基于数据挖掘的电商搜索广告投放策略研究

为了降低商家的广告投入成本,同时优化用户在电商平台中的购物体验,本文应用阿里"天池大数据"平台提供的海量真实数据,构建并训练出以广告转化率为预测目标的机器学习模型。通过分析模型学习结果,挖掘出搜索广告转化率的影响因素及影响效应。结果表明:店铺物流服务、广告商品销量、消费者偏好、电商平台智能化程度等对转化率的影响较大。同时对所有影响因素在用户、店铺、广告商品、广告上下文4个维度进行归类和分析。据此提出基于平台视角及商家视角下的广告投放策略,为电商平台及其入驻商家提供参考。

搜索广告中语义理解方法的研究与应用

搜索广告中的语义理解问题一直都是学术界和工业界研究的热点,因为只有精准理解用户的查询意图,才能够精准预测广告点击率以及得到最相关的广告。本文通过提取强有力的特征来描述用户的查询,其中通过引入MCI(mutual click intent)来描述两个查询项之间的关联度,通过改进的pagerank算法来计算查询项的贡献度,并将提取出的强特征应用于分类器中,实现精准理解用户语义。最终实验表明,改进的pagerank算法能有效提升分类器的性能,同时本文所提出的语义理解方法可以有效检索出更加相关的广告。

一种基于因子图的搜索广告转化预测模型

基于转化的广告方式在应用和研究中逐渐得到重视,采用该方式的搜索广告在广告排序时需要对候选广告的转化概率进行预测,以提高广告的转化率,优化搜索引擎的广告收益。该文在对搜索广告中影响转化的各特征进行提取与分析的基础上,提出了描述广告、查询、用户三个因素与转化事件关系的概率因子图模型,并基于该模型对广告转化进行预测。最后我们使用从某商业搜索引擎采集的实际数据对预测模型进行评价并与朴素贝叶斯方法进行对比,实验结果表明,三类因素对转化具有不同程度的影响,我们提出的因子图模型可以较好地预测广告的转化。

搜索广告市场下的平台竞争策略均衡分析

搜索广告已经形成了巨大的市场规模,搜索广告市场下的平台竞争是一个重要问题。建立了搜索广告市场下的平台竞争模型,将广告主划分为高质量与低质量两种类型,以排序规则集合作为平台竞争的策略空间,将竞争过程转化为两阶段博弈,给出了不同策略组合下平台收入的解析式。研究表明:当高质量广告主的比例高于临界点时,平台的竞争均衡策略是共同采用加权排序规则,当高质量广告主的比例低于临界点时,平台的竞争均衡策略是分别采用单纯排序规则和加权排序规则。研究结果为平台企业在竞争环境下的策略选择提供了决策依据。

基于卷积神经网络的搜索广告点击率预测

广告点击率的预测是搜索广告进行投放的基础。目前已有的工作大多数使用线性模型或基于推荐方法的模型解决点击率预测问题,但这些方法没有对特征之间的关系进行深入的探索,无法完全体现广告点击预测中各个特征之间的关系。本文提出了基于卷积神经网络的搜索广告点击率预测的方法,阐述了卷积神经网络在特征的学习上模拟人的思维过程,并进一步分析了不同特征在广告点击率预测中的作用,在KDD Cup 2012中Track 2数据集上的实验结果验证了本文提出的方法能够提高搜索广告点击率的预测效果,其AUC值达到0.792 5。

论付费搜索广告不正当竞争性质之认定——以《反不正当竞争法》为视角

《反不正当竞争法》对规制付费搜索广告不正当竞争具有关键性影响,但当然适用、唯文义适用《反不正当竞争法》令付费搜索广告不正当竞争案件陷入裁判僵局,且《反不正当竞争法》规制付费搜索广告不正当竞争时,于互联网不正当竞争条款实践价值、罚款额度及幅度设置等方面存有改进空间。整治付费搜索广告不正当竞争乱象,需引入利益衡量机制、竞争行为正当性标准并确立实操性的罚款制度。

