當(dāng)用戶(hù)在搜索引擎搜索相關(guān)詞條，會(huì)收到一些返回結(jié)果，以及一些付費(fèi)的展示廣告。大量研究雖然在理解用戶(hù)與搜索的互動(dòng)方面投入了大量的工作，但令人驚訝的是，很少有人研究廣告被點(diǎn)擊后會(huì)發(fā)生什么，而這正是本文的研究目標(biāo)。
為此，我們定義并研究了上下文環(huán)境比變化的過(guò)程，即用戶(hù)從 Web 搜索到結(jié)果在點(diǎn)擊后的登錄頁(yè)面上下文的轉(zhuǎn)換。我們得出的結(jié)論是，在絕大多數(shù)情況下，用戶(hù)會(huì)看到三種類(lèi)型的頁(yè)面之一，即主頁(yè)(廣告商的主頁(yè))、類(lèi)別瀏覽(與原始查詢(xún)相關(guān)的可瀏覽的子目錄)和搜索轉(zhuǎn)移(在目標(biāo)站點(diǎn)上重新執(zhí)行相同查詢(xún)的搜索結(jié)果)。我們使用自動(dòng)文本分類(lèi)器可以準(zhǔn)確地區(qū)分這三種類(lèi)型的登錄頁(yè)面。最后，利用這種自動(dòng)分類(lèi)器，我們將登陸頁(yè)面類(lèi)型與廣告主提供的轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)，并顯示轉(zhuǎn)化率(即轉(zhuǎn)化率)。(例如，用戶(hù)對(duì)廣告的回復(fù)率)根據(jù)廣告類(lèi)型的不同有很大差別。我們相信，我們的研究結(jié)果將進(jìn)一步了解用戶(hù)對(duì)搜索廣告的總體反應(yīng)，特別是對(duì)登陸頁(yè)面的反應(yīng)，從而幫助廣告商改進(jìn)他們的網(wǎng)站，幫助搜索引擎選擇最合適的廣告。
文章介紹
本文將會(huì)研究付費(fèi)搜索廣告著陸頁(yè)的轉(zhuǎn)化率。在這種情況下用戶(hù)通過(guò)某種關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，搜索引擎會(huì)展示與搜索內(nèi)容相關(guān)的廣告。一旦搜索結(jié)果被展示出來(lái)用戶(hù)有會(huì)通過(guò)以下兩種步驟成為購(gòu)買(mǎi)者。
1、通過(guò)點(diǎn)擊：一開(kāi)始用戶(hù)會(huì)通過(guò)點(diǎn)擊廣告而轉(zhuǎn)到登陸頁(yè)面，而搜索引擎將通過(guò)點(diǎn)擊來(lái)收取廣告公司的費(fèi)用。一般情況下，廣告客戶(hù)為搜索引擎的每一次點(diǎn)擊付費(fèi)，這是每一次點(diǎn)擊的成本或者 CPC 模式（見(jiàn)文后名詞解釋?zhuān)?，這些廣告通過(guò)查詢(xún)被點(diǎn)擊的頻率被稱(chēng)作為點(diǎn)擊率。
名詞解釋?zhuān)篊PC (Cost Per Click;CostPer Thousand Click-Through) 每點(diǎn)擊成本以每點(diǎn)擊一次計(jì)費(fèi)。這樣的方法加上點(diǎn)擊率限制可以加強(qiáng)作弊的難度，而且是宣傳網(wǎng)站站點(diǎn)的最優(yōu)方式。但是，此類(lèi)方法就有不少經(jīng)營(yíng)廣告的網(wǎng)站覺(jué)得不公平，比如，雖然瀏覽者沒(méi)有點(diǎn)擊，但是他已經(jīng)看到了廣告，對(duì)于這些看到廣告卻沒(méi)有點(diǎn)擊的流量來(lái)說(shuō)，網(wǎng)站成了白忙活。
2、轉(zhuǎn)化：在這一個(gè)階段，用戶(hù)可能在廣告商的網(wǎng)站上進(jìn)行了一定的活動(dòng)，轉(zhuǎn)而成為了產(chǎn)品或者服務(wù)的買(mǎi)家。在某些情況下商家僅為轉(zhuǎn)化率付費(fèi)。為了強(qiáng)調(diào)“轉(zhuǎn)換”可以是一般的行為，而不僅僅是傳統(tǒng)的購(gòu)買(mǎi)行為，這被稱(chēng) CPA 模式。
名詞解釋?zhuān)篊PA (Cost Per Action) 每次行動(dòng)成本：CPA 計(jì)價(jià)方式是指按廣告投放實(shí)際效果，即按回應(yīng)的有效問(wèn)卷或定單來(lái)計(jì)費(fèi)，而不限廣告投放量。CPA 的計(jì)價(jià)方式對(duì)于網(wǎng)站而言有一定的風(fēng)險(xiǎn)，但若廣告投放成功，其收益也比 CPM 計(jì)價(jià)方式要大得多。廣告主為規(guī)避廣告費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)，只有當(dāng)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)點(diǎn)擊旗幟廣告，鏈接廣告主網(wǎng)頁(yè)后，才按點(diǎn)擊次數(shù)付給廣告站點(diǎn)費(fèi)用。
