举个例子,新东方在线的潜在用户显然是平常对英语类网站关注较多的。如果我们知道了这些网站以及他们的权重,就可以根据某个互联网用户的浏览行为对这个人进行打分。这个打分也是一门很有学问的东西,需要针对不同类型的广告主,考虑不同窗口时段的用户浏览行为。这句话什么意思?意思就是用户对不同广告商品的兴趣时长是不同的,如果有人想买车或者报英语班,可能在很长一段时间都会浏览与汽车或英语相关的页面。但如果只是想买些吃的或者生活用品,可能在网上浏览几分钟的页面就买了,所以打分的时候要具体这些因素。如果上面的文字理解了,那么选人的问题已经被转化成了如何提取代表性的网页(url)以及给他们赋予权重的问题。
选取代表性url的方式有两种。第一种是行为广告,即根据用户的浏览历史以及最后的广告转化情况训练一个机器学习的模型,计算每个url的lift值, ctr以及分类器的权重等指标,综合起来给每个url打分,然后选取得分高的url作为代表性的url特征。 第二种是上下文广告,这里我们不直接分析用户的浏览历史,而是通过NLP的方法获取用户理论上可能访问的相关网站作为url特征。比如说为广告主新东方在线选人时的url特征应该都是与英语相关的。如过我们能用爬虫获取一批与英语相关的页面,获取可以把它们作为url特征。换个角度,如果我们能获取各个页面之间的相似性(具体做法不在这里延伸了),我们可以找一批与页面新东方在线空间距离相近的url作为特征。有了url特征,我们可以用它们来选人了,当一个人在某个时间区间内访问了这些url,那么他应该有了一个相应的得分。而且但他访问的次数越频繁,他的得分应该越高,且这个得分应该是随时间衰减的。至此,我们大致完成了整个工程的第一步,选取某个广告主的相关用户。关于选人的更多细节就不在这里透漏了,具体可参考M6D这个DSP公司发的论文。