May, 2023

超越排名：探索 SERP 特徵对有機点击率的影响

PDF
TL;DR研究搜索引擎结果页面和其中的要素对点击率和网站流量的影响，揭示 SERP 特征不仅是美学组成部分，还能强烈影响用户行为。通过模拟点击率，演示了这些要素的逐步预测能力。
发现论文，激发创造
  • 将点击，关注和满意度纳入搜索引擎结果页面评估模型

    该论文提出了一个基于 CAS 模型的用户行为模型，能更精确地预测用户行为并计算搜索引擎结果页的效用，减轻了特定元素对点击率和用户注意力的负面影响，更加符合用户反馈。

    Sep, 2016

  • 电商搜索中查询性能的预测

    本文研究通过用户与搜索结果的互动来评估电子商务搜索引擎的表现，并通过分析用户行为模式和构建分类器来预测查询性能，最终取得了平均 0.75 的 AUC。

    Aug, 2018

  • 在线展示广告中视觉外观对用户反应的影响

    本文介绍了通过对右媒体系统中广告创意进行大规模数据分析，研究创意外观对展示广告点击率的影响关系，给出了可供实践应用的关键点，并提供了评估基准。

    Feb, 2012

  • 社交媒体数据的搜索引擎结果页面呈现出偏见视角导航后 API 困境

    近期对社交媒体 API 访问的终止决策对互联网研究和计算社会科学领域产生了不利影响，我们发现 SERP 结果在偏袒热门帖子、反对政治、色情和粗俗帖子方面具有高度偏见，情感上更加积极，并且存在主题上的大量空缺，综上所述，我们得出结论：SERP 并不是社交媒体 API 访问的可行替代方案。

    Jan, 2024

  • 通过向深度相关性匹配模型添加可解释元素来帮助结果评估

    本研究提出了一种可解释的 Web 搜索引擎结果页面，包括查询词权重和段落相关性等可视化元素，用户评估结果显示明显更好。

    Jun, 2021

  • 特征中的位置偏差

    本文介绍了排名系统中模拟文档相关性的目的，并测试了几个特征的性质。将逆倾向权重方法用于文档可创建不偏的文档相关性估计特征，该特征可以准确地近似相关性，在理想情况下实现接近最佳的排名。然而，此特征具有较高的方差，且方差随着位置偏差的增加而增加。不准确的位置偏差估计导致性能下降。本文强调了准确估计位置偏差的必要性，并独特地提出了同时使用有偏和无偏位置偏差特征的建议。

    Feb, 2024

  • 在线广告中的点击率预测：文献综述

    本文系统地回顾了 CTR 预测领域的最新研究进展及其建模框架，着重介绍了基础建模框架及其拓展，对其优缺点和预测性能进行了分类总结，并结合各类数据集对不同复杂度和要素相互作用顺序进行了性能比较。同时，本文还识别出当前研究趋势、主要挑战和未来研究方向，为有意从事该领域的学者提供了基础知识和高效的进入点。

    Feb, 2022

  • 深层次字符级别的赞助搜索点击率预测

    本研究提出两种使用深度卷积神经网络预测查询 - 广告对点击率的方法，一个针对字符级别处理，另一个针对单词级别处理。通过使用数十亿个查询 - 广告对的实验，证明这两种方法都显著优于基线模型和最先进的基于 word2vec 方法的模型。此外，将这种深度模型的预测与商业搜索引擎中现有的预测相结合，可以显著提高生产系统的点击率预测的准确性和校准度。

    Jul, 2017

  • 电商赞助搜索中的个性化广告检索框架：超越关键字和相关性

    通过构建一个应用于电商赞助搜索的层次化网络框架，结合历史广告点击数据来进行信号、检索关键词和广告的关联，选择模型权重最佳的边缘来提高 RPM/CTR，从而达到多维度广告检索和推荐的目的。

    Dec, 2017

  • 基于深度学习的电商页面创建，提高有机搜索流量

    本文报告了一种基于 Transformer 语言模型的电子商务网站有机搜索营销管理系统，旨在通过创造更广泛的覆盖客户意向的落地页，提高公司在该渠道上的点击率。我们成功地处理了数百万个新着陆页的创建和部署过程，并展示和讨论了最先进的语言表示学习方法在实际情况下的性能表现，并揭示了我们如何将它们作为生产最优解。

    Sep, 2022