Оптимизация прогнозирования показателя кликабельности в поисковой системе «Яндекс»

Optimization of click-through rate prediction in the Yandex search engine
Konstantin Bauman, A. N. Kornetova, V. A. Topinskii, D. A. Khakimova
2013-03-01

поисковая система Яндекспрогнозирование кликабельностиметрики правдоподобияновые объявленияпоисковая реклама
Рассматривается задача оценки показателя кликабельности объявлений, размещаемых на странице результатов поисковой системы. Предложенные методы повысили качество прогнозирования как с точки зрения метрик правдоподобия, так и по основным параметрам работы системы. Рассматриваются случаи показа объявлений, история которых достаточно коротка, то есть объявлений, считающихся новыми. Предложенная формула прогнозирования учитывает дисперсию и высокий риск, связанные с показом нового объявления.
1
В статье рассматривается прогнозирование показателя кликабельности объявлений, размещённых на страницах результатов поиска Yandex.
2
Предложенные методы повышают качество прогнозирования как по метрикам правдоподобия, так и по основным эксплуатационным параметрам поисковой системы.
3
Предложенная формула прогнозирования учитывает высокую дисперсию и риск, связанные с показом новых объявлений.
4
Отдельно рассматриваются новые объявления, для которых доступна лишь ограниченная история кликов.

рекламные объявления, отображаемые на странице результатов поиска Yandex

прогнозирование показателя кликабельности рекламных объявлений, включая новые объявления с короткой историей, с учётом дисперсии прогноза и риска их показа

Publication Details
Publication Date
2013-03-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Konstantin Bauman
A. N. Kornetova
V. A. Topinskii
D. A. Khakimova
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%