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BroadGen: A Framework for Generating Effective and Efficient Advertiser Broad Match Keyphrase Recommendations

Created by
  • Haebom

저자

Ashirbad Mishra, Jinyu Zhao, Soumik Dey, Hansi Wu, Binbin Li, Kamesh Madduri

개요

본 논문은 스폰서 검색 광고에서 키워드 추천의 초점이 주로 정확 일치 유형에 있었으나, 이는 관리 비용이 높고, 타겟팅 범위가 제한적이며, 검색 쿼리 패턴이 변화하는 문제점을 지닌다는 점을 지적합니다. 광범위 일치 유형은 정확 일치 유형의 단점을 완화할 수 있지만, 타겟팅 정확도가 낮고 광고주 사용이 제한적이어서 감독 신호가 부족하다는 문제가 있습니다. 따라서 본 연구는 효율성과 효과성 모두를 강조하여 일치하는 쿼리의 상당 부분이 관련성이 있도록 이상적인 광범위 일치에 대한 기준을 정의하고, 기존 검색 쿼리 데이터를 활용하여 효율적이고 효과적인 광범위 일치 키워드를 추천하는 혁신적인 프레임워크인 BroadGen을 제안합니다. 또한 BroadGen이 토큰 대응 모델링을 통해 시간에 따른 쿼리 안정성을 더 잘 유지한다는 것을 보여줍니다. BroadGen은 eBay에서 매일 23억 개 이상의 상품을 취급하는 수백만 명의 판매자에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

시사점, 한계점

시사점:
정확 일치 키워드의 한계를 극복하는 광범위 일치 키워드 추천 프레임워크인 BroadGen을 제시.
기존 검색 쿼리 데이터를 활용하여 효율적이고 효과적인 광범위 일치 키워드 추천 가능.
토큰 대응 모델링을 통해 시간에 따른 쿼리 안정성 향상.
eBay와 같은 대규모 플랫폼에서 실제 적용 가능성을 입증.
한계점:
BroadGen의 성능 평가에 대한 자세한 내용이 부족.
다른 광범위 일치 키워드 추천 방법과의 비교 분석 부족.
광고주 사용 제한으로 인한 감독 신호 부족 문제에 대한 구체적인 해결 방안 제시 부족.
eBay 특화된 모델이므로 다른 플랫폼으로의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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