ОБЗОР КОНТЕКСТНОЙ РЕКЛАМЫ

Контекстная реклама - это взаимодействие четырех игроков:

• Издатель является владельцем веб-страниц, на которых отображается реклама. Издатель обычно стремится максимизировать рекламный доход, обеспечивая при этом хороший пользовательский опыт.

• Рекламодатель обеспечивает подачу рекламы. Обычно деятельность рекламодателей организована вокруг кампаний, которые определяются набором рекламных объявлений с определенной временной и тематической целью (например, продажа цифровых камер во время курортного сезона). Как и в традиционной рекламе, цель рекламодателей может быть в широком смысле определяться как продвижение товаров или услуг.

• Рекламная сеть является посредником между рекламодателем и издателем и отбирает объявления, размещаемые на страницах. Рекламная сеть делится рекламным доходом с издателем.

• Пользователи посещают веб-страницы издателя и взаимодействуют с рекламой.

Контекстная реклама обычно попадает в категорию прямого маркетинга (в отличие от рекламы бренда), то есть рекламы, целью которой является «прямой отклик», когда влияние кампании измеряется реакцией пользователя. Одним из преимуществ онлайн-рекламы в целом и контекстной рекламы в частности является то, что по сравнению с традиционными средствами массовой информации относительно легко измерить реакцию пользователя. Обычно желаемой немедленной реакцией является переход пользователя по ссылке в объявлении и посещение веб-сайта рекламодателя, и, как отмечалось, распространенная финансовая модель заключается в том, что рекламодатель платит определенную сумму за каждый клик по рекламе (PPC). Доход распределяется между издателем и сетью.

Реклама с контекстным соответствием выросла из рекламы Sponsored Search (SS), которая заключается в размещении рекламы на страницах результатов из поисковой системы в Интернете, причем объявления управляются исходным запросом. В большинстве сетей сумма, выплачиваемая рекламодателем за каждый клик SS, определяется процессом аукциона, на котором рекламодатели делают ставки на поисковую фразу, а их позиция в рекламной башне, отображаемой вместе с результатом, определяется их ставкой. Таким образом, каждое объявление снабжено одной или несколькими фразами предложений. Фраза ставки не имеет прямого отношения к размещению рекламы в Context Match (CM). Однако это краткое описание целевой рекламной аудитории, определенное рекламодателем, и было показано, что оно является важной функцией для успешного размещения рекламы в CM [8]. В дополнение к фразе ставки объявление также характеризуется заголовком, обычно отображаемым жирным шрифтом, и рефератом или креативом, представляющим собой несколько строк текста, обычно не более 120 символов, отображаемых на странице.

Модель рекламной сети объединяет интересы издателей, рекламодателей и сети. В целом, клики приносят пользу издателю и рекламной сети, обеспечивая доход, а рекламодателю - привнося трафик на целевой веб-сайт.

Использованные источники

[1] Ricardo A. Baeza-Yates and Berthier A. Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. ACM Press / Addison-Wesley, 1999.

[2] Bernhard E. Boser, Isabelle Guyon, and Vladimir Vapnik. A training algorithm for optimal margin classifiers. In Computational Learing Theory, pages 144–152, 1992.

[3] Andrei Z. Broder, David Carmel, Michael Herscovici, Aya Soffer, and Jason Zien. Efficient query evaluation using a two-level retrieval process. In CIKM ’03: Proc. of the twelfth international conference on Information and knowledge management, pages 426–434, New York, NY, USA, 2003. ACM Press.

[4] Patrali Chatterjee, Donna L. Hoffman, and Thomas P. Novak. Modeling the clickstream: Implications for web-based advertising efforts. Marketing Science, 22(4):520–541, 2003.

[5] D. Fain and J. Pedersen. Sponsored search: A brief history. In In Proc. of the Second Workshop on Sponsored Search Auctions, 2006. Web publication, 2006.

[6] Stephen C. Gates, Wilfried Teiken, and Keh-Shin F. Cheng. Taxonomies by the numbers: building high-performance taxonomies. In CIKM ’05: Proc. of the 14th ACM international conference on Information and knowledge management, pages 568–577, New York, NY, USA, 2005. ACM Press.

[7] Anisio Lacerda, Marco Cristo, Marcos Andre; Goncalves, Weiguo Fan, Nivio Ziviani, and Berthier Ribeiro-Neto. Learning to advertise. In SIGIR ’06: Proc. of the 29th annual international ACM SIGIR conf., pages 549–556, New York, NY, USA, 2006. ACM Press.

[8] Berthier Ribeiro-Neto, Marco Cristo, Paulo B. Golgher, and Edleno S. de Moura. Impedance coupling in content-targeted advertising. In SIGIR ’05: Proc. of the 28th annual international ACM SIGIR conf., pages 496–503, New York, NY, USA, 2005. ACM Press.

[9] J. Rocchio. Relevance feedback in information retrieval. In The SMART Retrieval System: Experiments in Automatic Document Processing, pages 313–323. PrenticeHall, 1971.

[10] P. Sandeep, D. Agarwal, D. Chakrabarti, and V. Josifovski. Bandits for taxonomies: A model-based approach. In In Proc. of the SIAM International Conference on Data Mining, 2007.

[11] Thomas J. Santner and Diane E. Duffy. The Statistical Analysis of Discrete Data. Springer-Verlag, 1989.

[12] Raymie Stata, Krishna Bharat, and Farzin Maghoul. The term vector database: fast access to indexing terms for web pages. Computer Networks, 33(1-6):247–255, 2000.

[13] Wen tau Yih, Joshua Goodman, and Vitor R. Carvalho. Finding advertising keywords on web pages. In WWW ’06: Proc. of the 15th international conference on World Wide Web, pages 213–222, New York, NY, USA, 2006. ACM Press.

[14] Chingning Wang, Ping Zhang, Risook Choi, and Michael D. Eredita. Understanding consumers attitude toward advertising. In Eighth Americas Conference on Information System, pages 1143–1148, 2002.

A Semantic Approach to Contextual Advertising 
Andrei Broder, Marcus Fontoura, Vanja Josifovski, Lance Riedel

На страницах сайта «Публикации государственного университета» вы найдете статьи о недавних научных открытиях и об истории науки, о новых технологиях и фундаментальных основах наук, о людях, посвятивших жизнь науке, и об исторических личностях, о вещах, которые нас окружают, и об удивительных местах на нашей планете.

Мы стремимся показать нашим читателям, которые интересуются наукой и хотят сделать ее своей профессией, возможные направления для исследований не как отвлеченные дисциплины, а как работу реальных людей.