O mercado de publicidade tem encontrado na Web uma das principais mídias para exposição de seus produtos e serviços para um público abrangente a custos relativamente baixos. A principal abordagem de publicidade na Web é a propaganda de
busca cujos anúncios são selecionados com base nos termos de consultas feitas por usuários em máquinas de busca e são exibidos junto com as suas respostas, uma técnica não intrusiva conhecida como keyword-targeted advertising (propaganda direcionada baseada em palavra-chave).
O sucesso deste formato de publicidade, motivou grandes mediadores de informação a disseminá-lo em vários outros contextos, tais como páginas de conteúdo e páginas de
serviços, levando ao surgimento da content-targeted advertising (propaganda direcionada baseada em conteúdo). O impacto da publicidade na Web é ainda maior se considerarmos o aumento expressivo de sua audiência, resultante da proliferação de material gerado pelos próprios usuários finais na chamada Web 2.0, tais como, a disseminação de blogs, redes sociais e wikis. Muitos sites têm-se destacado nesse
âmbito, atingindo uma grande popularidade e tornando-se fontes promissoras para a publicidade, entre eles, os sites de compartilhamento de vídeos, nos quais os usuários
podem disponibilizar seus próprios vídeos para outros usuários.
Neste trabalho procurou-se investigar alternativas para a seleção de anúncios a serem veiculados durante a exibição de vídeos postados na Web. Diferente de trabalhos anteriores, com o intuito de evitar o alto custo de processamento de imagens, buscou-se explorar metadados textuais relacionados aos vídeos disponibilizados pelos sites de compartilhamento destes, através de um estudo preliminar sobre a utilidade dos
metadados como fonte de informação a ser usada na seleção de anúncios. Através de uma coleção de vídeos e uma coleção real de propagandas, os metadados dos vídeos foram utilizados em experimentos com dois métodos de ordenação de
propagandas: o vetorial e o vetorial com a aplicação de um modelo de importância de blocos que baseado em dados estatísticos, atribui peso a cada metadado visando estimar
a importância da informação carregada pelo mesmo.
Para a avaliação dos resultados dos sistemas de seleção de propagandas estudados, foi criada uma coleção de referência contendo 81 vídeos. Cada vídeo foi assistido e analisado para a determinação de quais produtos e/ou serviços poderiam ser sugeridos durante a veiculação do mesmo. Baseadas nessas informações, foram selecionadas e associadas manualmente propagandas consideradas relevantes ou não-relevantes para
cada vídeo da coleção. Os resultados experimentais obtidos revelaram que os metadados que discorrem mais sobre o conteúdo do vídeo, como a sua descrição, podem oferecer uma contribuição maior para a seleção de anúncios relevantes a serem mostrados durante à exibição do vídeo. Também pôde-se constatar que a aplicação dos pesos de acordo com
o modelo de importância de blocos estudado, levou a resultados com um ganho de cerca de 7% em relação ao método vetorial sem a aplicação de pesos. Aspecto que deve ser considerado importante devido a possibilidade de um aumento da lucratividade do sistema de seleção de propagandas e devido ao impacto negativo que a veiculação de um anúncio não-relevante pode causar nos usuários.
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