Modelos de Previsão Baseados em Contexto na Publicidade Online

No mundo das recomendações online, o objetivo é muitas vezes fazer com que os usuários cliquem em anúncios ou conteúdos recomendados. Isso é crucial para empresas que dependem da grana dos anúncios. Uma maneira eficaz de prever se um usuário vai clicar em uma recomendação é através de algo chamado Modelo de Previsão Baseado em Contexto. Esse modelo analisa o Comportamento do Usuário e a situação em que ele está interagindo, em vez de focar no item específico que está sendo recomendado.

#O Que São Modelos de Previsão Baseados em Contexto?

Modelos de Previsão Baseados em Contexto usam características relacionadas ao usuário e ao seu ambiente para estimar a chance de que ele tome uma ação, como clicar em um anúncio. Ao contrário dos modelos tradicionais que podem considerar detalhes sobre o item mostrado, esses modelos focam apenas no contexto do usuário. Isso significa que fatores como onde o usuário está navegando na página, seu histórico de navegação e outras situações são levados em conta.

#Benefícios dos Modelos de Previsão Baseados em Contexto

Esses modelos têm várias aplicações na publicidade. Um uso importante é construir um modelo secundário que ajuda a estimar quão provável é que um usuário clique em algo. Essa taxa de clique estimada pode ser incluída como um recurso nos modelos principais de previsão de Taxa de Cliques (CTR).

Usar previsões baseadas em contexto levou a melhorias significativas em métricas de desempenho chave para os negócios, mantendo os custos de exibição de anúncios baixos. Isso cria uma maneira eficiente de aumentar a eficácia de sistemas de recomendação em grande escala, trazendo muitos benefícios potenciais para a publicidade personalizada.

#Importância da Previsão da Taxa de Clique

Modelos de previsão da taxa de clique desempenham um papel vital no sucesso dos anúncios online. Eles ajudam os anunciantes a determinar quão provável é que um usuário clique em um item recomendado. Para sistemas de publicidade online, ter previsões precisas é fundamental para rodar campanhas publicitárias eficazes e maximizar a grana para os publishers.

Os anunciantes confiam nessas previsões para direcionar seus anúncios de forma eficaz e aproveitar ao máximo seu orçamento publicitário. Os publishers, por outro lado, usam previsões de CTR para exibir os anúncios que têm mais chances de serem clicados, ajudando-os a ganhar mais com suas colocações de anúncios.

#Desafios na Previsão da Taxa de Clique

A pesquisa em previsão de CTR continua a ser uma área ativa tanto nas indústrias quanto nos campos acadêmicos. Os modelos costumam consistir em bilhões de parâmetros e precisam processar grandes quantidades de dados em tempo real, tornando-os intensivos em computação. Portanto, se alguma mudança ou melhoria for introduzida, não pode aumentar significativamente os custos de exibição de anúncios ou o tempo necessário para entregar previsões.

#Implementação de Modelos de Previsão Baseados em Contexto

A ideia de um Modelo de Previsão Baseado em Contexto surgiu da necessidade de entender os diferentes fatores que fazem algumas colocações em páginas serem mais atraentes que outras. Por exemplo, uma recomendação colocada no topo de uma página costuma ser mais interessante do que uma no fundo. Da mesma forma, um usuário com um histórico de navegação estabelecido geralmente tem diferentes probabilidades de interação em comparação a um usuário novato.

Isso levou ao objetivo de quantificar essas variações e encontrar uma estratégia de precificação que refletisse isso. Ao implementar previsões baseadas em contexto, eles conseguiram fazer isso de maneira direta.

#Como as Previsões Baseadas em Contexto São Usadas

Previsões baseadas em contexto agora são aplicadas em duas áreas principais: dentro dos sistemas de recomendação principais e em Lances em tempo real para colocações de anúncios. Essas previsões servem para várias funções, como:

• Agir como um sinal de suporte para melhorar as previsões principais de taxa de clique.
• Direcionar mais Recursos Computacionais para pedidos de anúncios com maiores chances de interação.
• Melhorar como os ativos são categorizados com base no desempenho.
• Permitir uma exploração baseada em modelo da oferta.

