用户在点击广告后会发生哪些？

　　文章摘要

　　当用户在搜索引擎搜索相关词条，会收到一些返回结果，以及一些付费的展示广告。大量研究似乎在理解用户与搜索的互动方面投入了大量的工作，但令人吃惊的是，很少有人研究广告被点击后会发生哪些，而这正是本文的研究目标。

　　为此，我们定义并研究了上下文环境比变化的过程，即用户从 Web 搜索到结果在点击后的登入页面上下文的转换。我们得出的推论是，在绝大多数情况下，用户会听到三种类型的页面之一，即主页(广告商的主页)、类别浏览(与原创查询相关的可浏览的子目录)和搜索转移(在目标站点上重新执行相同查询的搜索结果)。我们使用自动文本分类器可以确切地区分这三种类型的登入页面。最后，利用这些手动分类器，我们将登录页面类型与广告主提供的转化率数据关联上去，并显示转化率(即转化率)。(例如，用户对广告的回复率)根据广告类型的不同有很大差距。我们相信，我们的研究结果将进一步了解用户对搜索广告的总体反应，特别是对登入页面的反应，从而帮助广告商改进她们的网站，帮助搜索引擎选择最合适的广告。

　　文章介绍

　　本文将会研究付费搜索广告着陆页的转化率。在这些情况下用户通过某种关键词进行搜索，搜索引擎会展示与搜索内容相关的广告。一旦搜索结果被展示下来用户有会通过以下两种步骤成为购买者。

　　1、通过点击：一开始用户会通过点击广告而转入登入页面，而搜索引擎将通过点击来缴纳广告公司的费用。一般情况下，广告顾客为搜索引擎的每一次点击付费，这是每一次点击的成本或则 CPC 模式（见文后名词解释），这些广告通过查询被点击的频度被称作为点击率。

　　名词解释：CPC (Cost Per Click;CostPer Thousand Click-Through) 每点击成本以每点击一次计费。这样的方式加上点击率限制可以强化作弊的难度，而且是宣传网站站点的最优形式。但是，此类方式就有不少经营广告的网站觉得不公平，比如，虽然浏览者没有点击，但是他早已听到了广告，对于那些听到广告却没有点击的流量来说，网站成了白捣鼓。

　　2、转化 ： 在这一个阶段，用户可能在广告商的网站上进行了一定的活动，转而成为了产品或则服务的卖家。 在个别情况下店家仅为转化率付费。 为了指出“转换”可以是通常的行为，而不仅仅是传统的订购行为，这被称 CPA 模式。

　　名词解释：CPA (Cost Per Action) 每次行动成本：CPA 计价方法是指按广告投放实际疗效，即按回应的有效问卷或定单来计费，而不限广告投放量。CPA 的计价方法对于网站而言有一定的风险，但若广告投放成功，其利润也比 CPM 计价方法要大得多。广告主为规避*敏*感*词*用风险，只有当网路用户点击旗帜广告，链接广告主网页后，才按点击次数付给广告站点费用。

　　对搜索引擎和广告商来说，了解转化率是至关重要的。在 CPC *敏*感*词*为福特构建网站的广告商车辆，例如，提供所有车辆报价的网站将遗失一些上下文搜索联系显示子类首页，这不能立刻满足用户搜索查询需求。

