基于赞助搜索的关键字广告最优策略研究

论文摘要

基于搜索的关键字广告也称为赞助搜索,是一种在搜索引擎上的营销方式,已经成为了网络营销的重要工具,它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。该广告形式既满足了用户的信息需求,又满足了企业特别是中小企业直接面对客户进行营销和销售的广告需求。相比传统的广告,基于赞助搜索的关键字广告具有很强的针对性和目标性、成本较低、广告预算可控制、操作简单、广告效果明显且可衡量等优势。现有的从广告主出发的研究还处于发展阶段,多数集中在如何为每个关键字出价从而获得最大化利润等问题进行求解,缺少在预算层面、关键字选择层面及竞价研究。而预算分配、关键字选择及竞价是关键字广告的核心步骤。本文在分析国内外研究成果的基础上,对关键字广告展开系统的研究,从两个层面上对其进行研究。从宏观的角度出发,研究了广告主在不同排名和付费机制下进行推广的最优预算分配策略;从微观的角度出发,研究了广告主的关键字选择策略及最优竞争策略。构建在单一搜索引擎上进行广告的最优预算分配模型。通过对关键字广告过程的合理抽象及特征元素的提取,建立预算分配的动态最优化模型。考虑两种情形下的预算分配。第一为广告主在采用广义第二价格机制的搜索引擎上的最优分配,给出潜在点击数不同变化趋势下的最优预算分配策略。第二为广告主在采用基于质量得分的广义第二价格机制的搜索引擎上的最优资源分配,在给出质量得分和点击率函数关系的情况下,提出了在不同市场环境下的最优预算分配策略。构建在多个搜索引擎上进行广告的最优预算分配模型。主要研究预算资源在不同的搜索引擎上分配,包括以下三种情形。多广义第二价格机制机制搜索引擎的最优预算分配;多基于质量得分的广义第二价格机制搜索引擎的最优预算分配;多混合机制搜索引擎的最优预算分配。针对这三种情况,分析并给出了不同环境和设置下的最优预算分配策略,并且通过建立关键字广告仿真器对提出的策略进行验证。研究了广告主的关键字选择策略。对关键字选择问题进行定义,给出关键字列表的长度为2和大于2时,每个阶段只使用一个关键字下的最优选择策略。对动态最优分配指数无法应用在新关键字的情况下,提出了四种新老关键字选择方案。给出每个阶段内可以同时使用多个关键字的选择策略,包括所有关键字回报都是正态分布的选择策略和关键字回报没有先验分布知识下的选择策略。通过仿真给出了不同环境下不同方案的优劣性,从而为广告主提供指导。此外还给出了完美信息下的关键字选择优化模型及求解方案。从广告主互相竞争广告位的角度出发,研究了广告主的最优竞价策略。对广告主在搜索引擎结果页面上广告位的竞争进行了抽象和描述,建立广告主在不同广告位上的支付和利润函数,然后分别给出了广告主单阶段和多阶段的最优竞价反应策略。分析并设计了基于人工系统-计算实验-平行执行框架的关键字广告决策支持系统。在分析了关键字广告人工系统、计算实验和平行执行框架的基础上,搭建了关键字实验平台。给出了实验平台的技术框架、内容框架及决策支持系统体系构建,然后从实现平台的角度对实验平台的场景和竞价智能体进行了设计。本文的研究成果在一定程度上弥补了关键字广告预算分配、关键字选择研究及最优竞价的空白,同时也为参与关键字广告的企业提供决策支持。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 问题的提出及研究意义
• 1.1.1 问题的研究背景
• 1.1.2 问题的提出
• 1.1.3 研究目的及意义
• 1.2 国内外研究现状及评述
• 1.2.1 关键字广告研究分类
• 1.2.2 基于广告主的研究现状
• 1.2.3 最优广告策略研究现状
• 1.3 主要研究内容及研究方法
• 1.3.1 本文的研究内容
