O documento descreve um método para seleção de palavras-chave em páginas web para veiculação de propaganda contextualizada de forma mais eficiente. O método leva em conta a coleção de anúncios disponíveis para ranquear os termos-chave de acordo com a relevância das propagandas retornadas, melhorando os resultados em comparação a métodos tradicionais.

1. Seleção de Palavras-Chave Para
Veiculação de Propaganda na Web
Aluno: Klessius Renato Berlt
Orientador: Edleno Silva de Moura
Marco Antônio Cristo

2. Roteiro

3. Introdução
• Crescimento da publicidade online
• Produtores de conteúdo: método de viabilizar
financeiramente seus serviços web
• Anunciantes: ótimo custo/benefício, escala
mundial
• Um dos modelos de maior sucesso é a
publicidade contextualizada

4. Propaganda Contextualizada
• Modelo aplicável tanto em grandes portais
quanto em pequenos blogs
• Anúncios veiculados são relacionados ao
contexto no qual o usuário está inserido
– Aumentar o interesse do usuário
– Aumentar a taixa de cliques/vendas de produtos

5. Propaganda Contextualizada

6. Propaganda Contextualizada
• Sistemas de veiculação de publicidade
contextualizada geralmente possuem duas
fases principais.

7. Sistema de Veiculação de Publicidade
Contextualizada
Melhores
Anúncios
Página Web Informação sobre Coleção de
o contexto Anúncios
Detecção de Ranking
Contexto
7

8. Detecção de Contexto
• Etapa que visa extrair informações sobre o
contexto no qual o usuário está inserido
• Diversos métodos podem ser aplicados
– Classificação
– Histórico de Navegação
– Seleção de Palavras-Chave
8

9. Seleção de Palavras-Chave
• Conteúdo textual da página Web geralmente
possui muito ruído
• Selecionar os termos que melhor representam
o conteúdo da página
– Melhores resultados
– Menor volume de dados
9

10. Finding Advertising Keywords on Web Pages,
WWW 2006
• Termos possuem características que podem
diferenciar um termo bom de um termo ruim:
– Freqüência do termo na página;
– Localização do termo;
– Frequëncia do termo em logs de consultas a
máquinas de busca.
• Utiliza regressão logística para classificar
10

11. Finding Advertising Keywords on Web
Pages, WWW 2006
Vetores de Características
termo1 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
termo2 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
Base de Treino
Página Web termo3 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
termo4 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
termo5 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
termo6 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
termo7 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
termo8 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
termo9 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
.
.
.
termoN E1 E2 E3 E4 EN-1 EN
11

12. Intuição
• Um termo considerado bom descritor de uma
página é necessariamente um bom termo
para recupera propagandas relevantes para
ela?
• Selecionar termos de acordo com a relevância
das propagandas retornadas por eles.
12

13. ACAKS: Ad Collection Aware Keyword
Selection
Propagandas
Retornadas P@3
termo1  1/3
Página Web
termo2  1
termo3  1/3
termo4  2/3
termo5  1/3
termo6  1/3
termo7  0
termo8  1/3
termo9  1/3
.
.
.
termoN  1/3
13

14. ACAKS: Ad Collection Aware Keyword
Selection (2)
Vetores de Características P@3
termo1 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 1/3
Página Web
termo2 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 1
termo3 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 1/3
termo4 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 2/3
termo5 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 1/3
termo6 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 1/3
termo7 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 0
termo8 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 1/3
termo9 E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 1/3
.
.
.
termoN E1 E2 E3 E4 EN-1 EN 1/3
14

15. Experimentos
• Coleção
– 300 páginas web de notícias
– 93972 anúncios
• Métricas Utilizadas
– p@3
– r@3
• Métodos IDEAL utilizados para comparação
15

16. Resultados – p@3
16

17. Resultados – r@3
17

18. Conclusões
• ACAKS apresenta resultados similares ao
baseline em termos de precisão
• Resultados muito superiores em termos de
revocação
• Desempenho do IDEAL mostra que método
possui muita margem para melhora se
melhorarmos o aprendizado
18