　　 搜索转移型 ： 在没有找到对应相关产品的情况下，网站会返回这种产品下的另一些产品。例如，给定一个查询诸如：加利福尼亚馨芳葡萄酒（一种葡萄酒的类型），在没有找到对应商品（加利福尼亚 馨芳葡萄酒）的情况下，一个在线葡萄酒商店将返回有关于馨芳葡萄白酒的登入页面结果。这种广告方式的用处是不需要为每位关键字或一组关键字创建一个特定的页面。 类别浏览类型： 在没有找到对应相关产品的情况下，网站会返回与搜索产品相关的类的产品。例如，加利福尼亚 馨芳葡萄酒 做在线葡萄酒商店广告。在这里，在没有找到对应商品（加利福尼亚 馨芳葡萄酒）的情况下，网站一个类别浏览着陆页面可能描述了网站的仙粉黛酒部份。 其他类型： 这些是独立的页面，似乎与网站的其他部份断掉联接。这些页面一般没有好多外部链接，也没有办法从主页抵达它们。此类的一个事例是独立表单，页面的惟一目的是从用户那儿搜集信息。另一个事例是促销页面，它提供关于产品或服务的促销信息。这些页面类似于报纸上的彩印广告，通常包括例如“现在试试”、“时间有限”和“特价”这样的句子。 我们观察到，这前三个类加上去占样本数据集中广告的88%以上。此外，这些类很容易分辨，我们可以为它们构建一个高精度(> 80%)分类器。

　　利用这个分类器，我们对不同类型的登入页面和相应广告的转化率之间的相关性进行了研究。我们的最终结果是基于超过30,000个奇特的登入页面，自动分类。 我们还研究了不同类别的登入页面对于不同类型查询(例如，不同宽度的查询或关于不同主题的查询)的适用性。有趣的是，在我们的数据集中，广告顾客之间其实极少同意使用那个特定着陆页面用于哪种类型的用户查询。因为对于许多类型的查询，我们观察到实际使用的各种各样的着陆页面。然而，我们发觉在好多情况下，现有的着陆页面选择可能不是最优的，我们鼓励广告商尝试不同类型的着陆页面，然后按照统计证据作出明智的选择。 这篇文章有三方面的贡献。首先，我们建议对广告登陆页面进行分类。其次，我们使用标准的机器学习技术来完善一个才能手动将登陆页面映射到该分类法的类的分类器。最后，我们将不同类别落地页的实际使用频度与其报告的转化率进行比较。基于我们的发觉，我们鼓励广告商对不同类别的着陆页面对转化率的影响进行研究。 转化率数数据来源 我们从参与的广告商哪里获得了转换信息。为了易于我们的剖析，这个数据集被添加了额外的信息，删除了过程中缺乏信息的条目。对于每一个登陆页面 URL u 和查询造成访问 u ，数据有: 这引起数据集超过31,000对奇特的查询和登录页面 URL 。对每位查询预测的查询类标签的统计表明，我们的数据集囊括了广泛的主题。

　　分析与讨论一 上表总结了不同的总体分类转换数据集中的登陆页的类型，以及与每种类型相关的相对平均转化率。正如我们所见到的，类别浏览和搜索转移类占主导地位的选择，虽然平均转化率 低于整个数据集的平均值。 这并不一定意味着广告商选择了错误的登录页面类型。 相反，这些结果强调，平均而言，选择其他类型和首页登入页面的广告顾客常常比选择类别浏览和搜索的广告顾客拥有更高的相对转化率。 其中一个缘由可能与广告商对转化率的不同定义有关。 另一种登陆页面类型是其他类型一般收录独立表单，其中表单的转换可能是表单的递交。 另一方面，一个搜索转移登陆页一般显示一个产品列表，在那儿一个可能对应一个产品的销售。 显然，在后一种情况下实现转换更为困难。 因此，我们并不是说登入页面类型的选择是影响转化率的惟一诱因。 相反，我们提供对着陆页面和转化率的相关性的剖析和洞察。 记住那些注意事项，我们继续探求不同类型(分组)查询的登入页面类型和转化率之间的相关性。 下面我们来剖析不同的查询诠释下来的趋势： 我们首先检测不同查询频度下的登入页面类型使用情况和转换信息(a，b)，不同的查询宽度 (c，d)，以及支付的不同价位(a 和不同的查询类(c， d))。一个一致的趋势是，另一类是最不常用的登入页面类型，平均转化率最高或第二高。正如我们上面所讨论的，由于其他类收录注册页面之类的内容，所以转换的可比性可能比较小。因此，我们的剖析主要集中在前三个占优势的类上。总的来说，我们在整个数据集上观察到类似的趋势:类别浏览和搜索转移类使用得更频繁，但一般实现的转化率更低。和转换大多是一致的，不管主题(即(图c和(a) (b) (d))。然而，更仔细的研究阐明了一些有趣的细节。

