論文の概要: Bidding via Clustering Ads Intentions: an Efficient Search Engine Marketing System for E-commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12700v2
• Date: Fri, 25 Jun 2021 01:27:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 05:44:08.458606
• Title: Bidding via Clustering Ads Intentions: an Efficient Search Engine Marketing System for E-commerce
• Title（参考訳）: クラスタリング広告の意図による入札:Eコマースのための効率的な検索エンジンマーケティングシステム
• Authors: Cheng Jie, Da Xu, Zigeng Wang, Lu Wang, Wei Shen
• Abstract要約: 本稿では,ウォルマート電子商取引における検索エンジンマーケティングのための入札システムのエンドツーエンド構造について紹介する。 ユーザからの問い合わせからの自然言語信号と製品からのコンテキスト知識を利用して、スパーシリティ問題を緩和する。 当社のアプローチのオンラインおよびオフラインのパフォーマンスを分析し、それを運用効率のよいソリューションとみなす方法について論じます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.601308818833301
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: With the increasing scale of search engine marketing, designing an efficient bidding system is becoming paramount for the success of e-commerce companies. The critical challenges faced by a modern industrial-level bidding system include: 1. the catalog is enormous, and the relevant bidding features are of high sparsity; 2. the large volume of bidding requests induces significant computation burden to both the offline and online serving. Leveraging extraneous user-item information proves essential to mitigate the sparsity issue, for which we exploit the natural language signals from the users' query and the contextual knowledge from the products. In particular, we extract the vector representations of ads via the Transformer model and leverage their geometric relation to building collaborative bidding predictions via clustering. The two-step procedure also significantly reduces the computation stress of bid evaluation and optimization. In this paper, we introduce the end-to-end structure of the bidding system for search engine marketing for Walmart e-commerce, which successfully handles tens of millions of bids each day. We analyze the online and offline performances of our approach and discuss how we find it as a production-efficient solution.
• Abstract（参考訳）: 検索エンジンのマーケティングの規模が拡大するにつれ、効率的な入札システムの設計がeコマース企業の成功にとって最重要になっている。 現代の産業レベルの入札システムで直面する重要な課題は、そのカタログは巨大であり、関連する入札機能は高い疎性である; 2. 大量の入札要求は、オフラインとオンラインの両方のサービスに大きな計算負担を生じさせる。 不要なユーザ項目情報を活用することは,ユーザクエリからの自然言語信号と製品からのコンテキスト知識を活用するため,スパーシティの問題を軽減する上で不可欠である。 特に,広告のベクトル表現をトランスフォーマモデルを用いて抽出し,それらの幾何学的関係をクラスタリングによる協調入札予測の構築に活用する。 2段階の手続きは入札評価と最適化の計算ストレスを大幅に低減する。 本稿では,walmart eコマースにおける検索エンジンマーケティングのための入札システムのエンドツーエンド構造について紹介する。 当社のアプローチのオンラインおよびオフラインのパフォーマンスを分析し、それを運用効率のよいソリューションとみなす方法について論じます。

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