對(duì)搜索引擎和廣告商來(lái)說(shuō)，了解轉(zhuǎn)化率是至關(guān)重要的。在 CPC 模式中，它決定廣告商的投資回報(bào)，并告知搜索引擎他們產(chǎn)品的價(jià)值；在 CPA 模型中，它直接決定了多少錢(qián)易手。為此，我們定義并研究了上下文遷移的過(guò)程：即用戶(hù)從先前活動(dòng)的過(guò)渡(比如網(wǎng)絡(luò)搜索)文本環(huán)境通過(guò)點(diǎn)擊網(wǎng)站廣告轉(zhuǎn)移到著陸頁(yè)的文本環(huán)境。
在觀察了幾百個(gè)廣告和相應(yīng)的登陸頁(yè)面的綜合樣本后，我們發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)觀察到的上下文轉(zhuǎn)移都屬于以下四個(gè)類(lèi)別之一。
主頁(yè)類(lèi)型：這是廣告商網(wǎng)站的頂層頁(yè)面。當(dāng)用戶(hù)搜索品牌或者關(guān)鍵字時(shí)候，廣告商顯示他們的主頁(yè)為落地頁(yè)的廣告。這種方法通常由較小的、缺乏經(jīng)驗(yàn)的人使用廣告客戶(hù)或知名品牌的廣告主。當(dāng)用戶(hù)搜索品牌或者關(guān)鍵字時(shí)候，廣告商顯示他們的主頁(yè)為落地頁(yè)的廣告。這方法也可能方便的廣告主出價(jià)，以及對(duì)成百上千不希望投資為每個(gè)關(guān)鍵字創(chuàng)建一個(gè)特定的頁(yè)面的廣告主。除非用戶(hù)搜索的是廣告商的品牌名稱(chēng)，使用首頁(yè)作為登錄頁(yè)不會(huì)強(qiáng)烈的使得文本上下文聯(lián)系內(nèi)容的改變。例如，考慮一個(gè)搜索為了單豐田。” 如果豐田是廣告客戶(hù)，將搜索者引導(dǎo)到豐田的主頁(yè)可能會(huì)滿(mǎn)足用戶(hù)的信息需求。另一方面，任何其他沒(méi)有專(zhuān)門(mén)為豐田建立網(wǎng)站的廣告商汽車(chē)，例如，提供所有汽車(chē)報(bào)價(jià)的網(wǎng)站將丟失一些上下文搜索聯(lián)系顯示泛型首頁(yè)，這不能立即滿(mǎn)足用戶(hù)搜索查詢(xún)需求。
搜索轉(zhuǎn)移型：在沒(méi)有找到對(duì)應(yīng)相關(guān)產(chǎn)品的情況下，網(wǎng)站會(huì)返回此類(lèi)產(chǎn)品下的另一些產(chǎn)品。例如，給定一個(gè)查詢(xún)例如：加利福尼亞馨芳葡萄酒（一種葡萄酒的類(lèi)型），在沒(méi)有找到對(duì)應(yīng)商品（加利福尼亞 馨芳葡萄酒）的情況下，一個(gè)在線(xiàn)葡萄酒商店將返回有關(guān)于馨芳葡萄酒類(lèi)的登陸頁(yè)面結(jié)果。這種廣告形式的好處是不需要為每個(gè)關(guān)鍵字或一組關(guān)鍵字創(chuàng)建一個(gè)特定的頁(yè)面。
類(lèi)別瀏覽類(lèi)型：在沒(méi)有找到對(duì)應(yīng)相關(guān)產(chǎn)品的情況下，網(wǎng)站會(huì)返回與搜索產(chǎn)品相關(guān)的類(lèi)的產(chǎn)品。例如，加利福尼亞 馨芳葡萄酒 做在線(xiàn)葡萄酒商店廣告。在這里，在沒(méi)有找到對(duì)應(yīng)商品（加利福尼亞 馨芳葡萄酒）的情況下，網(wǎng)站一個(gè)類(lèi)別瀏覽著陸頁(yè)面可能描述了網(wǎng)站的仙粉黛酒部分。
其他類(lèi)型：這些是獨(dú)立的頁(yè)面，似乎與網(wǎng)站的其他部分?jǐn)嚅_(kāi)連接。這些頁(yè)面通常沒(méi)有很多外部鏈接，也沒(méi)有辦法從主頁(yè)到達(dá)它們。此類(lèi)的一個(gè)例子是獨(dú)立表單，頁(yè)面的唯一目的是從用戶(hù)那里收集信息。另一個(gè)例子是促銷(xiāo)頁(yè)面，它提供關(guān)于產(chǎn)品或服務(wù)的促銷(xiāo)信息。這些頁(yè)面類(lèi)似于報(bào)紙上的印刷廣告，通常包括諸如“現(xiàn)在試試”、“時(shí)間有限”和“特價(jià)”這樣的短語(yǔ)。
我們觀察到，這前三個(gè)類(lèi)加起來(lái)占樣本數(shù)據(jù)集中廣告的88%以上。此外，這些類(lèi)很容易區(qū)分，我們可以為它們建立一個(gè)高精度(> 80%)分類(lèi)器。利用這個(gè)分類(lèi)器，我們對(duì)不同類(lèi)型的登錄頁(yè)面和相應(yīng)廣告的轉(zhuǎn)化率之間的相關(guān)性進(jìn)行了研究。我們的最終結(jié)果是基于超過(guò)30,000個(gè)獨(dú)特的登陸頁(yè)面，自動(dòng)分類(lèi)。