　　分析与讨论二 首先，我们从右图 a 中观察到主页是最频繁的查询，及其随着查询频度的增加，使用频度也会逐步增长。直观地说，最频繁的查询更有可能出现是关于流行品牌名称的导航查询或信息查询。实际上，我们检测了转换数据集中100个最频繁的查询，并找到了其中的43个它们必须是没有任何具体机型指标的品牌(如摩托罗拉)。相反，查询时不这么频繁包括品牌名称，他们常常也包括具体车型信息(例如，2009年福特 Malibu )。还请注意即类别浏览和搜索转移随着查询频度的增加，类会渐渐降低，随着类别浏览的使用略微倾斜为最不频繁的查询(减少与搜索的差别转移)。这表明，当查询显得越来越少时，它将把她们和一个早已存在的人结合上去会更困难网站上的页面以及更方便的求救于搜索转移落地页。 随着查询越来越少，主页类的平均转化率有了一个有趣的稳定下降(图 b)尽管它不是这么受欢迎的选择。其他两类的转化率大致保持不变。

　　当查询特点的另一个特点是宽度的查询。较长的查询可能更具体(例如，\100尼龙椅套“ vs. \桌布”)，尽管查询宽度并不总是特异性的精确预测(例如，asd2625kew2 vs. 圣诞早餐食谱")。请注意数据集中的查询没有覆盖广泛的范围宽度，由于昨天 Web 中使用的平均查询宽度较短搜索。不过，尽管这么，我们观察到，对于单个成语查询，类别浏览和搜索转移类的用法差别最大(图 c)。我们也观察到由于查询显得更长也愈加具体，主页类的转化率也有着相像的增速。 图 a和图 b展示了基于为查询支付的价钱，用作代理查询的商业价值，因为我们的转换数据集不收录拍卖信息。最不费钱的查询是搜索转化类和类被浏览类的着陆页。随着查询显得愈加高昂，主页着陆页的使用显著降低，同时搜索转移着陆页的使用大幅上涨。有趣的是，随着价位的下降，三类产品的平均转化率总体上呈上升趋势。这表明，花更多钱的广告商不一定更难讨好。事实上，这些广告顾客的钱可能是物有所值的，因为她们获得了更高质量的登入页面，或者对更高昂的查询进行了更好的转换。虽然搜索转移页面在价钱较低的情况下平均转化率最低，但它们的平均转化率要低于价钱中等的类别浏览页面。一个可能的解释是，低价钱范围是由低质量的搜索转移页面主导的，这些页面企图借助低商业价值的查询挣钱，使用不太相关的登入页面，甚至垃圾邮件或点击套利页面。另一种可能性是，较低的价钱范围对应的是不太有价值的关键字，搜索转移为这种关键字提供了一种较低的解决方案。 现在我们将进一步研究其有效性在更具有可比性的查询上的不同登入页面类型： 这里我们研究了针对相同问题的不同广告活动。如果广告商对相同的查询使用不同的登入页面类型，哪一种会有更高的转化率?结果汇总在右图。结果表明，在这个数据集中，大多数查询只与一个着陆页面相关联，对于多个着陆页面的转换，报告的查询只有大概600个。为了获得更可靠的统计数据，我们放宽了比较的限制，将用于相关查询的不同登入页面类型包括进来，其中，如果两个查询起码有一个相同的词组但是共享相同的查询类(查询分类器的最前面的一个预测)，则觉得它们是相关的。

