在线广告中点击率预估简介

　　无论是PC端还是越来越成为主流的移动端广告，广告主都非常关注广告的点击率。点击率越高，说明广告投放效果越好，广告主也就可以获得更多的收益。另外，以搜索引擎的付费搜索为例，只有在广告被用户点击的时候，系统才向广告主收取推广费用，广告点击率的高低直接决定着系统的整体收入。在大型的广告系统中，整体点击率的小幅提升也可能意味着巨额的收入回报。接下来主要以搜索场景为例，介绍广告点击率的相关内容。
　　Hotchkiss等在2005年的数据显示，在搜索引擎中，广告点击率受位置的影响很大，位置越低，广告的点击率越差，如表9.1所示。
表9.1　不同位置广告的点击率

　　因此，搜索引擎中大部分广告投放在搜索结果的首页，第2页和第3页也会有少量广告，第3页后面就很少有广告了。由于每一页自然结果的个数有限，所以广告个数一般小于4个，且为了保障广告的效果，一般都将广告放置在比较靠前的位置。Hotchkiss等在2005年通过分析53位不同年龄用户使用Google搜索引擎时的眼动数据，发现从最顶端大部分区域到左下角非常小的区域，用户的关注区域在逐渐减少，这个区域被称为“黄金三角”。这几年，Google SERP（Search Engine Results Page，搜索引擎结果页面）上的“黄金三角”随着产品的改版不断变化，但是它一直存在。该区域中的内容更容易被用户关注到，所以如果希望广告可以被搜索用户更多地关注到，应该将它们放置在前3或者前4的位置。
搜索引擎一般都按照以下公式来计算收益：
　　revenuead=pad（click）*bidad
　　其中，bidad是广告主提前设置的竞价，表示他们愿意为每次点击所支付的钱，pad（click）是系统预估的广告点击率，系统会投放预估收益最高的广告。由于广告只有被用户点击了系统才会有收益，所以如果点击率预估不准确，则系统会损失很大。假如广告被点击一次系统收入1元，那么点击100次就收入100元，大型广告系统中，广告每天都有上亿次的曝光，如果点击率预估不准确，那么系统损失会相当大。
　　那么该如何计算pad（click）？比较容易想到的是通过历史数据来计算一个广告过去的点击概率，用这个概率来近似pad（click），例如一个广告过去被展现过100次，一共收到6次点击，它的历史点击率就为0.06，那么假设它未来的点击率也是0.06。但这样计算出的点击率方差会非常大，且有些广告的历史点击数据很少，有些较新的广告甚至没有历史点击数据，它们的点击率会非常不准确或根本无法计算。也有人通过把相似广告聚类来增加历史的可用数据量，例如把相关查询下的广告或者某个主题下的广告作为一个整体对待，但实验表明，聚类内部不同广告的点击率差别很大，无法得到高精度的点击率预估结果，因此还需要引入其他特征来计算pad（click）。

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