我們還研究了不同類(lèi)別的登錄頁(yè)面對(duì)于不同類(lèi)型查詢(xún)(例如，不同長(zhǎng)度的查詢(xún)或關(guān)于不同主題的查詢(xún))的適用性。有趣的是，在我們的數(shù)據(jù)集中，廣告客戶(hù)之間似乎很少同意使用哪個(gè)特定著陸頁(yè)面用于哪種類(lèi)型的用戶(hù)查詢(xún)。因?yàn)閷?duì)于許多類(lèi)型的查詢(xún)，我們觀察到實(shí)際使用的各種各樣的著陸頁(yè)面。然而，我們發(fā)現(xiàn)在很多情況下，現(xiàn)有的著陸頁(yè)面選擇可能不是最優(yōu)的，我們鼓勵(lì)廣告商嘗試不同類(lèi)型的著陸頁(yè)面，然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)證據(jù)做出明智的選擇。
這篇文章有三方面的貢獻(xiàn)。首先，我們建議對(duì)廣告登錄頁(yè)面進(jìn)行分類(lèi)。其次，我們使用標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)構(gòu)建一個(gè)能夠自動(dòng)將登錄頁(yè)面映射到該分類(lèi)法的類(lèi)的分類(lèi)器。最后，我們將不同類(lèi)別落地頁(yè)的實(shí)際使用頻率與其報(bào)告的轉(zhuǎn)化率進(jìn)行比較?；谖覀兊陌l(fā)現(xiàn)，我們鼓勵(lì)廣告商對(duì)不同類(lèi)別的著陸頁(yè)面對(duì)轉(zhuǎn)化率的影響進(jìn)行研究。
轉(zhuǎn)化率數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源
我們從參與的廣告商那里獲得了轉(zhuǎn)換信息。為了便于我們的分析，這個(gè)數(shù)據(jù)集被添加了額外的信息，刪除了過(guò)程中缺少信息的條目。對(duì)于每一個(gè)登錄頁(yè)面 URL u 和查詢(xún)導(dǎo)致訪(fǎng)問(wèn) u ，數(shù)據(jù)有:
-
登陸頁(yè)面 U 的點(diǎn)擊數(shù)量
-
頁(yè)面網(wǎng)站 U 的轉(zhuǎn)化數(shù)量
-
價(jià)格：平均每次點(diǎn)擊網(wǎng)站 U 所需要付給搜索引擎的價(jià)格
-
著落頁(yè)種類(lèi)：在爬取著著落頁(yè)面信息的時(shí)候我們使用訓(xùn)練好的自動(dòng)分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)。
-
查詢(xún)頻率：取在網(wǎng)頁(yè)搜索的查詢(xún)次數(shù) q 的對(duì)數(shù)。Log q
-
查詢(xún)類(lèi)：我們還包括了自動(dòng)查詢(xún)分類(lèi)器預(yù)測(cè)的查詢(xún)的類(lèi)標(biāo)簽，這些分類(lèi)器涉及到超過(guò)6000個(gè)節(jié)點(diǎn)。
這導(dǎo)致數(shù)據(jù)集超過(guò)31,000對(duì)獨(dú)特的查詢(xún)和登陸頁(yè)面 URL 。對(duì)每個(gè)查詢(xún)預(yù)測(cè)的查詢(xún)類(lèi)標(biāo)簽的統(tǒng)計(jì)表明，我們的數(shù)據(jù)集涵蓋了廣泛的主題。
分析與討論一
上表總結(jié)了不同的總體分類(lèi)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集中的登錄頁(yè)的類(lèi)型，以及與每種類(lèi)型相關(guān)的相對(duì)平均轉(zhuǎn)化率。正如我們所看到的，類(lèi)別瀏覽和搜索轉(zhuǎn)移類(lèi)占主導(dǎo)地位的選擇，雖然平均轉(zhuǎn)化率低于整個(gè)數(shù)據(jù)集的平均值。這并不一定意味著廣告商選擇了錯(cuò)誤的登陸頁(yè)面類(lèi)型。相反，這些結(jié)果指出，平均而言，選擇其他類(lèi)型和首頁(yè)登陸頁(yè)面的廣告客戶(hù)往往比選擇類(lèi)別瀏覽和搜索的廣告客戶(hù)擁有更高的相對(duì)轉(zhuǎn)化率。其中一個(gè)原因可能與廣告商對(duì)轉(zhuǎn)化率的不同定義有關(guān)。另一種登錄頁(yè)面類(lèi)型是其他類(lèi)型通常包含獨(dú)立表單，其中表單的轉(zhuǎn)換可能是表單的提交。