| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Mākslīgā intelektā balstītas satura pielāgošanas pieeju salīdzinošs novērtējums Google Ads un Meta Ads platformās |
| Nosaukums angļu valodā |
Comparative Evaluation of Artificial Intelligence Based Content Personalization Approaches in Google Ads and Meta Ads Platforms |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Alla Anohina-Naumeca |
| Recenzents |
Arnis Staško |
| Anotācija |
Bakalaura darbā analizētas mākslīgajā intelektā balstītas reklāmu satura pielāgošanas pieejas Google Ads un Meta Ads platformās. Darba mērķis ir salīdzināt Google Ads Performance Max un Meta Ads Advantage+ pieejas, izvērtējot to ietekmi uz digitālā mārketinga veiktspējas rādītājiem. Darbā apvienota zinātniskās literatūras, platformu dokumentācijas, anonimizētu kampaņu datu un nozares speciālistu aptaujas analīze. Empīriskās analīzes rezultāti parāda, ka platformu efektivitātes novērtējumu būtiski ietekmē izmantotais datu avots un atribūcijas loģika. Google Analytics 4 dati analizētajā izlasē atšķīrās no reklāmas platformu iekšējiem konversiju datiem, savukārt ekspertu aptauja apstiprināja datu kvalitātes, konversiju uzskaites un radošo materiālu nozīmi MI balstītu reklāmas risinājumu novērtēšanā. |
| Atslēgas vārdi |
MĀKSLĪGAIS INTELEKTS, GOOGLE ADS, META ADS, AUTOMATIZĒTA OPTIMIZĀCIJA, ATRIBŪCIJA |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
ARTIFICIAL INTELLIGENCE, GOOGLE ADS, META ADS, AUTOMATED CAMPAIGN OPTIMIZATION, ATTRIBUTION |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2026 09:25:54 |
