一种基于多Agent系统的在线广告竞价模型

针对在线广告竞价这一具体应用场景,本文在价高者得的传统竞价原则上,结合竞价双方的相似度阈值控制,提出一种适用于在线广告交易的竞价模型,即SMOBM(the Similarity-based Multi-agent Online-advertising Bidding Model)模型。该模型使用多Agent系统建模,根据市场角色设计相应Agent,并设计出需求聚合Agent组织和资源聚合Agent组织。买卖双方使用回合制的拍卖协商方法进行连续叫价,并在系统全局时钟的控制下产生交易结果。最后,使用Repast Simphony仿真软件对模型进行实现,将基于组织模型和不基于组织模型这两种情况进行对比,结果表明在选择合适的相似度阈值时,基于组织模型的交易成功率高,且在存在恶性竞争时整体交易表现出较好的鲁棒性。

网络搜索用户对竞价广告的点击意愿研究

本文选取网络搜索用户的点击意愿为研究对象,提出了网络搜索用户对竞价广告点击意愿的影响因素模型假设,并结合结构方程模型思想进行实证检验。实证研究表明,广告位置、内容相关度、信息丰富度、产品熟悉度和搜索背景均不同程度地影响用户对竞价广告的点击意愿,其中内容相关度的影响程度最大,而前后项关系对用户竞价广告点击意愿没有显著性影响。

改写广告业的“实时”与“竞价”——实时竞价(RTB)广告的产业链流程和运行机制研究

目前,实时竞价(RTB)广告已成为数字广告业发展最迅猛的领域。"实时"意味着以技术改变广告业的生产方式,而"竞价"则完成了广告资源的市场化配置。文章在对实时竞价广告的产业流程以及运行机制进行分析的基础上,探究RTB广告是如何通过不同市场主体、技术及运行机制的安排实现"实时"与"竞价",从而改变广告业的传统运行方式与商业逻辑的。

特色文化产品的大数据营销模式形成路径研究——基于河南省特色文化产品使用RTB实时竞价广告技术应用研究

本文利用河南省特色文化产品营销情况的样本数据,在实时竞价广告技术应用研究基础上,实证研究河南省特色文化产品大数据营销模式形成路径。本文根据前人的相关研究成果构建了初步研究模型,提出研究假设,然后选取河南特色文化产品营销现状为研究对象,并运用SPSS软件对所得数据进行统计分析,研究结果表明:大数据营销对河南省特色文化产品营销有着积极直接的影响,可以应用于河南省特色文化产品的营销与品牌形象传播中;RTB广告可以明显加快商家对消费者需求认知度的反应速度,为特色文化产品新产品的开发起到引导作用。

搜索引擎竞价排名广告中的把关人探析

在搜索引擎竞价排名广告市场上,不仅存在着具有不同把关依据的多元把关人形态,而且在互动运作中形成独特的复杂把关模式。进而,这便促使传统把关人理论的调适:把关人不是一元的,而是多元的;把关对象不仅仅是新闻,也可以是广告甚至其它信息;“社会控制”不是控制受众,而是服务社会;“把关”不是“阻止”,而是“桥接”。

网络竞价广告的整合管理初探

多平台的竞价广告,不方便广告主统一管理,而一种基于竞价通模式管理的目的是为购买了门户竞价排名的客户提供安全统一的管理平台,使广告主可以对其投放在新浪、网易、TOM网站、SOHU、BAIDU及Google关键词广告(甚至更多网站)上的竞价排名广告进行统一管理。

用户反馈及声誉对实时竞价广告需求端平台的激励研究

激励是委托代理理论中的重要内容,激励契约能减少实时竞价广告中广告商与需求端平台DSP之间因信息不对称而引发的道德风险问题。在激励契约中考虑用户反馈因素,可以促使DSP做出有利于双方的选择。DSP出于自身声誉考虑,会提高广告活动的努力水平。声誉效应能强化激励作用,实现帕累托改进,有效防范道德风险,减少广告造假、欺诈现象的发生。

计算广告:以数据为核心的Web综合应用

计算广告是随着互联网应用发展起来的一个综合多学科的研究领域,这多学科包括数据管理、信息检索、数据挖掘、统计分析、机器学习、分布式系统等.由于其广泛的应用和巨大的市场价值,计算广告学已逐步发展成一个独立的研究方向.目前,计算广告学涵盖在线广告投放、移动终端广告投放、社会网络应用广告投放、用户信息分析等.文中主要介绍计算广告学的演化过程,包括计算广告投放模式的演化(由按合约投放演变为实时竞价投放)、计价模式的演化(由按展示计价演变为按点击计价、按交易计价等)、投放目标的演化(由品牌效果展示演变为直接市场营销);计算广告学的组成部分,包括计算广告产业链(如广告主、网络媒体、联盟网络、广告交换、需求方平台、销售方平台等)、计算广告的分类(如条幅展示广告、赞助商搜索、联盟广告等).此外,文中还重点讨论了广告检索、排序投放算法以及广告离线分析、实时投放平台等关键技术和平台.最后,还将讨论在移动计算环境下的移动终端的广告投放、基于位置信息的广告投放、基于社会网络的广告投放等新型应用模式对计算广告学发展的影响.