另一方面，一個(gè)搜索轉(zhuǎn)移登陸頁(yè)通常顯示一個(gè)產(chǎn)品列表，在那里一個(gè)可能對(duì)應(yīng)一個(gè)產(chǎn)品的銷(xiāo)售。顯然，在后一種情況下實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換更為困難。因此，我們并不是說(shuō)登錄頁(yè)面類(lèi)型的選擇是影響轉(zhuǎn)化率的唯一因素。相反，我們提供對(duì)著陸頁(yè)面和轉(zhuǎn)化率的相關(guān)性的分析和洞察。記住這些注意事項(xiàng)，我們繼續(xù)探索不同類(lèi)型(分組)查詢(xún)的登錄頁(yè)面類(lèi)型和轉(zhuǎn)化率之間的相關(guān)性。
下面我們來(lái)分析不同的查詢(xún)展現(xiàn)出來(lái)的趨勢(shì)：
我們首先檢查不同查詢(xún)頻率下的登錄頁(yè)面類(lèi)型使用情況和轉(zhuǎn)換信息(a，b)，不同的查詢(xún)長(zhǎng)度 (c，d)，以及支付的不同價(jià)格(a 和不同的查詢(xún)類(lèi)(c， d))。一個(gè)一致的趨勢(shì)是，另一類(lèi)是最不常用的登陸頁(yè)面類(lèi)型，平均轉(zhuǎn)化率最高或第二高。正如我們前面所討論的，由于其他類(lèi)包含注冊(cè)頁(yè)面之類(lèi)的內(nèi)容，所以轉(zhuǎn)換的可比性可能比較小。因此，我們的分析主要集中在前三個(gè)占優(yōu)勢(shì)的類(lèi)上?？偟膩?lái)說(shuō)，我們?cè)谡麄€(gè)數(shù)據(jù)集上觀察到類(lèi)似的趨勢(shì):類(lèi)別瀏覽和搜索轉(zhuǎn)移類(lèi)使用得更頻繁，但通常實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)化率更低。和轉(zhuǎn)換大多是一致的，不管主題(即(圖c和(a) (b) (d))。然而，更仔細(xì)的研究揭示了一些有趣的細(xì)節(jié)。
分析與討論二
首先，我們從下圖 a 中觀察到主頁(yè)是最頻繁的查詢(xún)，及其隨著查詢(xún)頻率的降低，使用頻率也會(huì)逐漸下降。直觀地說(shuō)，最頻繁的查詢(xún)更有可能出現(xiàn)是關(guān)于流行品牌名稱(chēng)的導(dǎo)航查詢(xún)或信息查詢(xún)。實(shí)際上，我們檢查了轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集中100個(gè)最頻繁的查詢(xún)，并找到了其中的43個(gè)它們必須是沒(méi)有任何具體型號(hào)指標(biāo)的品牌(如諾基亞)。相反，查詢(xún)時(shí)不那么頻繁包括品牌名稱(chēng)，他們往往也包括具體車(chē)型信息(例如，2009年雪佛蘭 Malibu )。還請(qǐng)注意即類(lèi)別瀏覽和搜索轉(zhuǎn)移隨著查詢(xún)頻率的降低，類(lèi)會(huì)逐漸增加，隨著類(lèi)別瀏覽的使用略微傾斜為最不頻繁的查詢(xún)(減少與搜索的差距轉(zhuǎn)移)。這表明，當(dāng)查詢(xún)變得越來(lái)越少時(shí)，它將把他們和一個(gè)已經(jīng)存在的人結(jié)合起來(lái)會(huì)更困難網(wǎng)站上的頁(yè)面以及更方便的求助于搜索轉(zhuǎn)移落地頁(yè)。
隨著查詢(xún)?cè)絹?lái)越少，主頁(yè)類(lèi)的平均轉(zhuǎn)化率有了一個(gè)有趣的穩(wěn)定增長(zhǎng)(圖 b)盡管它不是那么受歡迎的選擇。其他兩類(lèi)的轉(zhuǎn)化率大致保持不變。
當(dāng)查詢(xún)特性的另一個(gè)特征是長(zhǎng)度的查詢(xún)。較長(zhǎng)的查詢(xún)可能更具體(例如，100滌綸桌布“ vs. 桌布”)，盡管查詢(xún)長(zhǎng)度并不總是特異性的精確預(yù)測(cè)(例如，asd2625kew2 vs. 圣誕晚餐食譜")。請(qǐng)注意數(shù)據(jù)集中的查詢(xún)沒(méi)有覆蓋廣泛的范圍長(zhǎng)度，由于今天 Web 中使用的平均查詢(xún)長(zhǎng)度較短搜索。不過(guò)，盡管如此，我們觀察到，對(duì)于單個(gè)詞語(yǔ)查詢(xún)，類(lèi)別瀏覽和搜索轉(zhuǎn)移類(lèi)的用法差異最大(圖 c)。我們也觀察到因?yàn)椴樵?xún)變得更長(zhǎng)也更加具體，主頁(yè)類(lèi)的轉(zhuǎn)化率也有著相似的增長(zhǎng)。
