搜索引擎广告的点击率与其收入息息相关,而准确理解用户在查询时的广告点击意图则是提升点击率的关键。本研究利用商用搜索引擎的用户查询点击日志数据,对用户查询的广告点击率进行了统计分析,并提出了两种预测用户查询广告点击意图的方法:基于查询词内容匹配和基于贝叶斯分类。在大规模真实用户查询点击日志上的实验结果显示,这两种方法能够有效预测用户的广告点击意图,将广告投放的精度从3.0%提升至36.8%,广告投放的平均F-measure值从0.060提升至0.408。通过广告点击意图预测,可以有效减少广告的无效投放。