Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/1843/RVMR-6TCNUJ| Type: | Tese de Doutorado |
| Title: | Sobre publicidade direcionada baseada em conteúdo |
| Authors: | Marco Antonio Pinheiro de Cristo |
| First Advisor: | Berthier Ribeiro de Araujo Neto |
| First Referee: | Edleno Silva de Moura |
| Second Referee: | Ricardo Baeza-yates |
| Third Referee: | Marcos Andre Goncalves |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Nivio Ziviani |
| Abstract: | O grande sucesso da publicidade na Internet, observado atualmente, está diretamente relacionado ao investimento crescente em publicidade de busca que, por sua vez, tem sido essencial para o financiamento de conteúdos e serviços na Internet. De acordo com aForrester Research, os ganhos em publicidade de busca devem subir de 3,6 bilhões de dólares em 2004 para 11,6 bilhões em 2010. De fato, estes números podem ser maiores ainda. Para se ter uma idéia, o Yahoo anunciou um ganho de 875 milhões de dólares referente apenas ao segundo trimestre de 2005, enquanto o Google reportou um ganho de 1,384 bilhões para o mesmo período. Alémdisso, previsões sugerem que a influência da publicidade de busca irá aumentar nos próximos anos através da diversificação e introdução de novos serviços. A exploração de tais possibilidades implica em avanços tanto nas áreas comercial quanto tecnológica. Neste trabalho, nós discutimos o uso de técnicas de Recuperação de Informação para melhorar o desempenho de sistemas de atribuição de propagandas em publicidade de busca, com ênfase em publicidade baseada em conteúdo. Nós investigamos como as diferentes evidências já disponíveis para empresas (que operam sistemas de publicidade baseada em palavras-chave) afetam o casamento de propagandas com o conteúdo de páginas da Web. Como resultado deste estudo, nós propomos novas estratégias para atribuir propagandas a páginas da Web. Experimentos com uma coleção de propagandas real mostram que o uso adequado das evidências disponíveis possibilita um desempenho de alta qualidade no processo de atribuição de propagandas. Nós também investigamos a combinação de evidências conceituais e sintáticas. Para isto, nós primeiro estudamos métodos para melhorar a classificação de páginas da Web e observamos que estratégias de classificação baseadas em apontadores são melhores que as tradicionais, baseadas unicamente na análise de texto. Ao utilizarmos os melhores classificadores obtidos como fonte de informação conceitual, concluimos que a combinação de métodos baseados em casamento sintático com os baseados em casamento conceitual apresenta melhor desempenho que aqueles baseados unicamente em casamento sintático. |
| Abstract: | The current boom of online advertising is associated with the revenuesoriginated from search advertising, which has become the driving force sustaining monetization of Web services. According to Forrester Research, search advertising revenues were projected to grow from US $3.6 billion in 2004 to US $11.6 billion by 2010. Actually, numbers might be quite larger. To illustrate, Yahoo reported search advertising revenues in the total amount of US $875 million for the second quarter of 2005 only, while Google reported revenues in the total amount of US $1.384 billion for the same period. Further, forecasts suggest that the influence of search advertising will increase in the upcoming years through diversification and the production of new types of search-related advertising. This rapidly consolidating market involves complex business networks and increasingly sophisticated technology. Thus, the exploitation of new forms of search advertising requires advancesin the commercial and in the technology front. In this work, we discuss the use of Information Retrieval (IR) techniques to improve the performance of ad placement methods in search advertising, with emphasis on content-targeted advertising. We investigate how the different sources of evidence already available to information gatekeepers (that operate keyword-targeted advertising systems) affect the matching of ads tothe content of aWeb page. As a result of this analysis, we propose new strategies for associating advertisements with Web pages. Experiments with a real ad collection show that the proper use of the available sources of evidence can lead to high quality matching algorithms.We also exploit the combination of conceptual and syntactical evidence.To accomplish this, we first study how to improve Web document classification. We observe that methods based on link evidence can be successfully used to improve the classification based only on content. We then use the best classifiers obtained as source of conceptual information and conclude that matching algorithms in content-targeted advertising can be enhanced by combining the context-based ranking obtained through manual and automatic classification with the ranking provided by the syntactical matching methods. |
| Subject: | World Wide Web (Sistema de recuperação da informação) World Wide Web Publicações Computação Editoração eletronica Editoração da Web |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/RVMR-6TCNUJ |
| Issue Date: | 20-Jul-2006 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| marco_cristo.pdf | 1.58 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.