圖 a和圖 b展示了基于為查詢(xún)支付的價(jià)格，用作代理查詢(xún)的商業(yè)價(jià)值，因?yàn)槲覀兊霓D(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集不包含拍賣(mài)信息。最不費(fèi)錢(qián)的查詢(xún)是搜索轉(zhuǎn)化類(lèi)和類(lèi)被瀏覽類(lèi)的著陸頁(yè)。隨著查詢(xún)變得更加昂貴，主頁(yè)著陸頁(yè)的使用明顯增加，同時(shí)搜索轉(zhuǎn)移著陸頁(yè)的使用急劇下降。有趣的是，隨著價(jià)格的上漲，三類(lèi)產(chǎn)品的平均轉(zhuǎn)化率總體上呈上升趨勢(shì)。這表明，花更多錢(qián)的廣告商不一定更難取悅。事實(shí)上，這些廣告客戶(hù)的錢(qián)可能是物有所值的，因?yàn)樗麄儷@得了更高質(zhì)量的登陸頁(yè)面，或者對(duì)更昂貴的查詢(xún)進(jìn)行了更好的轉(zhuǎn)換。雖然搜索轉(zhuǎn)移頁(yè)面在價(jià)格較低的情況下平均轉(zhuǎn)化率最低，但它們的平均轉(zhuǎn)化率要高于價(jià)格中等的類(lèi)別瀏覽頁(yè)面。一個(gè)可能的解釋是，低價(jià)格范圍是由低質(zhì)量的搜索轉(zhuǎn)移頁(yè)面主導(dǎo)的，這些頁(yè)面試圖利用低商業(yè)價(jià)值的查詢(xún)賺錢(qián)，使用不太相關(guān)的登錄頁(yè)面，甚至垃圾郵件或點(diǎn)擊套利頁(yè)面。另一種可能性是，較低的價(jià)格范圍對(duì)應(yīng)的是不太有價(jià)值的關(guān)鍵字，搜索轉(zhuǎn)移為這些關(guān)鍵字提供了一種較低的解決方案。
現(xiàn)在我們將進(jìn)一步研究其有效性在更具有可比性的查詢(xún)上的不同登陸頁(yè)面類(lèi)型：
這里我們研究了針對(duì)相同問(wèn)題的不同廣告活動(dòng)。如果廣告商對(duì)相同的查詢(xún)使用不同的登陸頁(yè)面類(lèi)型，哪一種會(huì)有更高的轉(zhuǎn)化率?結(jié)果匯總在下圖。結(jié)果表明，在這個(gè)數(shù)據(jù)集中，大多數(shù)查詢(xún)只與一個(gè)著陸頁(yè)面相關(guān)聯(lián)，對(duì)于多個(gè)著陸頁(yè)面的轉(zhuǎn)換，報(bào)告的查詢(xún)只有大約600個(gè)。為了獲得更可靠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我們放寬了比較的限制，將用于相關(guān)查詢(xún)的不同登錄頁(yè)面類(lèi)型包括進(jìn)來(lái)，其中，如果兩個(gè)查詢(xún)至少有一個(gè)相同的單詞并且共享相同的查詢(xún)類(lèi)(查詢(xún)分類(lèi)器的最上面的一個(gè)預(yù)測(cè))，則認(rèn)為它們是相關(guān)的。
分析與討論三
例如，當(dāng)來(lái)自類(lèi)別瀏覽和搜索轉(zhuǎn)移類(lèi)的登錄頁(yè)面被用于相關(guān)查詢(xún)時(shí)，2332次搜索轉(zhuǎn)移頁(yè)面獲得更多點(diǎn)擊，824次(263)次搜索轉(zhuǎn)移頁(yè)面獲得更高(更低)的轉(zhuǎn)化率。上圖中的數(shù)字一致表明，與用于相同或相關(guān)查詢(xún)的其他類(lèi)的頁(yè)面相比，搜索轉(zhuǎn)移類(lèi)更有可能獲得更高的轉(zhuǎn)化率。這表明，在公平的比較中，搜索轉(zhuǎn)移著陸頁(yè)面在實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換方面是相當(dāng)有效的。
瀏覽模式作為轉(zhuǎn)化事件：
當(dāng)廣告商使用主頁(yè)作為登陸頁(yè)時(shí)，廣告商大概是希望吸引用戶(hù)通過(guò)瀏覽進(jìn)一步探索網(wǎng)站。與其他兩個(gè)占主導(dǎo)地位的類(lèi)相比，首頁(yè)類(lèi)不太可能保留用戶(hù)搜索的內(nèi)容，特別是對(duì)于不太常見(jiàn)的查詢(xún)。用戶(hù)是否有足夠的興趣繼續(xù)瀏覽，或者他們是否會(huì)失去興趣，并立即離開(kāi)網(wǎng)站在瀏覽作為登錄頁(yè)的主頁(yè)?我們使用前面提到的瀏覽數(shù)據(jù)集來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。對(duì)于此數(shù)據(jù)集中的每個(gè)登錄頁(yè)面，可以從工具欄日志中提取同一會(huì)話(huà)中額外站點(diǎn)內(nèi)部單擊的次數(shù)。如果我們將基于點(diǎn)擊的轉(zhuǎn)換定義為在同一個(gè)站點(diǎn)上的額外點(diǎn)擊超過(guò)一個(gè)閾值的訪(fǎng)問(wèn)，那么我們可以計(jì)算使用之前的平均轉(zhuǎn)化率。
