Psychological Advertising_Exploring User Psychology for Click Prediction in Sponsored Search
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Transcript of Psychological Advertising_Exploring User Psychology for Click Prediction in Sponsored Search
Psychological Advertising:Exploring User Psychology for Click Prediction in Sponsored
SearchKDD読み会
@Quasi_quant20102013/9/8
目次 概要
ユーザーはなぜ情報をクリックするか Psychological Desireの影響 情報抽出と特徴量
Psychological Desire 実験
クリックモデル(Maxent)
クリックモデルの話 従来との相違点
クリックモデルにマーケティングを導入
従来 Relevance(What):どの様な情報を探しているか→Query Likelihood, Textal Feature, ... History Click(How):どの様な情報をクリックしたか→Click Feedback Feature
本提案 Why:ユーザーはなぜ情報をクリックするか
クリックモデルの話 従来との相違点
クリックモデルにマーケティングを導入
従来 Relevance(What):どの様な情報を探しているか→Query Likelihood, Textal Feature, ... History Click(How):どの様な情報をクリックしたか→Click Feedback Feature
本提案 Why:ユーザーはなぜ情報をクリックするか
概要:ユーザーはなぜ情報をクリックするのか
SEMでのマーケティング要素 ユーザーはどの様な経路で購入に至るのか
私はマーケッターでないので分かりません
SEは広告をクリックしてから購入に至るまでは分かりません
テキスト広告には購入に誘導させる文字が表示される→従って、テキスト広告で表示される文字をヒントにし、ユーザーの購入意欲を増幅させるクリックモデルを構築する
購入意欲を増幅させる広告:例① 表示広告は検索クエリに対し適合している 第一表示CTR:7.3% 第二表示CTR:0.5% なぜか?Thought-based effects→ユーザーは表示広告を比較検討した
購入意欲を増幅させる広告:例② 表示広告は検索クエリに対し適合している 第一表示CTR:16.7% 第二表示CTR:0.5% なぜか?Feeling-based effects →ユーザーはブランド価値を判断した
購入意欲を増幅させる要素
表示テキストがユーザーの消費行動に対し、トリガーの様な働きをしている→機械学習
Psychological Desireをマーケティングの観点から分類
→マーケティング
まとめ
機械学習とマーケティングの融合
Psychological Desireの影響
解析の仕方 Relevanceがほぼ等しい一方、CTRは異なる–Relevanceの計算方法• <query, ad>に対しRankSVMでスコアを計算• スコアを人力で5つのレベルに分
–計算結果– <query, ad>についての、CTRとRelevanceスコア
Psychological Desireを含む広告のCTR
Equal Relevance, not equal CTRThe relative CTR differencebetween two ads, a_i and a_j
about 75% of ad pairs yield morethan 20% CTR difference between ads
With or Without Psychological Desire
The ad smatched with either the pattern “coupon” or “x% off” yield CTR which is significant larger than the average CTR over all ads
情報抽出と特徴量生成-Psychological Desire-
情報抽出
手順概要①広告文からPsychological Desire自動抽出→テキスト情報からクラスタリングにより分類
①クラスタリング結果をグルーピング→マーケティングの観点から5つの階層に分類
機械学習とマーケティングの融合!
Psychological Desire機械学習:クラスタリング
マーケティング:階層分け
データ取集
広告のテキスト文字から、3ルールに従いデータ抽出1. The text content should cover enough volume
2. Similar content can reflect the specific same desire
3. Content from experienced advertisers are more important
PD自動抽出とグルーピングCleaning up content targeting for
relevance
Finding n-grams with high frequency
Pattern generalization via clustering
マーケティングの観点からグルーピング
特徴量生成
特徴量 Psychological Desire as Ad FeaturesAd desire pattern featuresAd desire level features
Psychological Desire as User FeaturesDesire pattern matching featuresDesire level matching features
実験-Maxent-
提案手法 仮定:テキスト表示がユーザーの消費行動を決定
情報抽出:表示広告のTextual PatternsによりPsychological desireを階層的に分類
特徴量:Ad Feature と User Feature
Maxentモデルを用いてCTRを予測
実験設定(データ) Bingから2週間分の検索クエリを取得 取得した全データからランダムサンプリングにより以下のデータを取得
特徴量比較• HF: only uses historical click features
• HF-RF: uses historical click features and relevance features
• HF-DPF: uses historical click features and desire pattern features
• HF-DPLF: uses historical click features and both desire pattern and desire level features
• HF-RF-DPF: uses historical click features, relevance features, and desire pattern features
• HF-RF-DPLF: uses historical click features, relevance features, and both desire pattern and desire level features
結果①:Rich Ad Rich Ad:1か月で70Imp以上(query, ad)
結果②:Rare Ad Rich Ad:1か月で70Imp未満(query, ad) Psychological Desireに従う特徴量を加えると Rich AdとRare Adは同等のパフォーマンス
考察 ユーザーはなぜ情報をクリックするのか
Psychological Desireがユーザー行動を変容
機械学習よりテキストデータをクラスタリング
マーケティングの観点からクラスタリング結果を5つのレベルに分類
Rich AdやRare Adに有効な特徴量