　　分析与讨论三 例如，当来自类别浏览和搜索转移类的登入页面被用于相关查询时，2332次搜索转移页面获得更多点击，824次(263)次搜索转移页面获得更高(更低)的转化率。上图中的数字一致表明，与用于相同或相关查询的其他类的页面相比，搜索转移类更有可能获得更高的转化率。这表明，在公正的比较中，搜索转移着陆页面在实现转换方面是相当有效的。 浏览模式作为转化风波： 当广告商使用主页作为登陆页时，广告商大约是希望吸引用户通过浏览进一步探求网站。与其他两个占主导地位的类相比，首页类不太可能保留用户搜索的内容，特别是对于不太常见的查询。用户是否有足够的兴趣继续浏览，或者她们是否会丧失兴趣，并立刻离开网站在浏览作为登入页的主页?我们使用上面提及的浏览数据集来回答这个问题。对于此数据集中的每位登入页面，可以从工具栏日志中提取同一会话中额外站点内部单击的次数。如果我们将基于点击的转换定义为在同一个站点上的额外点击超过一个阀值的访问，那么我们可以估算使用之前的平均转化率。 分析与讨论四 如下图 b 所示，总体上我们观察到主页类的平均转化率最高。事实上，随着登入页面显得越来越具体(主页，分类浏览，搜索转移)，额外的点击不太可能发生。显然，一种可能的解释是，在登陆到一个早已十分特定于查询的页面时，用户不需要那么多的点击就可以抵达一个满足她的页面。尽管这么，我们的发觉确实表明，即使是在极少的查询中，一个更通用的登入页面(例如主页)也不会延后用户进一步的浏览。 还要注意的是，虽然细节不同，但总体趋势不同占主导地位的三个登入页面的相对次序怎样 从使用(下图(a))和转换的角度来看，跨不同查询频度的修改与我们在转换数据集上的发觉保持一致(上图(a)和(b))。 这证明了我们的发觉不局限于一个特定的广告样本。

　　文章结论 本文对付费搜索广告中的上下文本环境迁移进行了研究。通过对几百个反例的剖析，我们发觉大部分的广告目标页面分为三个不同的类别:首页，类别浏览和搜索转移。然后我们继续完善一个机器学习分类器，能够手动地将登陆页面映射到这种类上。使用这个标识符,我们研究的不同类型的着陆页面和相应的广告的转化率之间的关系。我们研究通过分辨数据按照查询频度,长度,话题,和价钱对不同类型的登陆页的影响。然后，我们研究了每位类数据中的着陆页面类型与广告转化率的相关性。我们剖析了几种情况，其中选择一种类型的登入页面比其他类型更可取。我们还发觉，广告顾客喜欢的登入页面与用户查询所期盼出现的登入页面之间并不是最优的匹配。由于不同广告主转化率的差别，在本文中，我们剖析了相关关系，而不是宣称之间的因果关系的登入页面类型和转化率。这个限制是由我们的转换率的数据得出的。尽管如此，这还是第一次尝试深入了解登入页面类型、查询类和转换之间的关系。对于未来的工作，我们准备研究着陆页面类型和转化率之间的因果关系，针对这些同样评判转化率的广告主。此外，我们计划检测转换和其他显示数据(如查询词、业务类别)之间的相关性。 我们发觉的几种着陆页与转化率之间的关系： 1.选择其他类型和首页登入页面的广告顾客常常比选择类别浏览和搜索的广告顾客拥有更高的相对转化率。

　　 2.在搜索引擎中，搜索频度相对较低的词句愈发的具体（具体指明会相对机型）。搜索频度相对较低的情况下类别浏览和搜索转移类的落地页面方式会相对降低。 3.我们也观察到由于查询成语显得更长也愈加具体，主页类的转化率也有着相像的增速。 4.我们观察到随着查询付费显得愈加高昂，主页着陆页的使用显著降低，同时搜索转移着陆页的使用大幅上涨。 5.与用于相同或相关查询的其他类的页面相比，搜索转移类更有可能获得更高的转化率。这表明，在公正的比较中，搜索转移着陆页面在实现转换方面是相当有效的。 6.随着登入页面显得越来越具体(主页，分类浏览，搜索转移)，额外的点击不太可能发生。一种可能的解释是，在登陆到一个早已十分特定于查询的页面时，用户不需要那么多的点击就可以抵达一个满足他的页面。 基于我们的发觉，我们鼓励广告商尝试不同类型的着陆页面，然后按照统计数据作出明智的选择。 附表 数据来源以及采集方法： 在实验中我们创建了三个数据集来代表不同的顿号分布的广告。所有描述的数据集是某搜索引擎得出搜集到的数据。 试验数据集:200个奇特的赞助搜索着陆页面的小集合，我们使用它来定义着陆页面的分类并建立一个手动着陆页面分类器。

