Generating ad creatives using deep learning for search advertising
Arama motoru reklamcılığı için derin öğrenme kullanarak reklam oluşturma
- Tez No: 703205
- Danışmanlar: DOÇ. AHMET BULUT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Bu çalışmada“tekrarlayan yapay sinir ağı”kullanarak reklam kreatifi oluşturmayı otomatikleştiren bir model oluşturduk. Reklamı yapılacak olan ürüne ait bir varış say- fası, o ürünle ilgili reklam oluşturmak için kullanılması mümkün olan ilgili metinleri içermektedir. Otomatik reklam kreatifi oluşturma problemini bir metin özetleme sorunu olarak ele aldık ve“Uzun Kısa Vadeli Hafıza Ağları”kullanarak dizi alıp dizi üreten bir model oluşturduk. Bu modelde, kaynak dizisi sabit boyutlu bir vektör olarak tem- sil edilir ve bu vektör o dizinin tüm kontekst içindeki anlamını ifade eder. Modele ait dekoder ise çıktı dizisini tahmin etmek için, girdi olarak modele sağlanmış olan bu vektörü kullanır. Önerilen yaklaşımın geçerliliğini incelemek için temel olarak dört farklı veri seti üzerinde testler yaptık. Yapılan testlerin sonuçları, D temp adlı şablona dayalı olarak oluşturulmuş olan bir veri kümesi kullanılarak, hiper parametrelerle oluşturulan mod- elin, kaliteli reklam kreatifleri oluşturabildiğini göstermiştir. Modelin içerik olarak daha zengin bir veri kümesi ile eğitilmesi ve daha iyi hiper-parametre ile çalıştırılması modelin performansını artırdı. İçerik açısından daha zengin olan veri kümesi D rich , Dtemp 'den 20 kat daha fazla farklı kelime içerdiğinden, Drich veri kümesinin boyu- tunu artırmanın, modelin daha kaliteli reklam kreatifleri oluşturmasını sağlaması bek- lenmektedir. Bununla birlikte modelin eğitilmesi aşamasında kaynak ve hedef veri kümeleri ortak diziler paylaştığında, modelin en iyi reklam öğelerini oluşturduğunu gözlemledik. Ayrıca, veri kümesinin sayısal olarak ifade edilmesi için GloVe kelime vektör modeli kullanıldığında, modelin performansı 3 kata kadar arttırıldı.
Özet (Çeviri)
We propose an automatic ad creative generation using a recurrent neural net- work. A landing page being advertised includes relevant text data, which can be used for generating ads. We formulated the ad creative generation task as a text summariza- tion problem and built a sequence to sequence model with a Long Short Term Memory network. In this network, a source sequence is encoded and represented as a fixed-size vector, which represents the context of the sequence. The decoder uses the source encoding to predict the target sequence. In order to assess the validity of the proposed approach, we experimented on four different datasets. The empirical evaluations have shown that the proposed model can generate relevant ad creatives on a template-based dataset Dtemp with moderate hyper-parameters. Training the model with more content increased the performance of the model due to better hyper-parameter tune-up. Since the rich-in-context dataset Drich includes 20x more unique words than Dtemp , we expect that increasing the size of Drich even further enables the network to generate more relevant ads. We observed that when the source and target shared common sequences during the training, the model produced the best ad creatives. Also, GloVe word embedding for input representation improved the performance of the network.
Benzer Tezler
- Milenyumları hedefleyen dijital pazarlama stratejileri
Digital marketing strategies targeting millenials
SELİN ERGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
ReklamcılıkBahçeşehir ÜniversitesiPazarlama İletişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İDİL KARADEMİRLİDAĞ SUHER
- 1200 baud FSK tümleşik modem tasarımı
Başlık çevirisi yok
BARIŞ POSAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU
- Reklamda ünlü kullanımı stratejisi üzerine kuşakların toplumsal bellek yansımaları: Covid-19 kamu spotları örneği
Başlık çevirisi yok
ZEYNEP EBRAR VARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
ReklamcılıkKocaeli Üniversitesiİletişim Tasarımı ve Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAADET ZEYNEP VARLI GÜRER
- Viral reklamın Z kuşağına etkisi, bir Türkiye örneği
Impact on viral ad generation Z, a case of Turkey
FATİH DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
ReklamcılıkMarmara ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ MURAT KIRIK
- SQL/DS ve CSP/AD ile kütüphane uygulaması geliştirme
Design and implementation of a library application with SQL/DS and CSP/AD
İSRAFİL AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. BÜLENT ÖRENCİK