2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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国際セッション

国際セッション » IS-2 Machine learning

[1U5-IS-2b] Machine learning

2023年6月6日(火) 17:00 〜 18:40 U会場 (遠隔)

Chair: Rafal Rzepka (Hokkaido university)

18:20 〜 18:40

[1U5-IS-2b-05] Predicting CTR of Responsive Search Ads Using Handcrafted Features

〇Melvin Charles Ortua Dy1 (1. OPT, Inc.)

[[Online, Regular]]

キーワード:Machine Learning, Feature Engineering, Advertising

In this paper, I demonstrate that a reasonably sized set of handcrafted features (866, applied to titles and description texts separately) plus encoded metadata can be used to predict the click-through rates of the dynamic Responsive Search Ad format, exceeding the performance of some fine-tuned Transformer-based large language models at a fraction of the training cost.

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