超越排名:探索 SERP 特征对自然点击率的影响
信息检索
2023-06-06 v1 机器学习
社会与信息网络
摘要
搜索引擎结果页(Search Engine Result Pages, SERPs)是通往广阔互联网的数字门户。过去数十年来,大量研究主要聚焦于这些页面上网站排名对点击率(CTR)的影响。然而在此期间,SERP 的格局经历了剧烈演变:涵盖知识面板、媒体画廊、常见问题(FAQ)等元素的 SERP 特征已成为这些结果页日益突出的方面。我们的研究考察了这些特征的关键作用,揭示它们不仅是美学组件,更强烈影响 CTR 及互联网用户的相关行为。我们展示了这些特征如何显著调节网络流量,或放大或衰减。我们利用一个独特的数据集——包含 67,000 个关键词及其各自的 Google SERP,覆盖 40 多个不同的美国本土电商域名,由 2400 万次浏览产生超 600 万次点击——来剖析这些复杂的交互效应。这一跨网站数据集前所未有地广阔,使我们能够评估 24 种不同 SERP 特征对自然 CTR 的影响。通过建模 CTR 的消融研究,我们阐明了这些特征所具备的增量预测能力。
引用
@article{arxiv.2306.01785,
title = {Beyond Rankings: Exploring the Impact of SERP Features on Organic Click-through Rates},
author = {Erik Fubel and Niclas Michael Groll and Patrick Gundlach and Qiwei Han and Maximilian Kaiser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.01785},
year = {2023}
}
备注
submitted IEEE DSAA conference, 14 pages, 5 figures, 2 tables