　　这些登陆页属于广告，由200个搜索引擎上的不重复搜索查询组成。查询是从2005 KDD Cup 的800个标记查询中随机抽取的。采用分层抽样方式，根据 Web 搜索查询日志估算出的查询频度将 KDD Cup 查询集界定为十分位数，每非常位数平均抽样20个查询。因此，这个数据集被构造来表示针对流行和罕见查询的广告。 转换数据集:参与的广告商提供了超过31,000对奇特的查询和着陆页 url，与转化信息。转换数据是通过添加 http 重定向到广告商网站上表示转换风波的链接来搜集的(例如，一个订购"按钮)。我们使用这个数据集来验证我们的分类定义，以及剖析不同类型的登入页面和相应的转化率之间的相关性。 浏览数据集:实际的转换数据并不总是有效的，因为许多广告商选择不报告给搜索引擎数据。我们为转化率定义了一个代理。使用从浏览器工具栏插件搜集的活动日志，哪些与用户点击开始的搜索轨迹相对应有关赞助搜索结果。浏览数据集收录超过66,000个登入页面以及随即访问同一站点的其他页面。这个数据集代表了较少误差的点击广告抽样，因为它不受广告商参与的限制。 着陆页的转化的估算： 转换是搜索引擎为所有赞助搜索参与者形成的增值的核心。

　　这是广告商的最终目标:他们在赞助搜索上的投资回报直接取决于投放在赞助搜索系统上的广告带来的转换。 对于用户来说，转换意味着用户早已满足了查询的意图。满意的广告顾客和用户将通过降低出价和更多挣钱机会，使搜索引擎的商业模式愈发可行。 我们将转换定义为用户执行的访问所需的动作，可以采取许多不同的方式范围从进一步浏览，用户注册，产品销售。对于广告活动中给定的登入页面URL (u)，转化率(cr(u))是访问者的比率期望的行动，即与u关联的转换次数与单击次数之间的百分比。 在这项研究中，我们报告了一组 URL 的平均转化率。一种可能性是使用所有 URL 的未加权平均转化率来定义平均转化率，平等对待每位 URL ，而不考虑它收到的点击次数(点击(u))。由于点击次数多的网址的转化率比点击次数少的网址的转化率更可靠，所以我们将平均转化率U定义为 cr(U) 的加权平均值。 Click(u):网站 URL 的点击次数 Cr(u)：与 u 关联的转换次数与单击次数之间的百分比 avg.cr(U):网站平均转化率

　　相对平均转化率：

　　相关文章拓展 【1】《搜索广告中的上下文转移》 Becker, A. Broder, E.Gabrilovich, V. Josifovski, and B. Pang. Context transfer in searchadvertising. In SIGIR’09. Poster. 【2】《预测点击率使用关键字集群进行评级》 M. Regelson and D. Fain. Predicting click-throughrate usingkeyword clusters. In Second Workshop onSponsored SearchAuctions, 2006 【3】《搜索广告使用网路相关的反馈》 Broder, P. Ciccolo, M.Fontoura, E. Gabrilovich,V. Josifovski, and L. Riedel. Search advertising usingWeb relevance feedback. In CIKM’08, 2008.

　　注：本系列分享均译自 Hila Becker，Andrei Broder，Evgeniy Gabrilovich，Vanja Josifovski 和 Bo Pang 的《What happens after an ad click?: quantifying the impact of landing pages in web advertising》，经译者邓立晨翻译、整理而成。

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