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广告|用户在点击广告后会发生什么？( 三 )

广告|用户在点击广告后会发生什么？
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分析与讨论三 例如 ， 当来自类别浏览和搜索转移类的登录页面被用于相关查询时 ， 2332次搜索转移页面获得更多点击 ， 824次(263)次搜索转移页面获得更高(更低)的转化率 。 上图中的数字一致表明 ， 与用于相同或相关查询的其他类的页面相比 ， 搜索转移类更有可能获得更高的转化率 。 这表明 ， 在公平的比较中 ， 搜索转移着陆页面在实现转换方面是相当有效的 。浏览模式作为转化事件： 当广告商使用主页作为登陆页时 ， 广告商大概是希望吸引用户通过浏览进一步探索网站 。 与其他两个占主导地位的类相比 ， 首页类不太可能保留用户搜索的内容 ， 特别是对于不太常见的查询 。 用户是否有足够的兴趣继续浏览 ， 或者他们是否会失去兴趣 ， 并立即离开网站在浏览作为登录页的主页?我们使用前面提到的浏览数据集来回答这个问题 。 对于此数据集中的每个登录页面 ， 可以从工具栏日志中提取同一会话中额外站点内部单击的次数 。 如果我们将基于点击的转换定义为在同一个站点上的额外点击超过一个阈值的访问 ， 那么我们可以计算使用之前的平均转化率 。分析与讨论四 如下图 b 所示 ， 总体上我们观察到主页类的平均转化率最高 。 事实上 ， 随着登录页面变得越来越具体(主页 ， 分类浏览 ， 搜索转移) ， 额外的点击不太可能发生 。 显然 ， 一种可能的解释是 ， 在登录到一个已经非常特定于查询的页面时 ， 用户不需要那么多的点击就可以到达一个满足她的页面 。 尽管如此 ， 我们的发现确实表明 ， 即使是在很少的查询中 ， 一个更通用的登录页面(例如主页)也不会推迟用户进一步的浏览 。还要注意的是 ， 虽然细节不同 ， 但总体趋势不同占主导地位的三个登陆页面的相对顺序如何 从使用(下图(a))和转换的角度来看 ， 跨不同查询频率的更改与我们在转换数据集上的发现保持一致(上图(a)和(b)) 。这证明了我们的发现不局限于一个特定的广告样本 。广告|用户在点击广告后会发生什么？
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文章结论 本文对付费搜索广告中的上下文本环境迁移进行了研究 。 通过对几百个例子的分析 ， 我们发现大部分的广告目标页面分为三个不同的类别:首页 ， 类别浏览和搜索转移 。 然后我们继续构建一个机器学习分类器 ， 能够自动地将登录页面映射到这些类上 。 使用这个标识符,我们研究的不同类型的着陆页面和相应的广告的转化率之间的关系 。 我们研究通过区分数据根据查询频率,长度,话题,和价格对不同类型的登陆页的影响 。 然后 ， 我们研究了每个类数据中的着陆页面类型与广告转化率的相关性 。 我们分析了几种情况 ， 其中选择一种类型的登录页面比其他类型更可取 。 我们还发现 ， 广告客户喜欢的登录页面与用户查询所期待出现的登陆页面之间并不是最优的匹配 。 由于不同广告主转化率的差异 ， 在本文中 ， 我们分析了相关关系 ， 而不是声称之间的因果关系的登陆页面类型和转化率 。 这个限制是由我们的转换率的数据得出的 。 尽管如此 ， 这还是第一次尝试深入了解登录页面类型、查询类和转换之间的关系 。 对于未来的工作 ， 我们打算研究着陆页面类型和转化率之间的因果关系 ， 针对那些同样衡量转化率的广告主 。 此外 ， 我们计划检查转换和其他显示数据(如查询词、业务类别)之间的相关性 。我们发现的几种着陆页与转化率之间的关系：1.选择其他类型和首页登陆页面的广告客户往往比选择类别浏览和搜索的广告客户拥有更高的相对转化率 。