論文の概要: Middleman Bias in Advertising: Aligning Relevance of Keyphrase Recommendations with Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00131v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 05:05:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:04:59.024432
• Title: Middleman Bias in Advertising: Aligning Relevance of Keyphrase Recommendations with Search
• Title（参考訳）: 広告におけるミドルマンバイアス : キーワード推薦と検索の関連性について
• Authors: Soumik Dey, Wei Zhang, Hansi Wu, Bingfeng Dong, Binbin Li,
• Abstract要約: 本稿では,クリック/セール信号の学習関連度フィルタモデルの欠点について述べる。 我々は,2つの動的システム間の相互作用として,広告主のキーフレーズの関連性を再認識する。 本稿では,検索関連システムのバイアスと,広告主のキーワードを検索関連信号と整合させる必要性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.275764895529604
• License:
• Abstract: E-commerce sellers are recommended keyphrases based on their inventory on which they advertise to increase buyer engagement (clicks/sales). Keyphrases must be pertinent to items; otherwise, it can result in seller dissatisfaction and poor targeting -- towards that end relevance filters are employed. In this work, we describe the shortcomings of training relevance filter models on biased click/sales signals. We re-conceptualize advertiser keyphrase relevance as interaction between two dynamical systems -- Advertising which produces the keyphrases and Search which acts as a middleman to reach buyers. We discuss the bias of search relevance systems (middleman bias) and the need to align advertiser keyphrases with search relevance signals. We also compare the performance of cross encoders and bi-encoders in modeling this alignment and the scalability of such a solution for sellers at eBay.
• Abstract（参考訳）: eコマースの売り手は、購入者のエンゲージメント(クリック/セール)の増加を宣伝する在庫に基づいて、キーワードを推奨する。 キーワードはアイテムに関連性を持たなければならない。そうでなければ、売り手が不満を抱き、ターゲティングが貧弱になる可能性がある。 本稿では,クリック/セール信号に対する関連性フィルタモデルのトレーニングの問題点について述べる。 我々は、広告主のキーフレーズの関連性を、2つの動的システム間の相互作用として再概念化し、キーフレーズを生成する広告と、購入者にリーチするための中間者として機能する検索を行う。 本稿では,検索関連システムのバイアス(中間者バイアス)と,広告主のキーワードを検索関連信号と整合させる必要性について論じる。 また、このアライメントのモデリングにおけるクロスエンコーダとバイエンコーダのパフォーマンスと、eBayの売り手に対するそのようなソリューションのスケーラビリティを比較します。

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