分析與討論四
如下圖 b 所示，總體上我們觀察到主頁(yè)類(lèi)的平均轉(zhuǎn)化率最高。事實(shí)上，隨著登錄頁(yè)面變得越來(lái)越具體(主頁(yè)，分類(lèi)瀏覽，搜索轉(zhuǎn)移)，額外的點(diǎn)擊不太可能發(fā)生。顯然，一種可能的解釋是，在登錄到一個(gè)已經(jīng)非常特定于查詢(xún)的頁(yè)面時(shí)，用戶(hù)不需要那么多的點(diǎn)擊就可以到達(dá)一個(gè)滿(mǎn)足她的頁(yè)面。盡管如此，我們的發(fā)現(xiàn)確實(shí)表明，即使是在很少的查詢(xún)中，一個(gè)更通用的登錄頁(yè)面(例如主頁(yè))也不會(huì)推遲用戶(hù)進(jìn)一步的瀏覽。
還要注意的是，雖然細(xì)節(jié)不同，但總體趨勢(shì)不同占主導(dǎo)地位的三個(gè)登陸頁(yè)面的相對(duì)順序如何從使用(下圖(a))和轉(zhuǎn)換的角度來(lái)看，跨不同查詢(xún)頻率的更改與我們?cè)谵D(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集上的發(fā)現(xiàn)保持一致(上圖(a)和(b))。這證明了我們的發(fā)現(xiàn)不局限于一個(gè)特定的廣告樣本。
文章結(jié)論
本文對(duì)付費(fèi)搜索廣告中的上下文本環(huán)境遷移進(jìn)行了研究。通過(guò)對(duì)幾百個(gè)例子的分析，我們發(fā)現(xiàn)大部分的廣告目標(biāo)頁(yè)面分為三個(gè)不同的類(lèi)別:首頁(yè)，類(lèi)別瀏覽和搜索轉(zhuǎn)移。然后我們繼續(xù)構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器，能夠自動(dòng)地將登錄頁(yè)面映射到這些類(lèi)上。使用這個(gè)標(biāo)識(shí)符,我們研究的不同類(lèi)型的著陸頁(yè)面和相應(yīng)的廣告的轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系。我們研究通過(guò)區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)根據(jù)查詢(xún)頻率,長(zhǎng)度,話(huà)題,和價(jià)格對(duì)不同類(lèi)型的登陸頁(yè)的影響。然后，我們研究了每個(gè)類(lèi)數(shù)據(jù)中的著陸頁(yè)面類(lèi)型與廣告轉(zhuǎn)化率的相關(guān)性。我們分析了幾種情況，其中選擇一種類(lèi)型的登錄頁(yè)面比其他類(lèi)型更可取。我們還發(fā)現(xiàn)，廣告客戶(hù)喜歡的登錄頁(yè)面與用戶(hù)查詢(xún)所期待出現(xiàn)的登陸頁(yè)面之間并不是最優(yōu)的匹配。由于不同廣告主轉(zhuǎn)化率的差異，在本文中，我們分析了相關(guān)關(guān)系，而不是聲稱(chēng)之間的因果關(guān)系的登陸頁(yè)面類(lèi)型和轉(zhuǎn)化率。這個(gè)限制是由我們的轉(zhuǎn)換率的數(shù)據(jù)得出的。盡管如此，這還是第一次嘗試深入了解登錄頁(yè)面類(lèi)型、查詢(xún)類(lèi)和轉(zhuǎn)換之間的關(guān)系。對(duì)于未來(lái)的工作，我們打算研究著陸頁(yè)面類(lèi)型和轉(zhuǎn)化率之間的因果關(guān)系，針對(duì)那些同樣衡量轉(zhuǎn)化率的廣告主。此外，我們計(jì)劃?rùn)z查轉(zhuǎn)換和其他顯示數(shù)據(jù)(如查詢(xún)?cè)~、業(yè)務(wù)類(lèi)別)之間的相關(guān)性。
我們發(fā)現(xiàn)的幾種著陸頁(yè)與轉(zhuǎn)化率之間的關(guān)系：
1.選擇其他類(lèi)型和首頁(yè)登陸頁(yè)面的廣告客戶(hù)往往比選擇類(lèi)別瀏覽和搜索的廣告客戶(hù)擁有更高的相對(duì)轉(zhuǎn)化率。
2.在搜索引擎中，搜索頻率相對(duì)較低的詞語(yǔ)更加的具體（具體指明會(huì)相對(duì)型號(hào)）。搜索頻率相對(duì)較低的情況下類(lèi)別瀏覽和搜索轉(zhuǎn)移類(lèi)的落地頁(yè)面形式會(huì)相對(duì)增加。
3.我們也觀察到因?yàn)椴樵?xún)?cè)~語(yǔ)變得更長(zhǎng)也更加具體，主頁(yè)類(lèi)的轉(zhuǎn)化率也有著相似的增長(zhǎng)。
