Wynik Jakości AdWords – rozwinięcie

W postach Wynik Jakości Google i Zmiany w algorytmie AdWords pisałem o głównych zasadach, na podstawie których obliczany jest Wskaźnik Jakości w reklamie AdWords. Jak wiadomo największe znaczenie w obliczaniu Wskaźników Jakości AdWords (jest ich kilka) największe znaczenie mają: CTR słów kluczowych, rozwój historii CTR i konta, treść tekstów reklamowych linków sponsorowanych, jakość strony docelowej AdWords (trwają dyskusje nad tym, czy tutaj większe znaczenie dla AdWords ma jakość domeny, czy jakość określonej podstrony).

Jak podał jednak kiedyś jeden z inżynierów Google liczba czynników branych pod uwagę przy określaniu Wyniku Jakości AdWords obejmuje razem prawie 100 zmiennych, z których większość ma znikome znaczenie. Tym „niszowym” czynnikom określającym Wynik Jakości reklamy AdWords chciałbym poświęcić tego posta.

Ostatnio sporo nowego do tego tematu wniósł post Billa Slawskiego, w którym autor przedstawił opis 44 czynników, które jego zdaniem mogą mieć znaczenie przy obliczaniu Wyniku Jakości AdWords. Jego post bazuje na analizie 3 patentów Google, które opisują wartościowanie reklamy na podstawie innych czynników niż CTR.

• Predicting ad quality
  

  A system obtains ratings associated with a first set of advertisements hosted by one or more servers, where the ratings indicate a quality of the first set of advertisements.

  The system observes multiple different first user actions associated with user selection of advertisements of the first set of advertisements and derives a statistical model using the observed first user actions and the obtained ratings.

  The system further observes second user actions associated with user selection of a second advertisement hosted by the one or more servers and uses the statistical model and the second user actions to estimate a quality of the second advertisement.

• Estimating ad quality from observed user behavior
  

  A system provides one or more advertisements to users in response to search queries and logs user behavior associated with user selection of the one or more advertisements. The system also logs features associated with selected ones of the one or more advertisements, or associated with the search queries.

  The system further uses a statistical model and the logged user behavior to estimate quality scores associated with the selected advertisements and aggregates the estimated quality scores. The system predicts the quality of another advertisement using the aggregated quality scores.

• Using estimated ad qualities for ad filtering, ranking and promotion
  

  A system obtains a first parameter (QP.sub.1) associated with a quality of an advertisement among multiple advertisements, where the first quality parameter (QP.sub.1) does not include a click through rate (CTR).

  The system functionally combines the first quality parameter (QP.sub.1) with at least one other parameter and uses the functional combination to filter, rank or promote the advertisement among the multiple advertisements

Czynnik, które według patentów Google mogą mieć znaczenie przy określaniu Wyniku Jakości AdWords przedstawia poniższe zestawienie. Jak łatwo zauważyć opisywane potencjalne dodatkowe czynniki obliczania Wyniku Jakości opierają się na badaniu zachowań użytkowników. Trzeba mieć na uwadze oczywiście, że wskazania te opierają się tylko na analizie samego tekstu patentów; nie ma póki co dowodów, że czynniki te są wykorzystywane w rzeczywistości.

Dodatkowe czynniki Wyniku Jakości AdWords

• ile razy użytkownik wybrał daną reklamę w czasie tej samej sesji;
• ilość czasu, która upływa między wyborem danej reklamy i przejściem na stronę docelową a rozpoczęciem kolejnego wyszukiwania;
• ilość dokumentów widzianych
• porównanie ilości czasu, która upłynęła między wyborem danej reklamy i przejściem na stronę docelową a rozpoczęciem kolejnego wyszukiwania z czasami, które upłynęły przy okazji innych wyszukiwań użytkownika;
• ilość czasu, którą użytkownik poświęcił na przeglądanie innych wyników poza określoną reklamą;
• ilość wyszukań użytkownika w czasie danej sesji przed dokonanym wyborem reklamy;
• ilość wyszukań w czasie danej sesji, która nastąpiła po skorzystaniu z danej reklamy;
• ilość podstron wyników wyszukiwania przeglądanych przez użytkownika przed dokonaniem wyboru (zarówno w odniesieniu do danego wyszukania jak i całej sesji;
• ilość podstron wyników wyszukiwania przeglądanych przez użytkownika po dokonaniu wyboru (zarówno w odniesieniu do danego wyszukania jak i całej sesji użytkownika).
• wybory użytkownika przed kliknięciem reklamy;
• wybory użytkownika po wyborze reklamy
• sprawdzenie, czy dana reklama była ostatnim wyborem użytkownika przed zakończeniem wyszukiwania (lub też całej sesji);
• ilość innych typów wyborów (np. naturalnych wyników wyszukiwania) przed wybraniem reklamy;
• ilość innych typów wyborów (np. naturalnych wyników wyszukiwania) po wybraniu reklamy;

Ciekawe ile z tych czynników ma naprawdę znaczenie w linkach sponsorowanych AdWords? Z jednej strony ich stosowanie wymagałoby dużej mocy obliczeniowej, z drugiej zaś dawałoby duże możliwości określania miarodajnego wyznacznika jakości samej reklamy.