AdSight：多様位 Sponsored Search 中用户注意力的可扩展且精确的量化
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2025-05-08 v2
摘要
现代搜索引擎结果页面（SERP）呈现复杂的布局，其中多个元素竞争可见性。注意力建模对于优化网页设计和计算广告至关重要，而注意力指标可以为广告放置和收入策略提供信息。我们引入 AdSight—a一种利用鼠标光标轨迹对多様位环境（如 SERP）中用户注意力进行可扩展且精确量化的方法。AdSight 使用一种新型基于 Transformer 的序列到序列架构，其中编码器处理光标轨迹嵌入，解码器包含特定于槽位的特征，使其能够在各种 SERP 布局下实现稳健的注意力预测。我们在两项机器学习任务上对该方法进行评估：1) 回归任务，预测固定时间和次数；2) 分类任务，确定某些槽位是否被注意。我们的发现表明，该模型能够以前所未有的精度预测注意力，为研究人员和实践者提供可操作的见解。
引用
@article{arxiv.2505.01451,
title = {AdSight: Scalable and Accurate Quantification of User Attention in Multi-Slot Sponsored Search},
author = {Mario Villaizán-Vallelado and Matteo Salvatori and Kayhan Latifzadeh and Antonio Penta and Luis A. Leiva and Ioannis Arapakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01451},
year = {2025}
}
备注
Proceedings of the 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval