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2007-08-13

forcode奇想：智能广告（补充）

接上两篇：

forcode奇想：未来的智能广告（基于统计模型能够与用户互动学习的广告系统）

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

比如，通过统计模型发现，用户在进入网页的前十秒钟往往凝视在页面左边的部分，就可以在前十秒将广告主要投放在这部分，或者前十秒内，用户最有可能被某类广告吸引，就可以专门在前十秒投放这类广告；事件史分析可以发现，用户的广告点击往往发生在进入该页面的第30秒，并且往往是第三类广告，于是广告的投放可以更加细化，随着用户驻留页面的时间而不断变化，在特定时间投放特定内容的广告。
将时间本身作为一个变量来改变广告内容和位置和显示方式，广告投放不在于数量，而在于合适的时间合适的位置投放合适内容的广告给合适的人。统计模型通过分析总结多数人的特征及行为与信息的关联，可以改善广告的效果。
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forcode奇想：未来的智能广告（基于统计模型能够与用户互动学习的广告系统）

forcode刚才写了那篇：

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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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

因为forcode正在用事件史分析的方法来研究影响中国人结婚的因素和各个年龄点不同人群结婚概率，所以对事件史有了更加深刻的体会，刚才在查看网站访问统计的时候，突然想到对于网络用户也可以用类似的方法来研究，而且，由于网络上一切用户行为实际上都可以被追踪和记录，所以，网络公司往往保存了大量用户行为数据，这就为用统计方法来研究用户行为提供了数据基础，forcode的设想如下：
假设一个网络公司的数据库有非常完备的用户行为数据，至少有如下变量：
1、用户进入某网页的时间；
2、用户离开某网页的时间；
3、用户的年龄；
4、用户的性别；
5、用户的地域；
6、用户的机器特征（浏览器、操作系统、分辨率等）；
7、是否新访客；
8、广告的位置（比如位于顶端还是sidebar还是正文中）；
9、广告的类型（图片、文字、链接还是其他）；
10、广告的颜色设置（比如是否与背景融合等）；
11、用户点击广告的时间；
12、文章的类型；
13、文章的访问量；
14、是否原创文章；
15、文章的吸引力；
……
然后，可以计算出用户在该网页停留的时间，以及用户点击广告的时间（时刻），于是就可以做一个事件史的分析，可以计算出用户在访问某个特定网页的不同时刻点击广告的概率，也可以用同样方法计算出用户在不同时刻离开该网页的概率，以及用户跳转到同一网站其他页面的概率，以及是哪些因素影响了用户的这些行为。
如果我能够去某个网络公司从事数据分析，就可以得到一些非常有商业价值的研究结论，对于网络用户行为就可以有更加好的了解。甚至就可以预测每一个特定用户点击广告的概率，再结合google之类公司保存的用户个性化材料，就可以更好投放更有可能被用户点击的广告，总之，统计方法对于研究人类行为非常有帮助，而网络公司有史以来第一次提供了如此全面的人类行为数据，不需要花费大量金钱去调查，就可以得到这些信息，传统的社会研究数据真的太有限了，网络公司一定是做社会研究的好去处。
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forcode奇想:★若干年后我们老了，离开了人世，我们的QQ号码怎么办？

forcode：我在很久以前也想过这个问题，有一天，我们会有五六十年的网友，我们从来不曾见面，却彼此熟悉。有一天，我们会死去，那么，我们留在这个虚拟世界中的帐号密码该如何处置呢？假设腾讯公司可以存在一百年甚至更久，假设google可以将我们的信息保存数千年，即便google已经灭亡，收购google遗产的公司也仍然会保留下google积累下来数亿T的信息，就好像现在google受够了usenet之后，将其改造成google group，于是二十多年前互联网初创之时的人们留下来的言论至今不曾湮灭，在百度知道里看到了这样的问题，很有趣。将来应该会出现专门提供虚拟财产集中托管服务的公司，但是，什么样的公司会赢得人们如此的信任呢？以至于人们愿意将自己网络上一切虚拟财产的钥匙交给它？一个可行的方法是将这些虚拟的钥匙（帐号、密码等）加以多层加密和分开存放。比如，我将我的银行帐号、qq号码和密码、google帐号密码等等写成一份文本文件，然后经过多次压缩和加密，每一层都使用不同的密码，每一层的密码存放在不同的服务商那里，这样，缺少任何一个环节的密码，后人都无法找到钥匙的真正存放处，需要探索寻宝才能得到这把钥匙，也许最外层的那个保护措施是可以通过搜索引擎公开搜索得到的，只需要知道更多的关键词，就可以通过搜索引擎得到各层的密码，最后获得这个死去的人的银行帐号、qq号码和密码、google帐号密码等等，将来会出现网络考古学和网络寻宝运动，网络中隐藏着无数的财富……

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