Problem wyboru słowa kluczowego w aukcji marketingu w wyszukiwarkach

Po pierwsze, wciąż nie jestem pewien, czy cstheory jest dobrze przystosowana do tego pytania, więc nie obrażę się, jeśli tłum uzna, że ​​tak nie jest ...

W marketingu w wyszukiwarkach interesujących jest kilka problemów. Zaprojektowanie uczciwych (i rentownych) mechanizmów aukcyjnych oraz obliczenie optymalnych strategii licytacji w ramach ograniczonych zasobów pieniężnych to dwa przykłady interesujących (i dobrze udokumentowanych) problemów.

Innym interesującym problemem jest wybór słowa kluczowego: jak wybrać najbardziej opłacalne słowo kluczowe (bez żadnego linku do dostępnej kwoty pieniędzy lub do „tematu” słowa kluczowego). „Zyskowny” może oznaczać najlepszy przychód lub najlepszy zysk. Problem dotyczy niepewności: współczynnik klikalności słowa kluczowego nie jest znany, współczynnik konwersji również nie jest znany.

Czy znasz jakieś teoretyczne prace związane z tym problemem?

To świetne pytanie, nad którym zastanawiałem się. Podczas aukcji reklam internetowych potrzebujesz polityki cenowej, która zachęca do prawdziwego ujawnienia. Możesz przeprowadzić normalną aukcję drugiej ceny na cenach ofertowych, ale wtedy wybrane reklamy mogą być okropne pod względem klikalności i zysku - to, co naprawdę chcesz zrobić, to spojrzeć na oczekiwany przychód z reklamy, na przykład czasy licytacji oczekiwane kliknięcie (ale nie można obliczyć oczekiwanego kliknięcia bez eksperymentowania, co może naruszać „sprawdzalność strategii”). Z drugiej strony, możesz po prostu uruchomić optymalny algorytm kontekstowego bandytyaby wyświetlać najczęściej klikane reklamy, ale może to nie być opłacalne ani niedrogie. Obsługa obu aspektów jednocześnie stanowi niezły problem teoretyczny. Jednym z dobrych ostatnich artykułów, który porusza wiele z tych problemów, jest „ Prawdziwe mechanizmy z niejawnym obliczaniem płatności ”.

W najbardziej podstawowej formie można to postrzegać jako problem uczenia się: każde słowo kluczowe daje pewien zysk (biorąc pod uwagę CTR, współczynnik konwersji, ceny itp.), Który nie jest znany i należy się go nauczyć. Mniej więcej problem uzbrojonego bandyty.

W tej dziedzinie jest wiele prac teoretycznych, poczynając od prac Mehty, Saberi, Vazirani, Vazirani'2005 . Więcej przykładów artykułów dotyczących współczynników klikalności i danych wejściowych z przypadkowych permutacji to Goel-Mehta'08 , Muthukrishnan-Pal-Svitkina'07 .

Przeprowadzono wiele badań dotyczących kilku wariantów problemów związanych z aukcjami reklam, szczególnie w ciągu ostatnich dwóch lat. Więcej powiązanych artykułów znajdziecie w materiałach z konferencji International Workshop On Internet and Network Economics (WINE) i Electronic Commerce (EC). Ponieważ konferencje te są dobrze reprezentowane przez uczestników takich firm jak Yahoo, Google, Amazon itp., Znajdziesz artykuły dotyczące bardzo praktycznych wariantów twojego problemu.