Sponsrad sökning är en viktig inkomstkälla för sökmotorer på webben. Denna populära reklammodell ger en unik möjlighet för annonsörer att rikta användarnas omedelbara avsikt kommuniceras genom en sökfråga, oftast genom att visa sina annonser tillsammans med ekologiska sökresultat för frågor som bedöms vara relevanta för deras produkter eller tjänster. På grund av ett stort antal unika frågor är det dock svårt för annonsörer att identifiera alla sådana relevanta frågor. Av denna anledning sökmotorer ofta ge en tjänst av avancerad matchning, som automatiskt finner ytterligare relevanta frågor för annonsörer att bjuda på. Vi presenterar en ny avancerad matchningsmetod baserad på idén om semantiska inbäddningar av frågor och annonser. Inbäddningarna lärdes sig med hjälp av en stor datauppsättning av användarsökning sessioner, bestående av sökfrågor, klickade annonser och söklänkar, samtidigt som man utnyttjar kontextuell information såsom uppehållstid och hoppat över annonser. För att ta itu med problemets storskaliga karaktär, både när det gäller data och ordförrådsstorlek, föreslår vi en ny distribuerad algoritm för utbildning av inbäddningar. Slutligen presenterar vi en strategi för att övervinna ett kallstartsproblem i samband med nya annonser och frågor. Vi rapporterar resultat av redaktionell utvärdering och tester online på verklig söktrafik. Resultaten visar att vår strategi avsevärt överträffar baslinjerna när det gäller relevans, täckning och inkrementella intäkter. Slutligen, vi opensource lärd fråga inbäddningar som ska användas av forskare i beräkningsreklam och relaterade områden.
En fråge-ad semantisk matchningsmetod baserad på inbäddningar av frågor och annonser föreslogs i REF, och inbäddningar lärdes om användarens sökning sessionsdata på ett oövervakat sätt.
Scalable Semantic Matching of Queries to Ads in Sponsored Search Advertising
{'venue': '39th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR 2016, Pisa, Italy', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}