113 以「內容為本 」建模 筆者利用美國 Bing 用戶與 2016 年「超級碗」相關的一些最熱門查詢，將之歸一化形成 的總搜索量，當中分為三個時間窗口：比賽前 24 小時、比賽期間的 4.5 小時，以及賽后 24 小時。從收集到的搜索數據看到，某些查詢的使用頻率遠高於其他查詢，反映用戶對 「超級碗」主題的總體興趣水平不同。此外，一些查詢關鍵詞，如「超級碗」和「卡羅來 納黑豹隊」，隨著時間而改變。例如，在比賽開始前，用戶傾向於搜索「門票」、「開球時 間」和「預測」（賽果）；比賽過程中，用戶傾向於搜索「觀看」和「直播」；比賽結束 後，用戶傾向於搜索「最有價值選手」（MVP‧most valuable player）、「商業」和「精彩 集錦」。我們通過簡單地觀察搜索量隨時間的變化，來識別內容偏好的這種變化。透過 深入研究，去探討有效的在線搜索模式，以協助有效營銷。 我們還研究了 2016 年 2 月播出的 14 部不同類型的電視節目（包括體育、綜藝、真人 秀、戲劇和喜劇），根據 Comcast 在該月所有電視節目的收視率排名，這些節目很受歡 迎。我們專注於針對給定劇集在三個不同時間窗口內發出的搜索：即節目播出前 24 小 時、節目播出期間和節目播出後 24 小時（T3），對此 T3 期間用戶偏好的動態進行深入 研究。 聯繫搜索偏好、搜索量及點擊率 這個架構是以「內容為本」的靈活搜索模型，把搜索引擎用戶的內容偏好，與查詢搜索 量和點擊率聯繫起來，並允許內容偏好根據搜索上下文系統地變化；而內容偏好會據搜 索的內容有系統及相應地改變。與傳統主題建模在營銷和推薦系統中的現有應用相比， 筆者這個嶄新設計模型可以同時捕獲多種類型的信息，並在單個框架中對多方面的行為 動態作出偵查，從而為業務決策制定提供可解釋的結果，令決策更具科學性和客觀性。 此外，該模型不僅以有意義的方式，去識別和量化用戶在搜索上下文中的內容偏好，而 且還可以預測「搜索結果頁」（Search engine result page‧SERP）上的點擊率。 改進點擊率預測有法 有關的研究方法和算法細節，筆者不擬在本文闡述（有興趣的讀者，可參考筆者的論 文—Content-Based Model of Web Search Behavior: An Application to TV Show Search），於本文只闡釋研究的結果。 3 科技與數碼營銷
RkJQdWJsaXNoZXIy NDk5Njg=