forcode奇想：用"事件史分析"来研究网络用户广告点击行为的设想
http://www.inblogs.net/forcode/2007/08/forcode_13.html我立刻意识到，广告可以做得更加智能更加聪明，现在所谓的google的关键词匹配广告，其实还是非常原始的广告投放机制，如果能够加入统计模型，基于模型能够自我学习的广告系统将投放更加符合用户需要的信息，这几乎就是一个智能机器人了，能够随时观测用户的需要，追踪用户的眼睛凝视的位置、鼠标的位置来猜测用户正在阅读的内容，结合用户以往的搜索习惯和兴趣，及时与用户互动，反馈给用户正需要的信息。
这样一个智能机器人，能够实时搜集用户行为数据加以综合归纳，并且结合用户以往行为数据和背景数据，输入到建立好统计模型中，计算出用户需要的信息分类，并且呈现给用户。如果再高级一点，甚至可以基于模型的基本原理，自动选择使用何种模型，并且可以设计新模型（这就几乎是具备创造性了）。
对于新浪新闻首页这样同时在线人数可能超过一万人的网页，智能模型可以搜集这一万个用户从进入该页面到离开过程中的所有信息，并且统计计算出前面一个小时内离开该网页的用户的行为特征以及这些特征与用户背景以及用户以往行为之间的关联，并且可以最终锁定一些关键词或者信息链接，出现在推荐框内。由于这个模型的输入是实时更新的，因此它对于用户行为的归纳也是实时更新的，所以它推荐的结果是不断变化的，对于用户同一个行为，在不同时刻会给出不同的推荐。这些推荐一定是综合考虑了用户的种种以往特征和行为而作出的。
比如，一个网页内容主要是关于笔记本的，于是adsense给出了大量笔记本的广告，联想笔记本、惠普笔记本、华硕笔记本等等，然后模型基于摄像头搜集的用户眼球图像分析发现用户在联想笔记本的广告上停留的时间更久，于是将用户视野边缘的非联想笔记本广告调整为联想笔记本的其他型号、配置和价格信息，当摄像头或者鼠标跟踪发现用户对8000元以下的广告的凝视时间更久，就将广告刷新为8000元以下的机型，并且自动将购买量最多的机型排在前面，并且减少了广告的条目，增加了每个广告条目的内容，比如配置信息，当再发现用户对具有DVD刻录机的机型更有兴趣，就将所有广告刷新为只带DVD刻录机的机型，如果此时模型统计出用户对惠普笔记本的点击率在过去一个小时内突然增长，模型还将给出惠普也带有dvd刻录机的广告，并且，还会考虑到用户的地域、年龄、性别等因素来统计出更加精细的模型，给出更加具体的推荐，模型的推荐未必是与用户阅读的内容关键词匹配，而是结合用户的特征和行为信息给出此时此刻用户有可能最需要的信息，这些信息有时候未必是广告，可能就是非常实用的一条信息（比如用户对该机型的评论），这样，智能模型与用户不断反馈，给出更加符合用户需要的广告信息。
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