关键字竞价广告策略的多阶段联合优化研究

In search auctions, advertisers face various advertising decisions throughout the entire lifecycle of search advertising campaigns. Different advertising strategies such as budget allocation, keyword selection and bidding determination, depend on each other. That is, the change of one advertising strategy will affect the performance of other strategies. This project aims to systematically explore a hierarchical framework for joint optimization of advertising strategies during the entire lifecycle of search advertising campaigns, by utilizing probabilistic graphical model, stochastic programming, adaptive dynamic programming and optimal control theory. Based on this framework, we will develop optimal strategies for different decision portfolios over budget, keyword and bidding factors. Furthermore, an experimental platform for joint optimization of advertising strategies is built to encapsulate various settings of decision problems in search auctions. With field reports and logs from historical and ongoing search advertising campaigns, our framework for joint optimization of advertising strategies 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 computational advertising, search auctions and search engine marketing, but also improve search advertising performance and in the meantime save advertising expenditures for small and medium enterprises (SME), thus effectively enhance the development of search auctions and marketing industries.

搜索竞价中，广告主面临一系列不同的决策问题，贯穿于推广活动的整个生命周期。不同类型的广告策略（如预算分配、关键字选择和投标价策略）互相依赖与制约，即一种决策的改变会影响到其它决策的效果和最优性。本项目综合运用概率图、随机规划、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的广告策略联合优化框架模型，针对不同决策问题组合分别探讨相应的联合优化策略与算法，并建立搜索竞价广告策略实验环境对相关优化策略进行模拟验证，进而利用搜索推广历史日志数据和正在实施的推广活动对相关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为计算广告学、搜索竞价广告和搜索引擎营销等领域的基础理论研究做出一定的学术贡献，也能够为中小企业节省广告费用的同时提高搜索推广活动的效率，有效地促进搜索推广与营销产业的发展，具有重要的科学意义和应用价值。

搜索竞价广告中，广告主需要制定各种类型的广告策略，如预算分配、关键字选择和投标价优化等。这一系列决策问题，互相影响、密不可分，同时具有高度的不确定性。因此，需要对搜索竞价广告中各种类型的决策问题进行联合优化研究。. 在学术研究方面，针对搜索推广整个生命周期的搜索竞价广告决策问题及其之间的依赖关系，课题组系统地研究并提出了一个搜索竞价广告策略的多阶段联合优化框架模型，分别针对不同决策问题组合，包括跨广告市场预算分配与关键字投资组合协同优化策略、跨广告组和关键字的双层投标策略、关键字匹配方式与关键字选择协同优化策略、搜索竞价广告中的合作广告策略，探讨相应的联合优化与调整策略与算法，并建立一个搜索竞价广告策略实验环境，设计区组化的、随机可控的实验场景，对所提出的联合优化框架模型与策略进行模拟验证，进而利用竞价推广历史日志数据和正在实施的竞价推广活动对相关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。. 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，已发表或接收的学术论文共15篇，其中SCI/SSCI论文6篇、国际会议论文7篇。另外，已投稿/在审论文3篇（ISR、JOC、IPM）。课题组翻译并出版了国际知名学者宾州大学Jansen教授的著作《搜索营销：理解关键字广告之核心》（Understanding sponsored search: Core elements of keyword advertising. Cambridge University Press），并于2019年交由机械工业出版社出版。. 在人才培养方面，目前正在培养博士研究生6名，硕士研究生1名。 . 在国内外学术交流交流方面，课题组成员共参加国内外学术会议11人次，出访1人次，来访7人次；并作了本课题研究成果相关的学术报告9次。. 本项目的研究成果不仅能够为计算广告学、搜索竞价广告和搜索引擎营销等领域的基础理论研究做出一定的学术贡献，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推广活动的效率，有效地促进搜索推广与营销产业的发展，具有重要的科学意义和应用价值。