一般公司透過 Chitika 公司在出版商 (publisher) 的網頁上放行銷廣告，例如 (美國版的) Wall Street Journal 中右方的外部公司廣告；如果網頁瀏覽者點選該廣告，將付錢給 Chitika 和該出版商。
如果放較多的廣告可以增加收入，卻減少了頁面的吸引力 (註 1)，出版商因此面臨了兩難。為了解決此問題，Chitika 和三位教授合作 (註 2)，讓出版商可以指定點閱率 (click-through rate, CTR)(註 3)，以有效地應用有限的版面空間。
解決的方法可以分成兩步驟。首先，利用瀏覽者使用的作業系統、瀏覽的時間點、廣告的大小位置等五十幾個變數，估計瀏覽者點閱廣告的機率 (註 4)；使用卡方檢定 (chi-square test) 得知其點閱的機率是貝他分佈 (beta distribution) (註 5)。
有了這些資訊後，進行第二步驟決策的部份，也就是是否提供廣告讓瀏覽者看，以最大化收入，限制則是出版商訂定的最低點閱率。首先是設定臨界值 (threshold value) alpha，如果機率大於此臨界值，則提供廣告給瀏覽者看 (註 6)，反之不用。如果設定 alpha 為 0，點閱率可能無法滿足出版商的要求；設定 alpha 太高，因廣告變少可能導致收入減少。本文作者動態地調整 alpha 的數值，以滿足最低的點閱率。經過數學的分析，得知最佳解是貝他分佈在 [alpha 1] 間的期望值。作者也提供決策工具，說明點閱率和收入的關係以供出版商使用。
有此品質的保證，更多的出版商和 Chitika 簽約，因而增加每天三千美元的收入。
(註 1) 可以參考此例
(註 2) Radha Mookerjee, Subodha Kumar, and Vijay S. Mookerjee, To Show or Not Show: Using User Profiling to Manage Internet Advertisement Campaigns at Chitika, Interfaces, September/October, 2012, 42:449-464.
(註 3) 點閱率 = 廣告被點選的次數 / 廣告呈現的總數
(註 4) 使用線性迴歸和 logit 函數描述之
(註 5) 每家出版商的參數可能不一樣
(註 6) 瀏覽者不一定會點選，所以點閱率通常小於 1
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