2.在搜索引擎中 ， 搜索频率相对较低的词语更加的具体（具体指明会相对型号） 。 搜索频率相对较低的情况下类别浏览和搜索转移类的落地页面形式会相对增加 。3.我们也观察到因为查询词语变得更长也更加具体 ， 主页类的转化率也有着相似的增长 。4.我们观察到随着查询付费变得更加昂贵 ， 主页着陆页的使用明显增加 ， 同时搜索转移着陆页的使用急剧下降 。5.与用于相同或相关查询的其他类的页面相比 ， 搜索转移类更有可能获得更高的转化率 。 这表明 ， 在公平的比较中 ， 搜索转移着陆页面在实现转换方面是相当有效的 。6.随着登录页面变得越来越具体(主页 ， 分类浏览 ， 搜索转移) ， 额外的点击不太可能发生 。 一种可能的解释是 ， 在登录到一个已经非常特定于查询的页面时 ， 用户不需要那么多的点击就可以到达一个满足他的页面 。基于我们的发现 ， 我们鼓励广告商尝试不同类型的着陆页面 ， 然后根据统计数据做出明智的选择 。附录 数据来源以及搜集方式：在实验中我们创建了三个数据集来代表不同的下划线分布的广告 。 所有描述的数据集是某搜索引擎得出收集到的数据 。试验数据集:200个独特的赞助搜索着陆页面的小集合 ， 我们使用它来定义着陆页面的分类并构建一个自动着陆页面分类器 。 这些登陆页属于广告 ， 由200个搜索引擎上的不重复搜索查询组成 。 查询是从2005 KDD Cup 的800个标记查询中随机抽取的 。 采用分层抽样方法 ， 根据 Web 搜索查询日志计算出的查询频率将 KDD Cup 查询集划分为十分位数 ， 每十分位数平均抽样20个查询 。 因此 ， 这个数据集被构造来表示针对流行和罕见查询的广告 。转换数据集:参与的广告商提供了超过31,000对独特的查询和着陆页 url ， 与转化信息 。 转换数据是通过添加 http 重定向到广告商网站上表示转换事件的链接来收集的(例如 ， 一个购买"按钮) 。 我们使用这个数据集来验证我们的分类定义 ， 以及分析不同类型的登录页面和相应的转化率之间的相关性 。浏览数据集:实际的转换数据并不总是有效的 ， 因为许多广告商选择不报告给搜索引擎数据 。 我们为转化率定义了一个代理 。 使用从浏览器工具栏插件收集的活动日志 ， 哪些与用户点击开始的搜索轨迹相对应有关赞助搜索结果 。 浏览数据集包含超过66,000个登录页面以及随后访问同一站点的其他页面 。 这个数据集代表了较少偏差的点击广告抽样 ， 因为它不受广告商参与的限制 。着陆页的转化的计算： 转换是搜索引擎为所有赞助搜索参与者产生的增值的核心 。 这是广告商的最终目标:他们在赞助搜索上的投资回报直接取决于投放在赞助搜索系统上的广告带来的转换 。对于用户来说 ， 转换意味着用户已经满足了查询的意图 。 满意的广告客户和用户将通过增加出价和更多赚钱机会 ， 使搜索引擎的商业模式更加可行 。我们将转换定义为用户执行的访问所需的动作 ， 可以采取许多不同的形式范围从进一步浏览 ， 用户注册 ， 产品销售 。 对于广告活动中给定的登陆页面URL (u) ， 转化率(cr(u))是访问者的百分比期望的行动 ， 即与u关联的转换次数与单击次数之间的比率 。在这项研究中 ， 我们报告了一组 URL 的平均转化率 。 一种可能性是使用所有 URL 的未加权平均转化率来定义平均转化率 ， 平等对待每个 URL， 而不考虑它收到的点击次数(点击(u)) 。 由于点击次数多的网址的转化率比点击次数少的网址的转化率更可靠 ， 所以我们将平均转化率U定义为 cr(U) 的加权平均值 。Click(u):网站 URL 的点击次数 Cr(u)：与 u 关联的转换次数与单击次数之间的比率 avg.cr(U):网站平均转化率


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