估计来解决这个问题了！ 4.3....更美好的是我们可以分离出修正参数，来进行更好的估计（即3.1 公式中的和）。既然有先验分布，就有后验分布。的后验分布记作。其中表示输入数据或特征，对于点击率预测，就是点击次数和曝光量。...即基于当前的点击次数和曝光量，求点击率的分布；而未看到数据之前点击率的分布是。下面会讲解如何计算后验分布....上式就是点击率估计（平滑）的最终形式。其中和就是点击次数和曝光量，即为3.2中的，αβ是3.2中的。和是从历史数据中得到的。

1.8K1 0

【点击率预估】Wide&deep 点击率预估模型

本周推文目录如下：周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型周二：【文本分类】基于DNN/CNN的情感分类周三：【文本分类】基于双层序列的文本分类模型周四：【排序学习】基于...Pairwise和Listwise的排序学习周五：【结构化语义模型】深度结构化语义模型 点击率预估模型预判用户对一条广告点击的概率，对每次广告的点击情况做出预测，是广告技术的核心算法之一。...逻谛斯克回归对大规模稀疏特征有着很好的学习能力，在点击率预估任务发展的早期一统天下。近年来，DNN 模型由于其强大的学习能力逐渐接过点击率预估任务的大旗。...精准的点击率预估对在线广告系统收益最大化具有重要意义。...Learning to rank, 具体用 pairwise rank（标签 1>0）或者 listwise rank 统计每个广告的点击率，将同一个 query 下的广告两两组合，点击率高的>点击率低的

2K4 0

互联网智能广告系统简易流程与架构 | 架构师之路

1.5K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云