4.我們觀察到隨著查詢(xún)付費(fèi)變得更加昂貴，主頁(yè)著陸頁(yè)的使用明顯增加，同時(shí)搜索轉(zhuǎn)移著陸頁(yè)的使用急劇下降。
5.與用于相同或相關(guān)查詢(xún)的其他類(lèi)的頁(yè)面相比，搜索轉(zhuǎn)移類(lèi)更有可能獲得更高的轉(zhuǎn)化率。這表明，在公平的比較中，搜索轉(zhuǎn)移著陸頁(yè)面在實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換方面是相當(dāng)有效的。
6.隨著登錄頁(yè)面變得越來(lái)越具體(主頁(yè)，分類(lèi)瀏覽，搜索轉(zhuǎn)移)，額外的點(diǎn)擊不太可能發(fā)生。一種可能的解釋是，在登錄到一個(gè)已經(jīng)非常特定于查詢(xún)的頁(yè)面時(shí)，用戶(hù)不需要那么多的點(diǎn)擊就可以到達(dá)一個(gè)滿(mǎn)足他的頁(yè)面。
基于我們的發(fā)現(xiàn)，我們鼓勵(lì)廣告商嘗試不同類(lèi)型的著陸頁(yè)面，然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)做出明智的選擇。
附錄
數(shù)據(jù)來(lái)源以及搜集方式：
在實(shí)驗(yàn)中我們創(chuàng)建了三個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)代表不同的下劃線(xiàn)分布的廣告。所有描述的數(shù)據(jù)集是某搜索引擎得出收集到的數(shù)據(jù)。
試驗(yàn)數(shù)據(jù)集:200個(gè)獨(dú)特的贊助搜索著陸頁(yè)面的小集合，我們使用它來(lái)定義著陸頁(yè)面的分類(lèi)并構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)著陸頁(yè)面分類(lèi)器。這些登陸頁(yè)屬于廣告，由200個(gè)搜索引擎上的不重復(fù)搜索查詢(xún)組成。查詢(xún)是從2005 KDD Cup 的800個(gè)標(biāo)記查詢(xún)中隨機(jī)抽取的。采用分層抽樣方法，根據(jù) Web 搜索查詢(xún)?nèi)罩居?jì)算出的查詢(xún)頻率將 KDD Cup 查詢(xún)集劃分為十分位數(shù)，每十分位數(shù)平均抽樣20個(gè)查詢(xún)。因此，這個(gè)數(shù)據(jù)集被構(gòu)造來(lái)表示針對(duì)流行和罕見(jiàn)查詢(xún)的廣告。
轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集:參與的廣告商提供了超過(guò)31,000對(duì)獨(dú)特的查詢(xún)和著陸頁(yè) url，與轉(zhuǎn)化信息。轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)是通過(guò)添加 http 重定向到廣告商網(wǎng)站上表示轉(zhuǎn)換事件的鏈接來(lái)收集的(例如，一個(gè)購(gòu)買(mǎi)"按鈕)。我們使用這個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證我們的分類(lèi)定義，以及分析不同類(lèi)型的登錄頁(yè)面和相應(yīng)的轉(zhuǎn)化率之間的相關(guān)性。
瀏覽數(shù)據(jù)集:實(shí)際的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)并不總是有效的，因?yàn)樵S多廣告商選擇不報(bào)告給搜索引擎數(shù)據(jù)。我們?yōu)檗D(zhuǎn)化率定義了一個(gè)代理。使用從瀏覽器工具欄插件收集的活動(dòng)日志，哪些與用戶(hù)點(diǎn)擊開(kāi)始的搜索軌跡相對(duì)應(yīng)有關(guān)贊助搜索結(jié)果。瀏覽數(shù)據(jù)集包含超過(guò)66,000個(gè)登錄頁(yè)面以及隨后訪(fǎng)問(wèn)同一站點(diǎn)的其他頁(yè)面。這個(gè)數(shù)據(jù)集代表了較少偏差的點(diǎn)擊廣告抽樣，因?yàn)樗皇軓V告商參與的限制。
著陸頁(yè)的轉(zhuǎn)化的計(jì)算：
轉(zhuǎn)換是搜索引擎為所有贊助搜索參與者產(chǎn)生的增值的核心。這是廣告商的最終目標(biāo):他們?cè)谫澲阉魃系耐顿Y回報(bào)直接取決于投放在贊助搜索系統(tǒng)上的廣告帶來(lái)的轉(zhuǎn)換。
