Under de senaste åren har online-reklam blivit allt vanligare och effektivare. Annonser som visas för besökare finansierar webbplatser och appar som publicerar digitalt innehåll, hanterar sociala nätverk och driver e-posttjänster. Med tanke på det stora utbudet av internetresurser har det blivit avgörande att fastställa en lämplig typ av reklam för en viss plattform för ekonomisk framgång. Inhemska annonser, nämligen annonser som liknar i utseende och känsla för innehåll, har haft stor framgång i nyheter och sociala flöden. Hittills har det dock inte funnits någon vinnande formel för annonser i e-postklienter. I detta papper beskriver vi ett system som utnyttjar användarens köphistorik bestäms från e-post kvitton för att leverera mycket personliga produktannonser till Yahoo Mail-användare. Vi föreslår att använda en ny neural språkbaserad algoritm speciellt anpassad för att leverera effektiva produktrekommendationer, som utvärderades mot baslinjer som inkluderade att visa populära produkter och produkter förutsagda baserat på kooccurence. Vi genomförde rigorösa offlinetester med hjälp av en storskalig produktinköpsdatauppsättning som omfattade köp av mer än 29 miljoner användare från 172 e-handelswebbplatser. Annonser i form av produktrekommendationer testades framgångsrikt på onlinetrafik, där vi observerade en stadig 9% lyft i klickhastigheter över andra annonsformat i mail, samt jämförbara lyft i konverteringshastigheter. Efter framgångsrika tester lanserades systemet i produktion under semestersäsongen 2014.
Det visar skalbarhet och effektivitet i e-handel produktrekommendation REF.
E-commerce in Your Inbox: Product Recommendations at Scale
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}