2023年度 人工知能学会全国大会（第37回）
2023年6月6日〜6月9日熊本城ホール(熊本県熊本市) ＋ オンライン
2023年度 人工知能学会全国大会（第37回）
2023年6月6日〜6月9日熊本城ホール(熊本県熊本市) ＋ オンライン
[1U5-IS-2b-05]Predicting CTR of Responsive Search Ads Using Handcrafted Features
〇Melvin Charles Ortua Dy1(1. OPT, Inc.)
[[Online, Regular]]
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.