一种基于曝光量和点击率的用户组优化策略

摘要

行为定向技术在网络广告投放过程中起着非常重要的作用,其中最关键的就是对用户进行分组.好的用户分组策略能够产生高质量的用户组,对用户组内的用户投放广告能够有效提高点击量(曝光量×点击率).传统的用户分组策略评估方法重点考虑点击率(click-through rate,CTR)提高程度,忽略了曝光量(impression)的重要性.曝光量受到用户数量的影响,当用户组中的用户数量达不到一定值时,看到广告的用户数量很少,导致曝光量非常少,即使广告的CTR很高,点击量和广告转换量也会非常少,针对这样的用户组投放广告不会为广告主带来特别大的收益.针对曝光量小的用户组,提出一种用户组优化算法,可保证最终分组结果同时具备高的CTR提高程度和曝光量.在真实数据集上进行实验,结果表明经过优化之后的用户组在保证CTR的同时大幅度提高了曝光量和点击量.