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SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATED BIDDING USING DEEP NEURAL LANGUAGE MODELS

机译:使用深度神经语言模型自动竞标的系统和方法

摘要

Systems, devices, and methods are disclosed for predicting potential effectiveness of query-triggered internet advertisements received from different web page publishers using a deep learning neural network language model for clustering queries, and for automatically adjusting bids for advertisements by advertisers based on the predicted potential effectiveness. Using query-clusters rather than queries for adjusting bids for advertisements allows for more accurate and more consistent bidding strategy despite of sparsity in historical advertisement performance data, higher return on investments for the advertisers, and higher revenue for the publishers of the advertisements.
机译:公开了用于使用深度学习神经网络语言模型来预测从不同网页发布者接收到的查询触发的互联网广告的潜在有效性以对查询进行聚类,以及基于预测的潜力自动调整广告商的广告出价的系统,设备和方法。效力。尽管历史广告性能数据稀疏,广告主的投资回报率较高以及广告发布者的收入较高,但使用查询类而不是查询来调整广告的出价允许更准确,更一致的出价策略。

著录项

  • 公开/公告号EP3474214A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-04-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 OATH INC.;

    申请/专利号EP18199716.4

  • 申请日2018-10-10

  • 分类号G06Q30/02;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 12:27:07

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