Embora existam múltiplos usos para previsões baseadas em contexto, o foco continua em como elas melhoram os principais modelos de previsão de CTR.

#Construindo um Modelo de Previsão Baseado em Contexto

Existem várias maneiras de construir um modelo de previsão baseado em contexto, mas um aspecto importante é a reutilização. As mesmas previsões devem servir para múltiplos propósitos. Para melhorar os modelos de previsão de CTR existentes, a previsão baseada em contexto foi desenvolvida como um modelo separado. Esse modelo gera previsões para taxas de clique baseadas em contexto e opera de forma independente do modelo principal de CTR.

Ter essa separação permite uma maior simplicidade, já que o modelo de contexto pode seguir um processo de aprendizado e previsão semelhante aos sistemas existentes. Além disso, manter e testar modelos separados se torna mais gerenciável. Essa configuração também facilita a escalabilidade dos modelos conforme necessário.

#Escalabilidade e Eficiência

Dada a enorme escala de previsões exigidas-centenas de bilhões a cada segundo-é essencial que esses modelos sejam eficientes. Eles devem conseguir rodar em grandes e complexos conjuntos de dados, enquanto também acomodam demandas de baixa latência. Para tarefas como previsões de CTR, algoritmos de aprendizado de máquina que são especializados em lidar com grandes conjuntos de dados são utilizados, permitindo uma modelagem eficiente das interações de recursos.

Fazer melhorias nos modelos, mantendo-os simples, é crucial, já que o custo de computar previsões pode aumentar rapidamente. Curiosamente, mesmo que os modelos principais de CTR tenham acesso aos mesmos dados que os modelos de contexto, usar previsões baseadas em contexto ainda leva a resultados melhores.

#Avaliação Online e Offline

Uma vez que as previsões baseadas em contexto são integradas aos modelos de previsão de CTR, avaliações são realizadas tanto offline quanto online. Para avaliações offline, várias variações de modelo são testadas com grandes quantidades de dados registrados para determinar como elas performam com e sem as previsões de CTR contextuais.

Os resultados geralmente mostram que adicionar previsões de CTR contextuais melhora significativamente o desempenho. Dependendo do método de integração, elas também podem reduzir os custos computacionais associados à realização de previsões. Essa flexibilidade permite que as equipes encontrem um equilíbrio ótimo entre a qualidade do modelo e o desempenho.

Nas avaliações online, novos modelos que incluem previsões de CTR contextuais são testados contra tráfego real. Várias métricas ajudam a avaliar a eficácia desses modelos, como receita gerada por mil impressões (RPM). Melhorias consistentes na RPM ao longo do tempo indicam que as previsões baseadas em contexto estão funcionando como esperado.

#Conclusão

A introdução de Modelos de Previsão Baseados em Contexto se mostrou muito benéfica para melhorar sistemas de recomendação, especialmente no campo da publicidade online. Focando no contexto do usuário, em vez dos detalhes do item promovido, esses modelos mostraram melhorias substanciais nas métricas de desempenho.

Com sua capacidade de se adaptar a diferentes casos de uso e melhorar modelos existentes, previsões baseadas em contexto fornecem insights valiosos sobre o comportamento do usuário que podem aumentar significativamente o engajamento. Sua implementação abre várias possibilidades, beneficiando tanto anunciantes quanto publishers no cenário sempre em evolução do marketing digital.

Em resumo, previsões baseadas em contexto representam uma maneira simples, mas eficaz, de melhorar o desempenho de sistemas de recomendação em grande escala e podem ser estendidas a outras áreas além da publicidade, tornando-se uma ferramenta crucial para muitas empresas.