Inhemsk reklam är en specifik form av online-reklam där annonser replikerar utseende och känsla av deras servering plattform. I ett sådant sammanhang är det viktigt att ge en god användarupplevelse med de annonser som serveras för att säkerställa ett långsiktigt användarengagemang. I detta arbete utforskar vi begreppet reklamkvalitet, nämligen reklamens effektivitet ur ett användarperspektiv. Vi utformar en lärande ram för att förutsäga förklick kvalitet på inhemska annonser. Mer specifikt, vi tittar på att upptäcka offensiva inhemska annonser, visar att, för att kvantifiera annonskvalitet, ad offensiva användare återkopplingsfrekvenser är mer tillförlitliga än de vanliga klick-genomhastighetsmått. Vi genomför sedan en crowd-sourcing studie för att identifiera vilka kriterier som driver användarens preferenser i infödd reklam. Vi översätter dessa kriterier till en uppsättning av annonskvalitetsfunktioner som vi extraherar från annonstext, bild och annonsör, och sedan använda dem för att träna en modell som kan identifiera stötande annonser. Vi visar att vår modell är mycket effektiv när det gäller att upptäcka stötande annonser och ger djupgående insikter om hur olika funktioner påverkar annonskvaliteten. Slutligen använder vi en preliminär version av en sådan modell och visar dess effektivitet när det gäller att minska den offensiva ad-feedback-frekvensen.
I samband med online-reklam, forskare har funnit att bildkvalitet egenskaper kan påverka användarens upplevelse av den annons som visas REF.
Predicting Pre-click Quality for Native Advertisements
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}