浅析eBay联盟营销的上下文广告机制

eBay利用各种营销渠道将新客户和现有客户汇集到该网站，其中之一就是eBay的联盟计划。eBay还提供工具包来帮助发布商/分支机构增加佣金。有些工具可在eBay网站上购物时创建可跟踪的链接。至于更复杂的工具，如我们的API，可以支持自定义访问eBay的产品列表数据。例如，用户可以创建横幅来添加实时的eBay清单到自己的网站。本文讨论了如何根据页面内容在发布商网站进行上下文广告。这种方法的亮点包括：

• 根据页面内容，通过算法确定如何识别出页面的标题/相关关键词。
• 忽略凌乱的HTML内容，只筛选相关和重要的关键词。
• 在不丢失推荐关键词的相关性的情况下，随着网址数量的增加进行扩展。
• 使用经测试并确认有效的eBay搜索算法，提供相关的eBay条目，在发布者页面上呈现。
• 仅当页面返回积极情绪时才触发条目呈现算法。我们已根据内容和上下文，为每个HTML页面构建了情绪预测算法。

联盟营销模式

联盟营销是一个网上推荐项目，商家向发布商支付他们所提到的客户销售的佣金。

AI前线：Affiliate Marketing，中文可以理解为联盟推广，也叫联盟营销，佣金计算方式是按成交付费，也即是CPS。Affiliate Marketing的优点是佣金往往比较客观。Affiliate Marketing是一种由来已久的推广方式，由你向某个人推广某一个产品，当那个人通过你的推广购买了产品时，你就可以获得佣金。佣金的多少取决于你推广的产品。

有很多方法可以向访问我们合作伙伴网站的客户提供相关广告：

1. 通过展示用户在过去与eBay互动的内容(也称为重定向广告)，我们将其定位为相同、相似或者互补的项目。（已产生兴趣，我们尝试通过购买来转话客户。）
2. 通过提供来自发布商提供的关键词的eBay条目。（使用eBay搜索服务提供基于发布商提供的关键词的条目）
3. 基于用户正在查看的内容，从而鼓动他们在eBay上进行订阅或购买决定。

AI前线：所谓重定向广告是效果类广告中的一种精准投放方式。在消费者购物的过程中，常常会因为这样或那样的原因，最终没有完成转化。重定向广告将商品展示到此类未完成转化的消费者面前，将其带回到相关网页。由于展示的商品往往也是消费者最想要的，所以重定向广告的转化率比一般广告要更高。

在本文中，我们将讨论如何发布就广告内容相关的广告，并讨论一些我们用来实现业务目标的几个算法。

算法1：基于主题建模和页面标题

处理流程：

1. 搜寻发布商网站。
2. 抓取发布商的内容。
3. 确定内容是否反映正面或中立的情绪。
4. 使用自然语言处理技术来确定感兴趣页面中相关的关键词。
5. 基于关键词，调用search API获取该单词的top项目，并在发布商的网页上分享。

详细过程：

4. 确定相关的关键词

• 基于内容：我们采用Gibbs抽样（Gibbs Sampling）来运行LDA主题建模算法，获得两个主题，每个主题有三个关键词，以概率最高的术语被作为页面的关键词。少于一次的单词则从集合中予以删除。
• 基于页面的标题：我们拉取页面的标题，进行解析并过滤出名词（单复数）、专用名词（单复数）、外来词和基数词，并根据标题，基于它们在网页上出现的频率从中抽取前三个关键词。

然后将上述两种方法生成的关键词结合起来，根据页面出现的频率，从结合中取出前三个唯一关键词。

AI前线：Gibbs抽样是Metropolis Hastings算法的一个特例。MH算法利用了马尔可夫链的细致平衡，从而获得了联合分布的采样。有了联合分布的采样我们就可以得到边缘分布，而这在贝叶斯推断中求后验分布有重要作用。

主题建模概念

算法2：基于页面的标题

该算法基于页面标题和副标题的词频。

• 一旦网站被搜寻（我们使用HTML标签<div>和<p>中的内容），通过移除停用词、特殊字符、标点符号、空格等来清除站点内容，获取包含单词列表及其相关频率的文档。
• 然后，我们只抓取页面的标题和副标题(<h1到h6>)，只过滤名词(单数和复数)、专有名词(单数和复数)、外来词，以及标题和副标题上的基数词。
• 然后，我们在实际页面内容上获取最常见的三个标题/副标题，并将这三个关键词传递给搜索服务。

5. 调用eBay search API来获取关键词——一旦为各网页提供了关键词，就会将其传递到我们的搜索服务API中，以获得条目推荐。

示例

URL: http://mashable.com/2017/10/25/stranger-things-eleven-poster-netflix-art/#Mcar2m5NDiqh

算法1展示了《怪奇物语》（Stranger Things）的纪念品，而算法2则展示了《怪奇物语》的魔王海报。这是因为算法1缺少“海报”关键词，这正是本文要讨论的内容。

我们从用户的判断工具中选择了算法2和算法1，并进行比较，算法2的表现优于算法1。

结果：这个简单而有效的算法在收集大量网址的反馈过程中，经过多轮人工判断，我们发现：

• 触发关键词生成算法的情绪算法能够预测页面的正确情绪，高达84%。
• 与算法1相比，针对关键词的算法2，及之后的eBay条目生成得到了更高的反馈分数（在人工判断工具中以5分为满分，则大于3.5分）。
• 每个网址都有一个新的eBay类别预测算法，如果没有关键词生成算法的结果，则会使用这个算法。
• 此外，营销数据科学团队正致力于基于页面上显示的图像生成类似的eBay条目列表。另外，该团队正在为发布商页面上出现的图像构建一个合理的撤回eBay条目清单机制。（即如果发布商页面上有高山的图片，那么在为图像呈现eBay相关条目时，算法不应将这些图片作为种子图像。）
• 一旦产生这些不同的定位方式，营销数据科学团队计划建立一个机器学习模型，确定用户层面上如何响应不同的定位方式（基于上下文相关的关键词、基于由发布商提供的关键词的图像、基于重定向）并根据访问相同页面的不同客户来进行调整。

总之，如果发布商可以在其页面上提供与上下文相关的eBay条目，则无需执行任何操作，只需注册该程序即可，我们最终会为发布商、买家、卖家和eBay提供一个有利的生态系统。