En av de vanligaste online-reklammetoderna är textreklam. För att få fram en textannons måste en annonsör skapa en kort kreativ (annonsens text) länkning till en landningssida som beskriver den produkt eller tjänst som marknadsförs. Dessutom måste annonsören associera den kreativa till en uppsättning manuellt valda budfraser som representerar de webbsökningar som bör utlösa annonsen. För effektivitet, givet en landningssida, köpfraserna väljs ofta först, och sedan för varje budfras den kreativa produceras med hjälp av en mall. Ändå kan en annonskampanj (t.ex. för en stor återförsäljare) omfatta tusentals landningssidor och tiotusentals eller hundratusentals budfraser, därför är hela processen mycket mödosam. Vår studie syftar till automatisk konstruktion av annonskampanjer online: med tanke på en landningssida föreslår vi flera algoritmiska metoder för att generera budfraser som lämpar sig för den givna inmatningen. Sådana fraser måste vara både relevanta (dvs. återspegla innehållet på sidan) och väl utformade (dvs. kan användas som frågor till en webbsökmotor). I detta syfte använder vi oss av en tvåfasstrategi. För det första, kandidat budfraser genereras av ett antal metoder, inklusive en (enspråkig) översättning modell som kan generera fraser som inte ingår i indatatexten samt tidigare "osedda" fraser. För det andra, kandidaterna rankas i en probabilistisk ram med hjälp av både översättningsmodell, som gynnar relevanta fraser, samt en budfras språkmodell, som gynnar väl utformade fraser. Empirisk utvärdering baserad på en verklig Corpus av annonsörskapade landningssidor och tillhörande budfraser bekräftar värdet av vår strategi, som framgångsrikt återskapar många av de människogjorda budfraser och presterar betydligt bättre än en ren text extraktion metod.
Det system som diskuteras i REF genererar först kandidater med flera metoder, inklusive en översättningsmodell som kan generera fraser som inte förekommer i texten på sidorna.
Automatic generation of bid phrases for online advertising
{'venue': "WSDM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}