搜索竞价中关键字最优化策略研究

In search auctions, keyword is a kernel bridge between advertisers, search users and search engines. Advertisers have to face a series of primary keyword-related decisions (e.g., keyword generation, selection and portfolio) throughout the entire lifecycle of search advertising campaigns. This project aims to systematically explore a hierarchical keyword optimization framework to support various keyword-related decisions during the entire lifecycle of search advertising campaigns, by utilizing probabilistic graphical model, stochastic programming, random sets theory, adaptive dynamic programming and optimal control theory. Based on this framework, we will develop optimal strategies for keyword generation, expansion, allocation, selection and portfolio with consideration of search advertising structures, and dynamical adjustment according to the realtime advertising performance. Furthermore, an experimental platform for keyword research optimization is built to encapsulate various settings of keyword-related decisions in search auctions. With field reports and logs from historical and ongoing search advertising campaigns, our keyword optimization framework and identified strategies are validated in order to ensure practical values of this research. The research achievements and findings of this project are both theoretically and practically valuable, can not only facilitate researches of search auctions and search engine marketing, but also improve search advertising performance and in the meantime save advertising expenditures and time for small and medium enterprises (SME), thus effectively enhance the development of search auction and marketing industries.

关键字是搜索竞价中联结广告主、搜索用户和搜索引擎之间的重要纽带。关键字的生成、选择与分组等过程都是搜索竞价广告主面临的核心决策问题，而且贯穿于搜索竞价活动的整个生命周期。本项目综合运用概率图、随机规划、随机集、自适应动态规划和优化控制等理论与方法，系统地研究针对搜索竞价推广活动整个生命周期的多层次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最优化策略，并建立关键字策略实验环境对相关优化策略进行模拟验证，进而利用推广历史日志数据和正在实施的推广活动对关键字优化模型及其算法进行实际验证与评估，以确保本项目研究成果的实践价值。本项目的研究成果不仅能够在很大程度上提高我国搜索竞价广告与营销领域的理论研究水平，也能够为广大中小企业节省推广时间和广告费用的同时提高搜索竞价推广活动的效率，有效地促进搜索竞价推广与营销产业的发展，具有重要的科学意义和应用价值。

关键字是搜索竞价中联结广告主、搜索用户和搜索引擎之间的重要纽带。关键字的生成、选择与分组等过程都是搜索竞价广告主面临的核心决策问题，而且贯穿于搜索竞价活动的整个生命周期。. 本项目研究聚集于搜索广告中的关键字生成、选择、组合与调整等决策问题，系统性研究了相应的关键字决策优化策略。课题组深入分析了搜索竞价推广活动整个生命周期中关键字相关决策问题，研究并提出了一个多层次、闭环的关键字最优化策略框架模型，并分别从特定领域关键字的生成与扩展、基于目标搜索市场的关键字定位、针对搜索广告结构的关键字选择与组合以及动态调整几个方面初步设计了一系列闭环回馈的最优化策略，并建立了搜索广告决策实验环境对所提出的关键字优化策略进行了模拟验证，进而利用竞价推广历史日志数据对关键字优化框架模型及其策略进行了实际验证与评估，从而确保课题相关研究成果的实践价值。与此同时，课题组研究并提出了一个基于人工社会的搜索竞价广告系统仿真平台，可以支持和设计各种各样的精确可控的实验。.在学术论文发表方面，截止目前，课题组整理了本课题的主要研究成果并出版了学术专著1部，并与国际知名学者（宾州大学Jansen教授等）共同组织IEEE Intelligent Systems“计算广告学”专刊一本，将于2017年3月出版；已发表或接收的学术论文共13篇，其中SCI/SSCI论文6篇、国内期刊论文1篇、国际会议论文5篇、国内会议论文1篇。另外，已投稿/在审论文3篇（ISR、OR、JOC）。. 在人才培养方面，目前正在培养博士研究生2名，硕士研究生3名。. 在国内外学术交流交流方面，共出访2人次；参加国内外学术会议7人次，并做了本课题研究成果相关的学术报告4次。. 本项目的研究成果不仅能够在一定程度上提高在线广告和搜索引擎广告中的关键字相关决策的基础理论研究水平，也能够为中小企业节省推广时间和广告费用的同时提高搜索竞价关键字决策以及推广活动的效率，具有重要的科学意义和应用价值。