数字经济下电商平台的搜索广告投放策略

电商平台广告的蓬勃发展,为电商平台发布商提供丰厚的利润,同时广告主通过对关键字竞价来实现广告的精准投放,挖掘更多的潜在消费者。对于广告主来说,如何选择合适的关键字组合策略来以提升其广告的点击率,降低广告费用至关重要。因此,本文建立了基于CPC的关键字竞价模型,使得在保证预期点击率的前提下,降低广告主的广告费用,为广告主提供合适的广告投放策略,并从关键字竞争水平、目标点击率等方面对广告主的广告投放策略提出合理的建议。

美国谷歌公司开始面向其搜索广告业务Adwords的用户销售电视广告

该公司将利用Adwords平台的成功经验代理销售美国多家电视台的电视广告。

搜索引擎广告用户行为预测与特征分析

介绍了搜索引擎广告系统的基本运作模式。通过对广告四元组的特征提取、特征值平滑等操作,将广告记录解析成为训练数据,并将数据分为训练集和测试集,使用支持向量机算法并利用训练集训练出的模型将测试集分类,从而预测出用户的行为。通过对特征的分析,得出对用户行为预测准确率影响最大的特征是点击率。实验证明,在使用该模型中所有特征的情况下,分类的准确率能够达到83.17%。

基于广告主的搜索引擎广告收益优化模型构建

考虑到搜索引擎广告不同时段价格的差异,从搜索引擎广告推广的整个生命周期,设计了预算分配的最优化策略.并在一定的广告成本预算约束条件下,建立了一个以广告主的广告收益为最优目标的数学规划模型,并通过实证分析验证了该模型的有效性.结果表明,在同一固定预算约束条件下,利用该模型所得到的不同时间段的最优预算分配,可使该企业的收益达到最大;由灵敏度分析结果可以看出,不同时段有效点击率上涨,会增加最大收益额,而不同时间段平均点击价格上涨,会降低最大收益额.

论搜索引擎广告中的企业权益保护

由于激烈的竞争和利益的驱动,在搜索引擎广告中,企业的合法权益容易受到侵害。本文分析了企业权益在搜索引擎广告中受到伤害的几种主要的表现形式,并从企业管理的角度探讨了搜索引擎广告中的企业权益保护对策。

Google迎战疫情,搜索广告升级

搜索巨头Google是目前全球最大的广告平台,以62.4%的市场份额垄断全球搜索广告市场。2019年Google全年广告收入(1348.11亿美元,约合人民币9167亿元),超过了2019年中国广告市场收入8674亿元(修正后)。本文为您解读Google搜索及广告业务及其未来、发展趋势,并比较Facebook市场增长。(研究团队:栾丽娜,顾明毅)。

搜索引擎广告的利弊分析

搜索引擎广告是网络广告的主要的发展形式,它以受众广泛、效果良好等赢得了广大广告主的青睐,但是它也以一些不可避免的因素将阻碍其发展。本文将分析网络广告的优势、劣势,并对搜索引擎广告形式提出自己的一点改进意见。

搜索引擎广告中的议程设置研究

搜索引擎广告是以用户使用搜索引擎平台为传播时机的品牌推广活动。在搜索引擎广告传播中,不仅会在搜索结果网页中存在着第一层级议程设置及第二层级议程设置,而且会在品牌网站中存在着第三层级议程设置。由于用户的关键词体现了其需求,因此,搜索引擎广告中的议程设置是"需求导向"的,也是高效率的。

搜索引擎用户查询的广告点击意图分析

搜索引擎广告点击率的多少直接影响搜索引擎的收入,而深入分析用户查询的广告点击意图则是提高广告点击率的基础性工作.针对与此,基于商用搜索引擎的用户查询点击日志,统计分析了搜索引擎用户查询的广告点击率,提出基于查询词内容匹配和基于贝叶斯分类的两种方法预测搜索引擎用户查询的广告点击意图.在大规模的真实用户查询点击日志上的实验结果表明,所提出的方法能够预测查询的广告点击意图,将广告投放的精度从3.0%提高到36.8%,广告投放的平均F-measure值从0.060提升到0.408.通过广告点击意图预测,有效缩小了广告投放范围,并适用于在线广告意图的实时预测.

