Google广告配置,质量得分和广告类型

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Google广告评分流程图

通过搜索引擎进行广告比仅是要复杂一点“highest bidder wins.”他最近与他人合着的Google近期专利申请,其发明者的视频和一些较旧的专利申请显示了广告客户想要通过Adwords之类的系统进行广告投放时可能会遇到的一些复杂性。

早在2005年10月,Dr。Dr. 哈尔瓦里安 在UC Berkeley的一堂课上介绍了Google的广告模型。当时,他一直在与Google合作’的Adstats团队担任顾问大约3 1/2年。它’很好地介绍了Google的基于上下文的广告。

瓦里安(Varian)博士还被列为Google众多专利申请的发明人之一,描述了一些决策过程,这些决策过程可能涉及确定内容页面上显示广告的类型和配置以及展示广告的费用根据广告和文档得分在内容页面上显示。一世’包括这些链接,以及下面的简短介绍。

广告配置

上周发布的最新专利申请描述了决定在页面上显示哪些广告的决定。有时,仅靠拍卖安置是’是唯一的决定。专利文件描述了其他一些注意事项。

在广告投放决策中使用配置实用程序
由阿米特·帕特尔(Amit Patel)和哈尔·瓦里安(Hal Varian)发明
美国专利申请20060293951
2006年12月28日发布
提交日期:2005年6月28日

抽象

代替接受竞争广告并使用仲裁功能(例如拍卖)来选择要随文档一起提供的获胜广告,可以生成广告集(可能具有不同的特征),并且可以使用仲裁功能来选择获奖广告集。

对广告集的此类仲裁可以考虑广告,搜索结果,颜色,位置,字体等如何相互影响并影响广告集对广告客户,最终用户,文档发布者和/或广告客户的有用性广告投放实体。

质量得分

Google确实有详细说明 质量得分 与广告竞标有关。如果你’阅读了这些信息,并希望对可能使用的关键字和文档分数背后的理念有更多的了解,或者有关此过程的一些其他详细信息,您可以在此文档中找到一些答案:

使用文档效果或文档收集效果调整广告费用
由Brian Axe,Doug Beeferman,Amit Patel,Nathan Stoll和Hal Varian发明
美国专利申请20060004628
2006年1月5日发布
申请日期:2004年6月30日

抽象

当将广告(例如,属于该文档集的文档)与该文档一起投放时,可以对文档或文档集进行评分以反映动作的值,例如选择。然后,可以使用得分来调整与针对投放有文档的广告的操作相关的成本。

For example, ad scores may be accepted or determined, and a document may be scored using the ad scores when served with the document and ad scores across a collection of documents to generate a document score. Each of the ad scores may indicate a value of an action with respect to an ad, such as a 转换 rate, or a return on investment for an ad selection for example.

Document scores used in this way may help advertisers get a more consistent cost per 转换, or return on investment, without requiring them to enter and manage various offers for various documents and/or various ad serving systems having various 转换 rates or returns on investment.

广告类型

这是另一项较旧的专利申请,它还讨论了与决定在内容页面上显示哪种类型的广告有关的广告和文档分数。

促进投放具有不同处理方式和/或特征的广告,例如文字广告和图片广告
由Hal Varian,Wesley Chan,Deepak Jindal,Rama Ranganath,Amit Patel发明
美国专利申请20050251444
2005年11月10日发布
申请日期:2004年5月10日

抽象

竞争性地呈现在文档的广告区域上的不同广告类型的广告(例如文字广告和图片广告)的投放可通过以下方式进行仲裁:

(a)确定响应广告请求而投放的候选广告,其中候选广告包括至少一个第一广告类型的广告和至少一个第二广告类型的广告,

(b)确定至少一些候选广告的得分,

(c)比较至少一些候选广告的备选集,以选择最能满足至少一个政策目标的一组,以及

(d)投放选定的一组候选广告。一种类型的广告,例如图像广告的性能参数值可以从第二种类型的广告,例如文本广告的性能参数值中估计出来。

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关于6条想法“Google广告配置,质量得分和广告类型”

  1. 约翰娜森,您好,

    我可能总是会在有关专利的文章中强调,专利中所说的只是一种可能性。

    在中间专利申请中,“使用文档效果或文档收集效果来调整广告费用,”他们确实谈到了跟踪转化的困难,特别是因为“conversion”对于网站而言,这可能意味着许多不同的事情,这些网站可能会通过多种方式(例如联系表格,电子邮件或电话)来销售,教育,传播信息并产生潜在客户。

    通过类似Google 分析工具(分析)之类的转化跟踪可能会提供更多有用的信息,从而根据这些信息生成质量得分,并且专利申请的某些部分讨论了转化跟踪可能为这样的系统带来的好处。但是,要牢记的一件重要事情,尤其是在该专利中,它提出了许多“替代实施例”可能会也可能不会使用,并且会详细探讨这些内容。

    那里 is a difference between a score based upon 转换 tracking and one based upon “expected 转换s,”专利申请同时探讨了这两个领域。它 ’应该这样做是合理的。

    所以我不’真的没有任何明确的答案给您。 ðŸ™,

  2. It seems clear that Google treats QS for ads that have Google 分析工具 转换 tracking differently than ads that don’t。似乎他们将某种类型的ROI因子用于QS。这将与他们所记录的说法背道而驰,这将是IMO的重大新闻。他们可能在专利中申请了此专利,但没有使用吗?

    再次感谢比尔提供的宝贵信息。一世’d很想知道您对此投资回报率的看法& QS issue.

  3. 我读了专利,但我不知道’不知道我是否正确。我认为adwords有几个不同的质量得分(广告,最低出价和排名质量得分)。

    在这些专利中,他们仅提及adsense和排名质量得分。我张贴的文章有误吗?

  4. It also says that the ad costs will be adjusted with accordance to 转换s to keep ROI consistent, not to get rid of some advertisers.

    I am not entirely sure, if 转换s is the way to judge ads 通过 . It will mean that well managed businesses will gain significant advantage over other businesses. While this will reduce the amount of low quality websites or businesses, it may clearly reduce the amount of mom and pop businesses, who struggle to get traffic and have to pay for it.

    我确实意识到这是一项专利申请,而不是现场研究报告,但仍然存在’有什么要讨论的,对吧?

  5. 嗨,老兄,

    这是Google提交了付费广告的三项专利申请,但是还有许多其他专利包含有关可遵循的流程的其他信息。我列出了最近的一个是因为它是新的,而另外两个是因为它们似乎与它最相关,但是还有其他一些也详细介绍了Google在接受和展示广告时可能会考虑的内容。

    如果您编写的内容主要基于Google在其关于adwords的帮助部分,教程和文章中所编写的内容,那么您可能应该对此感到满意。您可能会从这些专利中获得的主要好处是,可以了解其行为背后的一些哲学原理,可以考虑使用或可能决定不使用的替代方案,以及对某些事物的可能见解。他们将来可能会这样做。

  6. 嗨,尤里,

    我认为这一过程的一部分是试图摆脱一些广告商。这里’来自中间应用程序的一条语句指出了这一点:

    具体而言,在广告商向所有发布者输入一个报价的系统中,转换率好的发布者可能最终会补贴转换率差的发布者。发布者补贴是不受欢迎的,因为它们会惩罚转换率高的发布者,并奖励转换率低的发布者。随着时间的流逝,与内容相关的广告网络会以牺牲优秀发布者为代价来补贴糟糕的发布者,从而吸引更多转换率很差的发布者。随着时间的流逝,这可能会导致广告客户降低每个选择的总体最高报价。

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