Диссертация (1137263), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Ее решение – в интересах и других сторон:рекламодателей и самих пользователей, поскольку первые нуждаютсяв привлечении потребителей, а вторые – в релевантной их запросуинформации.В научной литературе проблематика выбора наилучшего критерияпоказа рекламного объявления стала активно изучаться последние 1015 лет. Над обозначенной проблемой работали многие учёные: Choul6W.
L., Agarwal D. K., Broder A. Z., Ciaramita M., Lacerda A., Ghose A.,Zhang W. V., Schroedl S., Lahaie S., Radlinski F., Chakrabarti D.,Dembczynski K., Regelson M., Richardson M., Feng J., Joachims T., GrankaL., Herbrich R., Liu T. Y., Zhu Y. Graepel T., Sheth A. и др. Как видно,проблема является актуальной и широко исследуется научнымсообществом, однако ни в одной из представленных в литературе работне уделяется достаточное внимание исследованию модели показоврекламных объявлений, выявлению критериев эффективности показови соответствующих ограничений, математической постановке задачиоптимизации и её решению. Обусловлено это тем, что решение показарекламного объявления на запрос пользователя требует учетабольшого количества факторов и переменных, которые между собойвзаимосвязаны.
Решение этой важной и сложной научно-практическойпроблемытребуетприменениясовременногоматематическогоаппарата, а именно – разработке математической модели показоврекламных объявлений, а также постановки и решения задачиоптимизации, что и было сделано в представленной работе.Степень разработанности проблемыВ научной литературе проблематика выбора критерия показарекламного объявления стала активно изучаться последние 10-15 лет.В литературе можно выделить три подхода к постановке задачиоптимизации рекламных показов.Первый подход использует в качестве способа обученияалгоритмаранжированиярекламныхобъявленийоптимизациюрелевантности рекламы [46], [52], [16]: их цель состоит вмаксимизации количества кликов.В случае если ранжирующаяфункция может точно предсказывать клик по рекламному объявлениюи его релевантность, то этот подход также приводит к максимизации7дохода поисковой системы. Чтобы учесть суммарный доход поисковойсистемы, один подход объединяет в себе доход и релевантность вформе линейной комбинации [52], другой –умножение показателярелевантности на ставку рекламодателя [14].
Оба метода являютсяэвристическими, поэтому нахождение оптимальных параметровдостаточнозатруднительно.Когданастраиваемыхпараметровдостаточно много, эвристический выбор этих параметров становитсяневозможным, т. к.вычислительная сложность увеличиваетсяэкспоненциально с ростом числа параметров.Второй подход состоит в разделении ожидаемого дохода на двесоставляющие, каждую из которых стараются максимизировать: иставка рекламодателя.Предложено несколькоалгоритмов дляпредсказания объявления с высокой точностью [27], [55], [53],[32].
Предположением этого подхода, как указано в [32], является то,что существует собственная релевантность объявления, которая независит от контекста запроса пользователя. Объявление с высокимзначением может быть и неревантным конкретному запросупользователя.Механизм, изложенный в работе [46], дает результаты только вслучае высокой точности предсказания релевантности объявления.Вторая [52] и третья [16] работыиспользуют двух-шаговуюоптимизацию дохода вместо релевантности.
Несмотря на то, что в этихработах действительно есть определённое увеличение доходности,релевантность значительно падает.Третий подход состоит в следующем: как обсуждалось в [43],[35], существуют два важных фактора, от которых зависит решениепользователя о том кликнуть на определённое объявление или нет. Вопервых, это – позиционность (зависимость вероятности клика отпозиции, на котором показывается объявление), которое приводит к8увеличению числа кликов на рекламные объявления, размещённые наверхних позициях. Другая состоит в том, что на вероятность кликапользователя влияет не только абсолютная релевантность конкретногообъявления, но и общее качество других объявлений в рекламномхите.
Многие авторы строят критерий показа исходя именно из этихдвух факторов и достигают достаточно хороших результатов [38], [43],[49]. В работе Чжу [67] предлагается два подхода к сочетанию прибылии релевантности рекламных объявлений, связанных с построениемсложных целевых функций.Когдаоптимизационнаязафиксироватькритерийзадачапоказапоставлена,объявлений.необходимоКлассическимкритерием показа объявлений над результатами поиска является = ∙ .Одна из крупнейших поисковых компаний Yahoo! сортируетрекламные объявления в зависимости от точности соответствияфраз запроса и купленной фразы, и только после этого по ставке,соответствующей рекламному объявлению [36].Система показовинтернет-рекламы Google AdWords в 2002 году изменила критерийпоказа рекламных объявлений со ставки за клик на ставку за кликумноженную на кликабельность.
