Principais variáveis na ordenação de anúncios

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Casimiro, André Henrique Seram
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Anúncios; Propaganda Online
• Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20230727-113145/

A rápida popularização do acesso a Internet desde a década de 90 atraiu cada vez mais pessoas para a utilização da rede. Com o aumento deste público, naturalmente surgiu o interesse pela exibição de material publicitário nas páginas hospedadas. Semelhantemente ao que já acontecia em outras mídias (e.g. jornais, revistas, TV, rádio), a exibição de publicidade consolidou-se como uma das principais fontes de renda dos publicadores de conteúdo. Em certo sentido, foi a publicidade que nanciou grande parte do desenvolvimento da Internet, pois permitiu que conteúdo e serviços cada vez mais sosticados fossem oferecidos gratuitamente para os usuários. Desde seu início, a publicidade computacional tem acompanhado o crescimento da própria Internet, e hoje é um mercado multibilionário. Um dos grandes fatores para tamanho sucesso foi a personalização dos anúncios exibidos com base no conteúdo da página e dos interesses do usuário, o que criou um ecossistema favorável não somente aos interesses de anunciantes e publicadores, mas também, e principalmente, do usuário. São inúmeros os modelos de publicidade computacional, variando desde o formato visual até o modelo de cobrança. Sabe-se, no entanto, que quanto melhor a contextualização do anúncio com os interesses do usuário maiores são as chances atrair sua atenção e, portanto, de gerar receita. A escolha dos anúncios a serem exibidos é modelada por um problema de ordenação por relevância que contempla inúmeras variáveis de contexto, por exemplo: a semelhança com a página, o desempenho histórico do anúncio, o valor de receita a ser gerado, o modelo de pagamento escolhido, os dados do usuário, seu padrão de navegação, etc. Muitos trabalhos cientícos já foram publicados nesta área explorando separadamente cada um das variáveis envolvidas, mas há ainda uma lacuna de entendimento sobre como ela se comportam quando combinadas. Esta lacuna precisa ser preenchida, pois muitas vezes a denição da regra de ordenação é feita por especialistas de domínio, que precisam entender como combinar as variáveis de modo a obter um melhor desempenho dos sistemas de publicidade. Nosso trabalho estuda o problema de ordenação de anúncios e propõe uma análise dessas variáveis de ordenação baseada em técnicas estatísticas aplicadas: teste A/B e análise de componentes principais. Ela fornece ao especialista de domínio insumos essenciais para compreensão dos pontos fortes e fracos de seu sistema de publicidade, indicando caminhos para evolução do mesmo. Para aferir a validade de nossa proposta, realizamos um experimento em ambiente real e apresentamos as conclusões obtidas. Apresentamos também algumas das análises extras realizadas como desdobramentos de nossa proposta inicial.