對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，轉(zhuǎn)換意味著用戶(hù)已經(jīng)滿(mǎn)足了查詢(xún)的意圖。滿(mǎn)意的廣告客戶(hù)和用戶(hù)將通過(guò)增加出價(jià)和更多賺錢(qián)機(jī)會(huì)，使搜索引擎的商業(yè)模式更加可行。
我們將轉(zhuǎn)換定義為用戶(hù)執(zhí)行的訪(fǎng)問(wèn)所需的動(dòng)作，可以采取許多不同的形式范圍從進(jìn)一步瀏覽，用戶(hù)注冊(cè)，產(chǎn)品銷(xiāo)售。對(duì)于廣告活動(dòng)中給定的登陸頁(yè)面URL (u)，轉(zhuǎn)化率(cr(u))是訪(fǎng)問(wèn)者的百分比期望的行動(dòng)，即與u關(guān)聯(lián)的轉(zhuǎn)換次數(shù)與單擊次數(shù)之間的比率。
在這項(xiàng)研究中，我們報(bào)告了一組 URL 的平均轉(zhuǎn)化率。一種可能性是使用所有 URL 的未加權(quán)平均轉(zhuǎn)化率來(lái)定義平均轉(zhuǎn)化率，平等對(duì)待每個(gè) URL ，而不考慮它收到的點(diǎn)擊次數(shù)(點(diǎn)擊(u))。由于點(diǎn)擊次數(shù)多的網(wǎng)址的轉(zhuǎn)化率比點(diǎn)擊次數(shù)少的網(wǎng)址的轉(zhuǎn)化率更可靠，所以我們將平均轉(zhuǎn)化率U定義為 cr(U) 的加權(quán)平均值。
Click(u):網(wǎng)站 URL 的點(diǎn)擊次數(shù)
Cr(u)：與 u 關(guān)聯(lián)的轉(zhuǎn)換次數(shù)與單擊次數(shù)之間的比率
avg.cr(U):網(wǎng)站平均轉(zhuǎn)化率
相對(duì)平均轉(zhuǎn)化率：
【1】《搜索廣告中的上下文轉(zhuǎn)移》
-
Becker, A. Broder, E.Gabrilovich, V. Josifovski, and B. Pang. Context transfer in searchadvertising. In SIGIR’09. Poster.
【2】《預(yù)測(cè)點(diǎn)擊率使用關(guān)鍵字集群進(jìn)行評(píng)級(jí)》
-
M. Regelson and D. Fain. Predicting click-throughrate usingkeyword clusters. In Second Workshop onSponsored SearchAuctions, 2006
【3】《搜索廣告使用網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的反饋》
-
Broder, P. Ciccolo, M.Fontoura, E. Gabrilovich,
V. Josifovski, and L. Riedel. Search advertising using
Web relevance feedback. In CIKM’08, 2008.
注：本系列分享均譯自 Hila Becker，Andrei Broder，Evgeniy Gabrilovich，Vanja Josifovski 和 Bo Pang 的《What hAppens after an ad click?: quantifying the impact of landing pages in web advertising》，經(jīng)譯者鄧立晨翻譯、整理而成。
——————
易觀方舟通過(guò)全量實(shí)時(shí)采集用戶(hù)屬性與行為數(shù)據(jù)，連通內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，打通用戶(hù)運(yùn)營(yíng)觸點(diǎn)，為企業(yè)各個(gè)部門(mén)提供從數(shù)據(jù)采集、分析、應(yīng)用到智能用戶(hù)運(yùn)營(yíng)閉環(huán)的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，目前已經(jīng)覆蓋銀行、證券、品牌零售、電商、教育等多個(gè)行業(yè)。易觀方舟可以幫助企業(yè)整合用戶(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，建立用戶(hù)數(shù)據(jù)分析體系，通過(guò)用戶(hù)精準(zhǔn)分群實(shí)現(xiàn)用戶(hù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，為企業(yè)決策層提供數(shù)據(jù)決策依據(jù)，提升決策效率，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)精益成長(zhǎng)。
