Soft Frequency Capping for Improved Ad Click Prediction in Yahoo Gemini Native

要約

Yahoo のネイティブ広告 (Gemini ネイティブとも呼ばれます) は毎日数十億の広告インプレッションを配信し、年間ランレートは数億ドルに達します。
クリック確率 (pCTR) とコンバージョン確率 (pCONV) の両方を予測するために使用される Gemini ネイティブ モデルを駆動するのは、機能強化された協調フィルタリング (CF) ベースのイベント予測アルゴリズムである OFFSET です。
\offset は、確率的勾配降下法 (SGD) ベースのアプローチを使用して、ログに記録されたデータの新しいバッチごとにモデルを更新するワンパス アルゴリズムです。
OFFSET は、スパース性の問題によりユーザーをその機能 (ユーザーレス モデル) で表すため、ルールベースのハード フリークエンシー キャップ (HFC) を使用して、特定のユーザーが特定の広告を閲覧する回数を制御します。
さらに、関連する統計では、ユーザーの広告疲労によりクリックスルー率 (CTR) が大幅に低下することが明らかになりました。
したがって、クリック予測の精度を向上させるために、ソフト フリークエンシー キャッピング (SFC) アプローチを提案します。このアプローチでは、周波数特徴がユーザー広告特徴として OFFSET モデルに組み込まれ、その重みベクトルが OFFSET トレーニングの一部としてロジスティック回帰によって学習されます。
バケット テストによるソフト フリークエンシー キャップ アルゴリズムのオンライン評価では、7.3% の大幅な収益向上が示されました。
それ以来、周波数機能強化モデルはすべてのトラフィックを処理する運用環境にプッシュされ、Yahoo Gemini ネイティブの収益に大きな増加をもたらしています。
また、特にユーザーの性別は広告疲労に影響を与えないものの、後者はユーザーの年齢とともに増加するようであることを明らかにする関連統計も報告しています。

要約(オリジナル)

Yahoo’s native advertising (also known as Gemini native) serves billions of ad impressions daily, reaching a yearly run-rate of many hundred of millions USD. Driving the Gemini native models that are used to predict both click probability (pCTR) and conversion probability (pCONV) is OFFSET – a feature enhanced collaborative-filtering (CF) based event prediction algorithm. \offset is a one-pass algorithm that updates its model for every new batch of logged data using a stochastic gradient descent (SGD) based approach. Since OFFSET represents its users by their features (i.e., user-less model) due to sparsity issues, rule based hard frequency capping (HFC) is used to control the number of times a certain user views a certain ad. Moreover, related statistics reveal that user ad fatigue results in a dramatic drop in click through rate (CTR). Therefore, to improve click prediction accuracy, we propose a soft frequency capping (SFC) approach, where the frequency feature is incorporated into the OFFSET model as a user-ad feature and its weight vector is learned via logistic regression as part of OFFSET training. Online evaluation of the soft frequency capping algorithm via bucket testing showed a significant 7.3% revenue lift. Since then, the frequency feature enhanced model has been pushed to production serving all traffic, and is generating a hefty revenue lift for Yahoo Gemini native. We also report related statistics that reveal, among other things, that while users’ gender does not affect ad fatigue, the latter seems to increase with users’ age.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google