Sponsrad sökning är en multi-miljard dollar verksamhet som genererar de flesta intäkterna för sökmotorer. Förutsäga sannolikheten att användare klickar på annonser är avgörande för sponsrad sökning eftersom förutsägelsen används för att påverka rankning, filtrering, placering och prissättning av annonser. Ad ranking, filtrering och placering har en direkt inverkan på användarupplevelsen, eftersom användarna förväntar sig att de mest användbara annonserna rankas högt och placeras i en framträdande position på sidan. Prissättning påverkar annonsörernas avkastning på sina investeringar och intäkter för sökmotorn. Syftet med detta dokument är att presentera ett ramverk för personalisering av klickmodeller i sponsrad sökning. Vi utvecklar användarspecifika och demografiska funktioner som speglar klickbeteendet hos individer och grupper. Funktionerna är baserade på observationer av sökning och klick beteenden av ett stort antal användare av en kommersiell sökmotor. Vi lägger till dessa funktioner till en baslinje icke-personaliserad klickmodell och utför experiment på offline testuppsättningar som härrör från användarloggar samt på levande trafik. Våra resultat visar att de personliga modellerna avsevärt förbättrar exaktheten av klick förutsägelser.
Vidare i REF, ett ramverk för personalisering av klickmodeller i sponsrad sökning presenteras som bygger på användarspecifika och demografiska-baserade funktioner som återspeglar klick beteende individer och grupper.
Personalized click prediction in sponsored search
{'venue': "WSDM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}