• 1.3.2 本文的结构安排
• 1.3.3 研究思路和方法
• 第2章 单搜索引擎的最优预算分配策略
• 2.1 最优控制模型在管理中的应用
• 2.1.1 动态最优化基本要素
• 2.1.2 最优控制基本模型
• 2.1.3 最大值原理
• 2.1.4 现值汉密尔顿函数
• 2.2 GSP机制下最优预算分配
• 2.2.1 问题描述
• 2.2.2 优化模型构建
• 2.2.3 最优预算分配策略
• 2.3 QGSP机制下最优预算分配
• 2.3.1 问题描述
• 2.3.2 优化模型构建
• 2.3.3 最优解条件
• 2.3.4 最优预算策略
• 2.3.5 数值例子
• 2.4 本章小结
• 第3章 多搜索引擎的最优预算分配策略
• 3.1 多搜索引擎推广
• 3.1.1 多搜索引擎推广的必要性
• 3.1.2 多搜索引擎推广案例
• 3.2 多GSP搜索引擎最优预算分配
• 3.2.1 问题描述
• 3.2.2 优化模型构建
• 3.2.3 最优预算分配策略
• 3.2.4 最大化点击数的分配策略
• 3.3 多QGSP搜索引擎最优预算分配
• 3.3.1 优化模型构建
• 3.3.2 最优预算分配策略
• 3.4 混合多搜索引擎最优预算分配
• 3.4.1 优化模型构建
• 3.4.2 最优预算分配策略
• 3.5 最优预算策略仿真评估
• 3.5.1 仿真环境设立
• 3.5.2 单搜索引擎最优策略仿真
• 3.5.3 多搜索引擎仿真
• 3.6 本章小结
• 第4章 最优关键字选择策略
• 4.1 关键字选择问题定义
• 4.2 多臂赌博机过程
• 4.2.1 多臂赌博机过程定义
• 4.2.2 Gittins Index
• 4.3 正态分布报酬的关键字选择
• 4.3.1 关键字选择问题描述
• 4.3.2 两个关键字之间的选择
• 4.3.3 每阶段选择单个关键字策略
• 4.3.4 每阶段选择K关键字策略
• 4.4 无先验知识的关键字选择
• 4.4.1 EVEK关键字选择策略
• 4.4.2 EVEKL-MPK关键字选择策略
• 4.4.3 EVEK-V关键字选择策略
• 4.4.4 无先验知识关键字选择策略评估
• 4.5 完美信息下的关键字选择
• 4.5.1 关键字选择模型
• 4.5.2 关键字组合优化求解
• 4.6 本章小结
• 第5章 关键字广告的最优竞争策略
• 5.1 竞争分析的描述及假设
• 5.1.1 竞争分析的描述
• 5.1.2 竞争分析的假设
• 5.2 竞争分析的最优策略
• 5.2.1 单阶段最优策略
• 5.2.2 多阶段最优策略
• 5.3 实例数据验证
• 5.4 本章小结
• 第6章 基于ACP的关键字广告决策支持系统设计
• 6.1 关键字广告的ACP概念框架
• 6.1.1 关键字广告的ACP模型
• 6.1.2 关键字广告人工系统基本框架
• 6.1.3 关键字广告计算实验基本框架
• 6.1.4 关键字广告平行系统基本框架
• 6.2 关键字广告实验平台的体系架构
• 6.2.1 基本技术框架
• 6.2.2 关键字广告实验平台内容框架
• 6.3 关键字广告决策支持系统分析与设计
• 6.3.1 系统的需求分析
• 6.3.2 系统的功能分析
• 6.3.3 系统体系框架
• 6.3.4 系统流程图
• 6.4 关键字广告实验平台部分实现与运行
• 6.4.1 关键字广告实验平台场景设计
• 6.4.2 关键字广告实验平台竞价Agent设计
• 6.4.3 关键字广告实验平台运行
• 6.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢
• 个人简历
• 作者在读博期间从事的科研工作