搜索引擎广告中广告商状态建模

搜索引擎广告是目前互联网上一种非常成功的商业模式,它已成为搜索引擎公司的主要收入来源并为广告商们提供了许多商机.搜索引擎、广告商和搜索用户构成了搜索引擎广告的3个主要组成部分——搜索引擎提供技术和服务、广告商提供广告内容、用户浏览并点击广告.其中搜索引擎相关技术以及用户行为都有比较多的研究和成型的技术,但对广告商尤其是广告商状态的研究却并不多见.基于此背景,对搜索引擎广告中广告商的状态进行了深入的研究.在方法上按照广告商相关广告的展示次数、点击次数以及广告费用来对其潜在状态进行描述和划分,并使用隐Markov模型对广告商的时序状态进行建模.重点在于将机器学习和数据挖掘的方法应用于广告商的建模之中,并取得了不错的预测正确率.

搜索竞价广告中关键字最优化策略

关键字是搜索竞价广告中联结广告主、搜索用户和搜索引擎之间的重要纽带。关键字的生成、选择与分组等过程一直都是搜索竞价广告主所面临的核心决策问题，并贯穿于搜索竞价推广活动的整个生命周期。本文提出了一个针对搜索竞价推广活动整个生命周期的多层次、闭环关键字策略优化框架模型，分别从关键字的生成、扩展、定位、选择与组合以及动态调整几个方面研究相应的最优化策略。进而，利用实际关键字竟价推广活动的日志数据，设计了相应的搜索竞价关键字策略实验场景，对本文提出的关键字优化模型及其算法进行实际验证与评估。实验结果表明，本文所提出的关键字策略优化框架模型及其算法能够收敛且在很大程度上优于一般广告主所采取的关键字策略。

搜索引擎广告“ 表里如一”的设计研究

从"表里如一"的角度出发研究能使搜索引擎广告保持视觉统一性的设计方法,从而提升用户对搜索引擎广告的信任度,促进互联网广告市场的良好发展。通过对其市场现状、文献以及消费者分析总结出现有广告视觉层次的问题,为此提出具体的解决方法,并通过设计实例验证其方法的可行性。通过搜索引擎广告案例将色彩、品牌、图形与品牌风格的统一提升其视觉效果,更好地改变了网络广告的视觉呈现。通过分析调研现搜索引擎广告"表里不一"的问题,提出视觉表现提高的方法,在设计上增加搜索引擎广告的统一性,使其达到"表里如一"视觉效果,优化了用户的视觉体验,推动其网络广告行业的良好发展。

基于特征学习的广告点击率预估技术研究

搜索广告中的点击率预估问题在信息检索和机器学习等领域一直是研究的热点.目前通过设计特征提取方案获得特征和针对用户点击行为建模等方法,并没有充分考虑广告数据具有的高维稀疏性、特征之间存在高度非线性关联的特点,致使信息利用不充分.为了降低数据稀疏性和充分挖掘广告数据中隐藏的规律,该文提出了面向广告数据的稀疏特征学习方法.该方法基于张量分解实现特征降维,并充分利用深度学习技术刻画数据中的非线性关联,以解决高维稀疏广告数据的特征学习问题,实验结果验证了文中提出的方法能够有效地提升广告点击率的预估精度,达到了预期效果.

谷歌 做搜索广告,就像谈恋爱

做搜索引擎广告其实就像谈恋爱——有人觉得很简单,有人却觉得很复杂;有人满意得好像心里吃了蜜,有人却感觉像是上了贼船;有的人希望天长地久,有的人却多一天也忍受不下去——还有很多人,自己也说不清究竟感觉好还是不好。本文无法帮你找到理想的"另一半",却可以告诉你理想的搜索引擎广告应该是什么样。