Adscope: Intelligent scoping of paid search campaigns using relevance feedback
Adscope: Ücretli arama kampanyaları ı̇çin ı̇lişkili geri bildirimleri kullanarak akıllı kapsam belirleme
- Tez No: 413236
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: İnternet reklamları, Internet advertisings
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, arama motoru bazlı pazarlama kampanyaları için AdScope adında yarı-denetimli bir çevirimiçi araç sunulmaktadır. AdScope herhangi bir kampanya için kazançsız olan kullanıcı sorgularını elerken, aynı zamanda kazanç sağlayabilecek kullanıcı sorgularını eklemek için de kullanılabilir. AdScope kullanıcı sorgularını ilişkili ve ilişkisiz olmak üzere iki ayrı kategoride sınıflandırmak için ilişkili geri bildirim bilgisini kullanır. İlişkisiz (non-relevant) olarak işaretlenen sorgular kampanyanın kapsamı dışında bırakılır; ileride bu sorgu cümleleri kullanıcıya tekrar gösterilmez ve sorgulanmaz. İlişkili (rele- vant) olarak işaretlenen sorgular ise kampanyaya ait anahtar kelimeler olarak dahil edilir. Sorguları işaretlemek için iki ayrı ilişkili geri bildirim kaynağı kullanılır. Bu kaynaklar- dan biri, tıklama sonucu elde edilen kullanıcı geri bildirimi ve kullanıcının oturumu satın alma aksiyonu ile bitirmesidir. Bu bilgiler reklam sağlayıcı tarafından arama sorgusu kayıtlarında tutulur. Reklamcı geri bildirimi interaktif bir şekilde elde edilir. Bu amaçla, reklamcının işaretlenmemiş sorguları işaretleyebileceği aktif bir öğrenme adımı tasarlan- mıştır. Bu adımda elde edilen geri bildirim, Bayes eşitliği kullanılarak sınıflandırma modeline gerçek zamanlı olarak entegre edilir. Yapılan performans testlerinde, en az iki tane kelime içeren sorgular için, AdScope %89.25 sınıflandırma doğruluğu göstermiştir. Ayrıca reklamcı geri bildirimleri kullanılarak bu sistem tarafından önerilen sorgu seçim- lerinin değerlendirilmesinde, Fleiss' Kappa skoru ile üç ayrı yorumcunun büyük ölçüde aynı fikirde olduğu saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we propose a semi-supervised online tool called AdScope for search engine marketing. AdScope can be used for filtering out unprofitable user queries from the search campaign while at the same time allowing profitable queries only. AdScope uses relevance feedback for classifying user queries broadly into two categories as relevant or non-relevant. All queries labeled as non-relevant are excluded from the search campaign; no ad is shown to a user posing an excluded query in the future. All queries labeled as relevant are included in the search campaign as regular campaign keywords. In order to label queries, two sources of relevance feedback are used: user feedback comes in the form of clicks and conversions which are available in the search query log provided by ad broker. Advertiser feedback is collected interactively. For this purpose, we designed an active learning step where advertiser is asked to label a selected set of unlabeled queries. The feedback received is incorporated into the classification model in real time using Bayesian update. In performance tests, we observed that AdScope had the highest classification accuracy of 89.25% for queries that contain at least two terms. Furthermore, three domain experts agreed substantially with a Fleiss' agreement score of 0.79 on the selections made by our actively learning system.
Benzer Tezler
- Türk halılarının görüntü veri tabanı kullanarak saklanması ve sorgulanması
Başlık çevirisi yok
BARBAROS GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Toplum 5.0 kapsamında yapay zekaya dayalı reklamların tüketici temelli marka değerine etkisi üzerine bir araştırma
A study on the impact of ai-created advertisements on consumer-based brand equity in the scope of Society 5.0
ECE ERTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN KARABIYIK YERDEN
- Dijital pazarlamada yapay zeka uygulamaları: Kişiselleştirilmiş reklamlara yönelik tüketici marka etkileşiminin ve davranışsal niyetin incelenmesi
Artificial intelligence applications in digital marketing: Examination of consumer brand interaction and behavioral intent towards personalized advertising
KÜBRA DALDIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeErciyes ÜniversitesiPazarlama Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİYE NUR BAŞYAZICIOĞLU
- Türk televizyon ratinglerinin yapay zeka ile tahmin edilmesi
Estimating Turkish television ratings by artificial intelligence
GÖKHAN GÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeİbn Haldun Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KAPLAN
- Yapay zeka üretimi reklamlara yönelik tüketici tepkileri : Y Kuşağı üzerine bir araştırma
Consumer reactions to AI-generated advertisements : A study on Generation Y
ERCAN ÇAKIR