Yahoo! начал вычислять метрикуClickIndexприводяпозиционныйнаблюдаемыйCTRкстандартному. Этот стандартный CTR показывается в интерфейсерекламодателя как их «истинный» CTR, но ранжирование происходитуже по другому критерию.Таким образом, при сортировке по отбор объявлениязависит только от вероятной выгоды его показа для поисковойсистемы, что является не совсем корректным по отношению кпользователям и рекламодателям.9Внаучнойлитературевстречаетсядостаточнобольшоеколичество работ с различными критериями показа объявлений врекламном блоке над результатами поиска.Первым из критериев показа, описанным в [7], является ∙ + , где - качество объявления (в нашем случае этопредсказываемый ), а - количественная мера полезностиобъявления для поисковой системы в качестве обучающего материалаи дополнительной информации о качестве (вообще говоря этонекоторое начальное предсказание для новых баннеров). Привыборе нужно следить за балансом между показами новых и старыхобъявлений.В продолжение этого критерия существует такая схема отбораобъявлений, как ∙ + , где = ∙ ∙ (),а – константа, показывающая на сколько полезно обучение на данномобъявлении, т.е.
баланс между долгосрочным и краткосрочнымпоказом объявления. Данный метод интересен тем, что начальныйпрогноз качества объявления не является одной константой, а зависитот разброса значений этого прогноза и его ставки, т.е. отбирается тообъявление на показ, которое принесёт поисковой системе большийдоход.Вторым направлением для выбора критерия показа объявленийявляетсярелевантностьрекламногообъявления–степеньзапросусоответствияпользователясодержания(семантическоесоответствие поискового запроса и текста объявления) [14], [21], [46].Но отбор посредством релевантности учитывает только интересыпользователя: рекламодатель практически не может напрямуюповлиять на отбор его объявления на показ, т.к.
его ставка не входит вкритерий показа рекламных объявлений над результатами поиска. Также и поисковая интернет-система имеет достаточно ограниченное10влияние на свои основные показатели, такие как суммарные клики,среднюю кликабельность и доход: отбор объявлений зависит только отзапроса пользователя и от того, насколько корректно составлен текстобъявления и оптимизирован сайт рекламодателя под текущий запрос.Третьим подходом является выбор в качестве характеристик, откоторых зависит показ объявлений, следующих: на сколько фраза, покоторой показывается объявление, является широко-тематическойили узко-тематической. Тут возникает проблема баланса междуфразами:зачастуюбываетдостаточносложноопределитьтематическую принадлежность фраз; для этого нужно собирать ихранить большое количество информации, а так же обновлять её помере накопления статистики.Следующей характеристикой для являетсяпродавце,информация оа так же информация о бренде, представляемомобъявлением [33].
Однако, тут есть сложность в достоверности данныхдля разных пользователей, а также изменение предпочтений и вкусов.Также не всегда представляется возможным собрать достаточнуюстатистику по всем рекламодателям и брендам, а для тех, кто впервыевстретился пользователю, информации нет никакой и как ихпоказывать остаётся под вопросом.Четвёртый подход среди работ, посвящённых критерию показаобъявлений в рекламном блоке, основан на большом внимании кпозиционным моделям показа рекламы [66]. Было выявлено, чтопозиция, на которой было показано объявление, влияет на егокликабельность, следовательно, важно её учитывать при отбореобъявлений на показ. Также для разных объявлений показ на той илииной позиции может иметь различный эффект, важно учестьсовместный показ группы объявлений, причём каждого на своейсобственной позиции. Позиционные эффекты будут рассмотрены в11данной работе как продолжение одного из методов подбора критерияпоказа над результатами поиска.Пятый подход состоит в том, что совместно с позиционноймоделью часто рассматривается модель, зависящая от пользователя,т.е.вкритерийпоказадобавляетсяэлемент,зависящийотхарактеристик пользователя.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
