预测广告质量制造技术

一种系统，响应于搜索查询向用户提供一个或多个广告，并记录与用户对该一个或多个广告的选择相关联的用户行为。该系统也记录与该一个或多个广告中所选择的广告、或者与该搜索查询相关联的特征。该系统进一步使用统计模型和所记录的用户行为来估计与所选择的广告相关联的质量分值，并且聚合所估计的质量分值。该系统使用所聚合的质量分值来预测另一个广告的质量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
这里所描述的实现一般地涉及在线广告，更特别地涉及提供对在 线广告质量的预测性估计。
技术介绍
在线广告系统寄放(host)可以对各种服务和/或产品做广告的广 告。这样的广告可以被呈现给访问由广告系统所寄放的文档的用户， 或者呈现给发出用于搜索文档集的搜索查询的用户。广告可以包括"创意(creative)"，其包括与被广告的服务和/或产品相关的文本、图形 和/或图像。该广告还可以包括连至包含关于被广告服务和或产品的细 节的广告"定着(landing)文档"的链接。当特定创意引起用户的兴 趣时，该用户可以选择(或点击)该创意，并且该相关链接使得用户 的网页浏览器访问与该创意相关的"定着文档"及相关链接。在下文 中，将用户对广告创意以及相关链接的选择称为"点击"。在线广告系统通常为了记帐以及其他目的而跟踪广告点击。跟踪 广告点击的一个非计帐目的是试图确定广告质量。该点进率(CRT)是 用于确定广告质量的度量。CRT表示当将给定的广告创意呈现给用户 时该给定的广告获得"被点击"的次数的分数。但是，广告的CRT是 对广告质量的有缺陷的度量，因为它只关注于广告创意而不是广告对 象，即定着文档。为了确定广告是好还是坏，用户需要点击广告，因 此发生/不发生点击不足以确定广告的质量。 一些广告由于它们具有很 好的创意而接收到许多点击，但是定着文档对于用户来说却是完全无 法令人满意的或者不相关的。其他广告接收到非常少的点击(例如， 由于该广告创意差)，但是每个点击都让用户满意。因而，现有的确 定与在线广告相关的CRT提供了对广告质量的有缺陷的度量。此外，在现有的在线广告系统中，显示给用户的广告以及广告显 示给用户的次序完全基于广告的CRT以及广告商愿意为显示其广告而支付的最大"每次点击成本"(cost per click, CPC)。该CPC是广告 商愿意支付给广告发布者的数额，并且其基于该特定广告接收到的选 择(例如，点击)的数量。就CTR被用作广告质量的替身来说，其由 于已经阐述的原因而是不充分的。因而，现有的用于确定显示哪个广 告以及对广告进行分级的机制使用了一种对广告质量的有缺陷的度 量，其可能不向用户提供最高质量的广告。
技术实现思路
依照一个方面， 一种方法可以包括确定与对多个广告的选择相关 联的质量值，其中每个质量值估计广告为好广告的可能性。该方法可 以进一步包括聚合质量值并使用所聚合的质量值来预测广告为好广告 的将来的可能性。依照另一个方面， 一种方法可以包括响应于搜索查询向用户提 供一个或多个广告；以及记录与用户对一个或多个广告的选择相关联 的用户行为。该方法可以进一步包括记录与一个或多个广告中被选 择的广告相关联、或者与搜索査询相关联的特征；以及使用统计模型 和所记录的用户行为来估计与所选择的广告相关联的质量分值。该方 法也可以包括聚合所估计的质量分值并使用所聚合的质量分值来预测 一个或多个广告中的广告的质量。依照其它的方面， 一种方法可以包括从用户接收搜索查询，并基 于该搜索査询向用户提供一组广告。该方法可以进一步包括从用户接 收对于从一组广告中选择广告的指示，并记录与搜索査询或者所选择 的广告相关联的特征。该方法也可以包括使用所记录的特征从存储器 中检索以往的质量分值，并根据所检索的以往的质量分值来预测所选 择的广告的将来的质量。附图说明合并于本说明书并构成本说明书一部分的附图示出了本专利技术的一 个或多个实施例，并且与文字描述一起用于解释本专利技术。