大数据背景下的实时竞价广告模式探析

本文介绍了互联网的大数据趋势背景下兴起的实时竞价广告,从实时竞价广告生态链、技术特征两个方面对实时竞价广告的特点进行研究,分析了实时竞价广告的演变由来,以及其在中国发展中存在的问题,为实时竞价广告相关研究工作提供了背景参考。

基于用户日志挖掘的搜索引擎广告效果分析

随着搜索引擎市场的飞速发展,竞价排名广告以其有效、低风险、灵活等特点逐渐受到中小企业用户的青睐,成为搜索引擎稳定的收益增长点。然而竞价排名广告是否会影响用户体验,从而削弱其宣传效果并且影响用户对于搜索引擎的忠实度成为了企业及搜索引擎所担忧的问题。该文从网络用户日志中挖掘出网络用户对于广告的实际交互行为,并给出了各大搜索引擎竞价排名广告方面的统计数据。对于企业用户如何更有效地利用竞价排名广告以及搜索引擎如何平衡广告的经济效益和用户体验之间的关系都有较高的指导意义。

网络广告业务模式演变研究

本文采用路径依赖理论,在对我国网络广告业务模式分析的基础上,阐明了网络广告模式演变中的路径依赖。网络广告业务模式主要有展示类广告、搜索引擎关键词广告、广告联盟、电子商务平台关键词广告以及实时竞价广告等模式,在这些模式的演变中,存在着对关键词广告的路径依赖,这种依赖在一定程度上影响着实时竞价广告的推广。

跨搜索引擎关键字竞价广告预算分配策略

广告预算分配是关键字竞价推广活动中必须解决的首要问题。合理的预算分配方案能够"自上而下"地优化推广活动,从而在激烈的竞争中占得先机。本文提出了一个针对关键字竞价推广整个生命周期的三层次跨搜索引擎预算分配框架,并分别从横向(跨搜索引擎)和纵向(时序)制定广告预算的分配与调整优化策略。进而,收集整理了实际关键字竞价推广活动的日志数据,设计了相应的关键字竞价预算分配实验场景,对文中提出的预算分配框架和相应模型进行实验评估和验证。结果表明,本文提出的预算分配框架和相应策略模型可以在很大程度上提高实际关键字竞价推广活动中预算分配效率,使广告主在同一固定预算的情况下获取更高的收益。

搜索引擎露出金光

搜索引擎是一座金矿吗？至少雅虎是这样认为的，不然人们就无法解释雅虎不惜花费16.3亿重金收购Overture，后者是全球搜索引擎竞价广告的鼻祖。门户网站搜狐也极力推崇这种互联网上的新玩法，并声称这是一座真正的金矿。而聪慧在它的专业搜索引擎上着力打造的竞价排名服务，与竞价广告有着同工之妙。

失控的搜索引擎——对搜索引擎的一些思考

在这个新闻自由、信息共享的时代,搜索引擎作为输出信息的重要窗口,在网民生活中的地位也越来越重要,但在使用搜索引擎时,也暴露出了各种弊端。本文从信息获取便利却难以让人记住和竞价广告的弊端两个方面来分析搜索引擎目前存在的一些现实问题,以期能够引起广大用户和企业等对搜索引擎安全问题的关注,共同营造良好的网络环境。

Google的三种利器——技术、口碑、竞价广告

美国时间10月23日,有消息透露,网络搜索引擎巨头Google将于明年年初公开上市,此次募股将为公司筹集150多亿美元资金。

基于组合响应预测模型的转换率预测

在实时竞价广告(Real-time bidding, RTB)中,转化率是衡量广告效果的重要指标。因为实时竞价广告的转换率很低,造成了广告日志数据的稀疏性,给通过历史数据预测转换率带来了难度。本文通过构建组合响应预测模型CRPM (Combined Response Prediction Model)预测转换率,通过点击率和转换率的联立方程来消除内生性问题,并通过推荐系统中贝叶斯个性化排序算法进行了优化,解决了数据的稀疏性问题。实验结果显示,组合响应预测模型的相较于目前常用的逻辑回归预测方法对转换率的预测有着更好的预测效果。

基于赞助搜索的广告研究进展评述

基于赞助搜索的广告已经成为了网络营销的重要工具,不仅为搜索引擎提供主要的收入来源也为广大企业提供销售渠道。由于这种广告形式和其他广告形式有很大的区别,因此对其深入研究具有重要性和紧迫性。但是相关研究还比较匮乏,还没有成为体系。本文在已发表的相关文献基础上,介绍了赞助搜索广告的一般流程并在结合信息可视化技术的基础上将相关研究分为三类:基于服务商角度的研究;基于广告商角度的研究以及关键字生成和结果页相关研究。然后对每个研究类别的主要问题、建模假设和方法以及结论进行回顾和评述,以期抛砖引玉,推动理论界对此问题的研究。

基于异构信息融合的广告响应预测方法

为了更有效地挖掘用户、上下文和广告之间的三维交互关系,张量分解模型开始被用于解决实时竞价广告响应预测问题.然而实时竞价广告响应预测面临严峻的数据稀疏和冷启动问题,尤其是广告转化率预测,单纯地依靠某类或某些信息很难有效地解决这些问题,只有同时综合利用各种各样的异质、异构信息才能有效地应对这些问题.本文面向张量分解模型,提出了基于异构信息融合的综合解决方案来解决数据稀疏问题.该方案针对不同信息的性能、类型、结构、存在方式和作用特点等,提出了不同的融合策略和不同的实现方法,提升了基于张量分解模型的广告响应预测方法的可靠性和准确性,有效地缓解了需求方平台进行广告响应预测时面临的严峻数据稀疏问题.在选定数据集上基于异构信息融合的模型预测性能与基准方法相比取得了显著的提升.