展示广告：高效估计转化概率
机器学习
2017-10-25 v1 应用统计
统计计算
摘要
在线展示广告的目标是在用户点击广告后诱使他们“转化”（即采取预定义动作，如购买）。广告价值的一个重要度量是转化概率。本文的重点是开发计算高效、准确且精确的转化概率估计器。该估计问题相关的挑战是观察转化的延迟以及数据集的规模（观测数和预测变量数）。先前已考虑两种模型作为估计基础：逻辑回归模型和观测转化状态与延迟时间的联合模型。拟合前者简单，但忽略转化延迟会导致转化概率低估。另一方面，后者偏差较小但计算成本高。我们提出的估计器是这两种估计器之间的折衷。我们将结果应用于来自Criteo（一家为用户个性化在线展示广告的商业营销公司）的数据集。
引用
@article{arxiv.1710.08583,
title = {Display advertising: Estimating conversion probability efficiently},
author = {Abdollah Safari and Rachel MacKay Altman and Thomas M. Loughin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.08583},
year = {2017}
}