在附图中，图1和2是实现的总体示例图，在该实现中，使用所观测的用户 行为和与一组广告相关联的已知质量等级来构建可被用于预测广告质 量的统计模型；图3是网络的示例图，在该网络中可以实现符合本专利技术原理的系 统和方法；图4是依照符合本专利技术原理的实现的图3的客户端或服务器的示例图 ，图5是依照符合本专利技术原理的实现的用于构建与对多个在线广告 的选择相关联的用户行为模型的示范性过程的流程图6-13示出了相应于所观测或所记录的用户动作的各种示范性会 话特征，它们可被用于构建用于预测广告质量的统计模型；图14是依照符合本专利技术原理的实现的用于确定涉及广告质量的 预测值的示范性过程的流程图15是用图形表示符合本专利技术一个方面的图14的示范性过程的视图16是用于存储在图14中所确定的预测值的示范性数据结构的视图17是依照符合本专利技术原理的实现的用于预测广告质量的示范 性过程的流程图18是用图形表示符合本专利技术一个方面的图17的示范性过程的视图19是依照符合本专利技术原理的实现的用于预测广告质量的示范 性过程的流程图；以及图20是用图形表示符合本专利技术一个方面的图19的示范性过程的 视图。具体实施例方式下面参照附图来对本专利技术进行详细说明。在不同的附图中，相同 的参考数字可以表示相同或类似的元件。而且，下面的详细说明不限 制本专利技术。与本专利技术的各方面一致的系统和方法可以使用与在线广告的用户 选择相关联的用户行为的多个观察(例如，实时观察或者来自记录用 户的日志的观察)，以与传统的仅基于CTR的质量确定相比更准确地 估计广告质量。可以使用与已知评级(rate)的广告相关联的质量分值、 以及与这些已知评级的广告的选择(例如，"点击")相关联的相应 测量的所观测的用户行为来构造统计模型。随后，可以使用该统计模 型来根据与未评级广告选择相关联的所观测的用户行为来估计与该未 评级广告相关联的质量。如在此所使用的术语"文档"应被广泛地解释为包括任何机器可 读以及机器可存储的工作成果。文档可以包括例如电子邮件、网页或 网站、商务列表、文件、文件的组合、嵌有到其他文件的的连接的一 个或多个文件、新闻组贴子、博客、在线广告等。文档通常包括文本 信息，并且可以包括嵌入式信息(例如元信息、图像、超链接等)禾口/ 或嵌入式指令(例如Javascript等)。如在此所使用的术语"链接"应 被广泛地解释为包括从/到一个文档到/从另一个文档或者该相同文档 另一部分的任意参考。概述图1和图2示出了实现的示范性概要图，在该实现中，使用统计 模型和所观测的与对广告的选择相关联的用户行为来估计预测值，进 一步聚合该预测值以提供对于广告质量的将来的预测。该对于广告质 量的将来的预测可被用于对广告过滤、排名或提升(promotion)。如图1所示，多个评级的广告100-1至100-N (在此共同地称作广告100)中的每一个可以与相应的文档105-1至105-N (在此共同地称 作文档105)相关联。除了评级的广告100外，每个文档105可以包括 一组搜索结果(该结果是基于用户提供的搜索査询而由搜索引擎执行 搜索获得的)，并且还可以包括一个或多个广告。每个广告100可以 与评级数据120相关联，该评级数据120是由已对每个评级的广告100 的质量进行了评级的评级人提供的。每个广告100可以对各种产品或 服务做广告。响应于接收到广告100，接收用户可以基于广告上显示的"创意" 来选择IIO广告(例如，例如使用鼠标在显示的广告上进行"点击")。 在广告选择110之后，使用嵌入在广告100中的链接通过寄放该广告 的服务器将广告定着文档115提供给选择用户。该广告定着文档115 可以提供在相应广告100中做广告的产品和/或服务的细节。在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：　确定与对多个广告的选择相关联的质量值，该质量值估计所述多个广告是好广告的可能性；　聚合所述质量值；以及　使用所聚合的质量值来预测另一个广告是好广告的将来的可能性。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：丹尼尔赖特，达利尔普雷格波恩，黛安娜唐，
申请(专利权)人：谷歌公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]