Ordenação evolutiva de anúncios em publicidade computacional

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Broinizi, Marcos Eduardo Bolelli
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-09112015-104805/
Resumo: Otimizar simultaneamente os interesses dos usuários, anunciantes e publicadores é um grande desafio na área de publicidade computacional. Mais precisamente, a ordenação de anúncios, ou ad ranking, desempenha um papel central nesse desafio. Por outro lado, nem mesmo as melhores fórmulas ou algoritmos de ordenação são capazes de manter seu status por um longo tempo em um ambiente que está em constante mudança. Neste trabalho, apresentamos uma análise orientada a dados que mostra a importância de combinar diferentes dimensões de publicidade computacional por meio de uma abordagem evolutiva para ordenação de anúncios afim de responder a mudanças de forma mais eficaz. Nós avaliamos as dimensões de valor comercial, desempenho histórico de cliques, interesses dos usuários e a similaridade textual entre o anúncio e a página. Nessa avaliação, nós averiguamos o desempenho e a correlação das diferentes dimensões. Como consequência, nós desenvolvemos uma abordagem evolucionária para combinar essas dimensões. Essa abordagem é composta por três partes: um repositório de configurações para facilitar a implantação e avaliação de experimentos de ordenação; um componente evolucionário de avaliação orientado a dados; e um motor de programação genética para evoluir fórmulas de ordenação de anúncios. Nossa abordagem foi implementada com sucesso em um sistema real de publicidade computacional responsável por processar mais de quatorze bilhões de requisições de anúncio por mês. De acordo com nossos resultados, essas dimensões se complementam e nenhuma delas deve ser neglicenciada. Além disso, nós mostramos que a combinação evolucionária dessas dimensões não só é capaz de superar cada uma individualmente, como também conseguiu alcançar melhores resultados do que métodos estáticos de ordenação de anúncios.