顾智宇，秦 涛，王 斌

(1. 中国科学院 计算技术研究所，北京 100190；2. 微软亚洲研究院，北京 100080)



一种基于因子图的搜索广告转化预测模型

顾智宇1，秦 涛2，王 斌1

(1. 中国科学院 计算技术研究所，北京 100190；2. 微软亚洲研究院，北京 100080)

基于转化的广告方式在应用和研究中逐渐得到重视，采用该方式的搜索广告在广告排序时需要对候选广告的转化概率进行预测，以提高广告的转化率，优化搜索引擎的广告收益。该文在对搜索广告中影响转化的各特征进行提取与分析的基础上，提出了描述广告、查询、用户三个因素与转化事件关系的概率因子图模型，并基于该模型对广告转化进行预测。最后我们使用从某商业搜索引擎采集的实际数据对预测模型进行评价并与朴素贝叶斯方法进行对比，实验结果表明，三类因素对转化具有不同程度的影响，我们提出的因子图模型可以较好地预测广告的转化。

搜索广告；概率预测模型；CPA广告

1 引言

互联网广告的形式主要有搜索广告(Sponsored Search)、上下文广告(Contextual Advertising)、展示广告(Display Advertising)等。其中搜索广告约占互联网广告总份额的46%，是互联网广告中最为重要的部分。并且，广告收入尤其是搜索广告收入是大部分搜索引擎公司的主要收入来源。例如Google在2010年的总营收中广告收入所占比例在96%以上，在广告收入中66%为搜索广告收入。搜索广告模式从早期的基于展示次数收费(Cost-per-mille，CPM)发展到当前主流的基于点击收费(Cost-per-click，CPC)后，近年来提出了基于转化收费的广告模式(Cost-per-Action，CPA)。基于转化的搜索广告的流程如图1所示。……