Open Conference Systems - Universitas Tanjungpura, SEMINAR NASIONAL PENERAPAN ILMU PENGETAHUAN DAN TEKNOLOGI 2018

Font Size: 
OPTIMALISASI IKLAN DENGAN SISTEM KONTRAK MENGGUNAKAN METODE CONTEXTUAL ADVERTISING PADA PORTAL BERITA ONLINE
Enda Esyudha Pratama

Last modified: 2018-06-19

Abstract


Penelitian ini mengamati tentang permasalahan penyedia portal berita online dalam hal manajemen iklan. Umunya portal berita online menggunakan ads-platform seperti Google Adsense untuk menampilkan iklan berdasarkan kata kunci tertentu. Metode contextual advertising dalam bidang online advertising, akan sangat membantu advertiser maupun publisher dalam menampilkan iklan yang sesuai berdasarkan dengan relevansi berita yang sedang dibaca. Proses Information Retrieval dilakukan terhadap suatu berita, kemudian akan didapat informasi penting didalamnya. Informasi itulah yang digunakan oleh sistem untuk menentukan dan menampilkan iklan yang relevan. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dari 50 dokumen berita dari 5 macam kategori, nilai relevansi yang diperoleh menunjukan metode contextual advertising dapat bekerja secara baik dalam hal menampilkan iklan yang relevan terhadap suatu berita.

Keywords


Computational Advertising, Text Mining, Information Retrieval

References


Bijalwan, V., Kumar, V., Kumari, P., & Pascual, J. (2014). KNN based machine learning approach for text and document mining. International Journal of Database Theory and Application, 7(1), 61-70

Dave, K. (2011). Computational Advertising: Leveraging User Interaction & Contextual Factors for Improved Ad Retrieval & Ranking, International Institute of Information Technology Hyderabad, India, 2011.

Jain, A., & Mandowara, J. (2016). Text classification by combining text classifiers to improve the efficiency of classification. International Journal of Computer Application (2250-1797), 6(2).

Lin, Y. S., Jiang, J. Y., & Lee, S. J. (2014). A similarity measure for text classification and clustering. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 26(7), 1575-1590..

Mitra P., Baid K. (2009) Targeted Advertising for Online Social Networks.

Rish I. (2001) "An empirical study of the naive Bayes classifier", IJCAI 2001 Workshop on Empirical Methods in Artificial Intelligence.

Yang Y. (1999) An evaluation of statistical approaches to text categorization. Journal of Information Retrieval, 1:67–88.

Yuan, Y., Wang, F., Li, J., & Qin, R. (2014, October). A survey on real time bidding advertising. In Service Operations and Logistics, and Informatics (SOLI), 2014 IEEE International Conference on (pp. 418-423). IEEE

 


Full Text: PDF