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    • 17. 发明授权
    • Automatic adjustment of advertiser bids to equalize cost-per-conversion among publishers for an advertisement
    • 自动调整广告客户的出价以平衡广告发布商的每次转化费用
    • US08175914B1
    • 2012-05-08
    • US11830728
    • 2007-07-30
    • Scott S. BensonSimon Tong
    • Scott S. BensonSimon Tong
    • G06Q40/00G06Q30/00
    • G06Q10/025G06Q20/105G06Q30/0242G06Q30/0275G06Q40/08
    • A learning model is built on a combination of advertiser, publisher and user data. The learning model can be applied to all advertisers in an advertising system. The learning model provides predicted conversion rates for a given advertisement (“ad”) appearing on different publisher networks. A predicted conversion rate represents the probability that a click on a given ad appearing on a given publisher will lead to a conversion. The predicted conversion rates are used to generate a multiplier. The multiplier is used to automatically adjust the advertiser's bid (e.g., maximum cost-per-click (CPC)) for the given ad prior to an auction for the ad. Adjusting the advertiser's bid equalizes a cost-per-conversion among the publishers for the ad.
    • 学习模型建立在广告客户,发布商和用户数据的组合之上。 学习模型可以应用于广告系统中的所有广告客户。 学习模型提供了在不同发布商网络上出现的给定广告(“广告”)的预测转化率。 预测的转化率表示在给定发布商上显示的给定广告的点击将导致转化的可能性。 预测的转换率用于产生乘数。 该倍数用于在广告拍卖之前自动调整广告商的出价(例如,最高每次点击费用(CPC))给定的广告。 调整广告客户的出价会使广告发布商的每次转化费用相等。