Resultados 1 a 6 de 6
  1. #1
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    68% não gostam de anúncios direcionados

    59% percebem anúncios direcionados/personalizados

    73% consideram invasão de privacidade pesquisas feitas em sites de busca serem armazenadas e utilizadas como base para direcionar anúncios.

    The findings are from a new survey by the Pew Internet & American Life Project. Around 2,000 adults in the US were surveyed between January 20 and February 19 of this year and asked a variety of questions about targeted ads.


















  2. #2
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    O Google é um excelente armazenador dessas informações.

  3. #3
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    Citação Postado originalmente por Medim Host Ver Post
    O Google é um excelente armazenador dessas informações.
    Acredito que todos os sites de busca, Facebook, Twitter, Amazon, etc.

    Ontem mesmo saiu um artigo comentando um paper que o Yahoo está publicando.

    É aquela velha estória do se você não está pagando pelo serviço então você é o produto que está sendo vendido.


    In summary, the researchers describe a system used in production at Yahoo that does daily builds of large user profiles. Each profile contains tens of thousands of features that summarize the interests of each user from the web pages they have viewed, searches they made, and ads they have viewed, clicked on, and converted (bought something) on. They explain how important it is to use conversions, not just ad clicks, to train the system. They measure the importance of using recent history (what you did in the last couple days), of using fine-grained data (detailed categories and even some specific pages and queries), of using large profiles, and of including data about ad views (which is a huge and low quality data source since there are multiple ad views per page view), and find all those significantly help performance.

    Some excerpts from the paper:
    We present the experiences from building a web-scale user modeling platform for optimizing display advertising targeting at Yahoo .... Our work ... [looks] into understanding the effect of different user activities on prediction, [gives] insights about the temporal aspect of user behavior (recency vs. long-term trends), and [explores] different variants (user representation and target label) through large offline and online experiments .... We deployed our platform to production and achieved a [large] boost in online metrics, such as eCPA, compared to the old system.

    Our objective is to refine the targeting constraints using the past behavior of the users ... [so] we can improve the number of conversions per ad impression without greatly increasing the number of impressions.

    User profiles are aggregated logs from different systems/products (e.g. user logs of Yahoo News, Yahoo Finance, etc.) .... We consider several different events ... [including] pages visited .. the category of the page ... searches issued, clicks on search links, clicks on search advertising links ... [and] the category of the search query ... [and] views and clicks on ads ... [and] the ad category ... from an existing hierarchical ad categorizer.

    Our results show [a] large performance loss incurred in favoring long-term history over short-term history. This is obvious as the recent history clearly communicates with a high probability the current interest of the user ... Although recent history is more important than older history, we still need to include older history to get the most complete idea about the user.
    Última edição por 5ms; 10-03-2012 às 08:43.

  4. #4
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    Eu também não gosto. Mas para quem publica anúncios o google adsense permite remover a opção de mostrar anúncios conforme o "perfil" do visitante.

    E é muito esquisito, você visita um site de manhã e fica vendo anúncios dele o dia todo.

  5. #5
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    Citação Postado originalmente por angelcosta Ver Post
    E é muito esquisito, você visita um site de manhã e fica vendo anúncios dele o dia todo.
    Concordo, e está acontecendo cada vez mais.

    Supostamente, dizem, o problema é que a "mágica" de exibir um anúncio baseado no conteúdo não funciona como deveria, apesar de tão festejada pelo AdSense (e outros). Ocorre que grande parte do conteúdo não se presta a exploração comercial porque não dão pistas sobre as suas intenções ou interesses de compra, pelo menos não da forma como tem sido feita. Artigos especializados citam inúmeros exemplos: matéria jornalistica sobre imigração ilegal (exibe anúncio sobre botes infláveis); reportagem sobre queda de avião (mostra anúncios de empresas de combate a incêndio). A saida tem sido usar conteúdo acessado previamente que tinha potencial comercial para selecionar os anúncios a serem exibidos quando você está acessando um conteúdo que não permite sintonização das suas intenções. Ou seja, você visita um site sobre lançamento de um automóvel e, posteriomente, quando for ler a reportagem sobre imigração ilegal os anúncios exibidos serão relacionados à matéria sobre automóveis, que é um interesse que você demonstrou e que tem possibilidade comercial a ser explorada através de anuncios para você.


    At the moment, newspapers, weblogs, and other web sites have great content, but difficulty monetizing that content. This is because much of the content reveals little or no information about the commercial intent of the people viewing the content. Ads targeted to those pages are often ineffective and, because of the lack of commercial intent, probably will continue to be no matter how much content targeting improves.

    Personalized advertising reaches back into the past, looking for something that has commercial intent. Rather than attack the problem of divining commercial intent where their is none, personalized advertising tackles the much easier problem of recalling past actions that do show strong commercial intent.
    Última edição por 5ms; 10-03-2012 às 11:14.

  6. #6
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    Citação Postado originalmente por angelcosta Ver Post
    E é muito esquisito, você visita um site de manhã e fica vendo anúncios dele o dia todo.

    Do paper do Yahoo:


    4.3.2 Ad Activities
    When users visit pages, they typically interact with graphical ads either by clicking or simply viewing ads. Although ad clicks are clearly useful features in predicting ad activities, the ad views may also be useful. To see this, we consider the following example, an advertiser targets users who previously visited their home page and the ad is shown to these users anywhere they go (this is a common targeting method). If the only way that the users have seen this ad is by going to the advertiser’s site in the past, we can infer that if the user saw the ad, he or she must have visited the advertiser’s site regardless of whether we have the browsing history.
    Última edição por 5ms; 11-03-2012 às 23:05.

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