[發(fā)明專利]從所觀察的用戶行為估計廣告質(zhì)量無效
| 申請?zhí)枺?/td> | 200680053573.4 | 申請日： | 2006-12-29 |
| 公開（公告）號： | CN101390119A | 公開（公告）日： | 2009-03-18 |
| 發(fā)明（設計）人： | 丹尼爾·賴特;達利爾·普雷格波恩;黛安娜·唐 | 申請（專利權(quán)）人： | 谷歌公司 |
| 主分類號： | G06Q30/00 | 分類號： | G06Q30/00 |
| 代理公司： | 中原信達知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司 | 代理人： | 張煥生;安 翔 |
| 地址： | 美國加利*** | 國省代碼： | 美國;US |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 觀察 用戶 行為 估計 廣告 質(zhì)量 | ||
1.一種方法，包括：
獲得與由一個或多個服務器所托管的第一組廣告相關聯(lián)的評級，其中所述評級表示所述第一組廣告的質(zhì)量；
觀察與所述第一組廣告中的廣告的用戶選擇相關聯(lián)的多個不同的第一用戶動作；
使用所觀察到的第一用戶動作和所獲得的評級推導統(tǒng)計模型；
觀察與由所述一個或多個服務器所托管的第二廣告的用戶選擇相關聯(lián)的第二用戶動作；以及
使用所述統(tǒng)計模型和所述第二用戶動作對所述第二廣告的質(zhì)量進行估計。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中觀察所述多個不同的第一用戶動作包括：
記錄所述多個不同的第一用戶動作。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述多個不同的第一用戶動作包括不同于點進率(CTR)或除點進率之外的用戶動作。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其中推導所述統(tǒng)計模型包括：
使用邏輯回歸、回歸樹或提級的枝端中的至少一個生成所述統(tǒng)計模型。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其中推導所述統(tǒng)計模型包括：
測試所述統(tǒng)計模型的符合，以確定哪些所觀察的第一用戶動作與好或差的廣告相關。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其中使用所述統(tǒng)計模型和所述第二用戶動作包括：
給定所述第二用戶動作，使用所述統(tǒng)計模型來確定所述第二廣告是好廣告的概率；以及
基于所確定的概率對所述第二廣告的質(zhì)量進行估計。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其中使用所述統(tǒng)計模型和所述第二用戶動作包括：
使用所述第二廣告是好廣告的所述概率來確定與所述第二廣告相關聯(lián)的分值；以及
基于所確定的分值對所述第二廣告的質(zhì)量進行估計。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其中確定與所述第二廣告相關聯(lián)的分值包括：
向所述第二廣告是好廣告的概率應用函數(shù)，以確定所述分值。
9.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述多個不同的第一用戶動作包括以下的至少一個：
廣告選擇的持續(xù)時間；
在給定的廣告選擇之前和/或之后對其它廣告的選擇的數(shù)目；
在給定的廣告選擇之前和/或之后對搜索結(jié)果的選擇的數(shù)目；
在給定的廣告選擇之前和/或之后對其它類型的結(jié)果的選擇的數(shù)目；
在給定的廣告選擇之前和/或之后文檔瀏覽的數(shù)目；
在給定的廣告選擇之前和/或之后搜索查詢的數(shù)目；
與用戶會話相關聯(lián)的顯示廣告的搜索查詢的數(shù)目；
重復選擇同一給定廣告的數(shù)目；或
給定的廣告選擇是否是給定查詢的最后廣告選擇或用戶會話中的最后選擇的表示。
10.一種方法，包括：
觀察與由服務器所托管的第一廣告的用戶選擇相關聯(lián)的第一用戶行為，其中所觀察的第一用戶行為包括不同于點進率(CTR)或除點進率之外的用戶行為；并且
基于所觀察的第一用戶行為對所述第一廣告的質(zhì)量進行估計。
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其中所觀察的用戶行為包括以下的所觀察的用戶行為中的至少一個：
廣告選擇的持續(xù)時間；
在給定的廣告選擇之前和/或之后對其它廣告的選擇的數(shù)目；
在給定的廣告選擇之前和/或之后對搜索結(jié)果的選擇的數(shù)目；
在給定的廣告選擇之前和/或之后對其它類型的結(jié)果的選擇的數(shù)目；
在給定的廣告選擇之前和/或之后文檔瀏覽的數(shù)目；
在給定的廣告選擇之前和/或之后搜索查詢的數(shù)目；
與用戶會話相關聯(lián)的顯示廣告的搜索查詢的數(shù)目；
重復選擇同一給定廣告的數(shù)目；或
給定的廣告選擇是否是給定查詢的最后廣告選擇或用戶會話中的最后選擇的表示。
12.如權(quán)利要求10所述的方法，進一步包括：
獲得與一組廣告相關聯(lián)的評級，其中所述評級指示該組廣告中的每個廣告的質(zhì)量；
觀察與該組廣告中的廣告的用戶選擇相關聯(lián)的第二用戶行為；以及
使用所述評級和所觀察的第二用戶行為構(gòu)造統(tǒng)計模型；
其中對所述第一廣告的質(zhì)量進行估計包括：
使用所述統(tǒng)計模型和所觀察的第一用戶行為來對所述第一廣告的質(zhì)量進行估計。
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