在线关键字广告竞价排位的最优竞价策略研究

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1、上海交通大学硕士学位论文在线关键字广告竞价排位的最优竞价策略研究姓名：李俊申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：蒋馥20070101在线关键字广告竞价排位的最优竞价策略研究摘要网络营销成为了许多公司越来越重视的一个议题。在各种不同的互联网广告中，各大搜索引擎公司所提供的关键字广告最为引人注目。围绕关键字广告拍卖竞价机制的相关研究成为了近两年国外许多著名学者的研究热点。然而，由于关键字广告的竞价拍卖机制具有非常独特的动态特征，广告商发现难以采用有效的竞价策略平衡各种预算限制与关键字广告的竞价效果。特

2、别地，全局性的竞价策略对于广告商而言，意义更为重大。本文从关键字竞价拍卖的产品入手，全面分析了主流关键字竞价拍卖产品的特征和研究全局竞价策略的重大意义，提出了基于贝叶斯网络模型的关键字竞价效果预测方法，建立了各种全局及局部限制条件限制下的全局最优竞价策略的数学模型，并将预测方法用于全局最优化方程的求解，给出了具有实际应用价值的关键字竞价拍卖的全局最优策略和决策方法。本文的主要研究内容如下：（一）详尽地分析了在线关键字广告的历史、发展、关键广告竞价拍卖产品的主要特征以及独特的拍卖特性。通过对关键字广告目前的各

3、个研究方向和内容的总结，分析了研究关键字广告竞价策略的难点，并根据广告商的实际需求指出了研究全局性的关键字竞价策略的迫切性。（二）提出了运用贝叶斯网络学习历史竞价数据然后对竞价效果进行预测的方法。结合数学模型描述了两大类关键字竞价拍卖产品（按竞价价格排名的产品以及按收入排名的产品）的各个属性之间的定性关系。运用统计方法对部分关键字竞价拍卖的历史数据进行分析，验证了历史数据中各个变量属性之间的计量关系以及相关研究的两大基础假设。根据前文的相关研究及实证分析针对两大类产品分别提出了基于贝叶斯网络的关键字广告竞价

4、预测模型，并对预测效果进行了验证。（三）提出了运用优化理论与贝叶斯网络预测模型相结合的方法来求解基于全局的最优竞价策略的决策方法。分析了几种常见的关键字竞价的局部策略及其局限性。并证明了不同条件下的局部优化策略与全局优化策略之间异同的结论。结合优化理论提出了在各种全局及局部限制条件限制下的全局最优竞价策略的数学模型。对于该模型中的局部限制条件，运用相应的转换算法把常见的可能产生冲突的局部限制条件转换为统一的无冲突的限制条件。最终建立了各种限制条件下以及不同优化目标下的最优竞价策略的计算方法，展示了基于贝叶斯

5、网络预测的全局最优竞价策略的可行性和科学性。总之，本文的研究提出了通过学习历史数据指导关键字竞价拍卖的决策思想，引入了利用贝叶斯网络学习和预测关键字竞价拍卖的理论框架，给出了一种具有实际应用价值的各种限制条件下以及不同优化目标下的关键字竞价拍卖的全局最优竞价策略的决策方法，解决了广告商在关键字竞价决策中的实际困难，是对关键字竞价拍卖研究领域的丰富和完善。关键字：关键字广告，最优策略，贝叶斯网络，关键字竞价，搜索引擎营销RESEARCHONOPTIMUMBIDDINGSTRATEGYINONLINEKEYWO

6、RDAUCTIONSABSTRACTManyenterprisesattachmoreandmoreimportancetoonlinemarketing.Amongallkindsoftheonlineadvertising,keywordadvertisingcatchesmostoftheeyes.Theresearcharoundkeywordauctionsbecomesoneofhottesttopics.However,owingtotheuniquedynamiccharacteristic

7、sinkeywordauctions,it’sverydifficultfortheadvertiserstofindaneffectivestrategytokeepthebalancebetweenthebudgetconstraintsandtheeffectofkeywordbidding.Especially,it’sveryusefulforthemtofindaglobaloptimumbiddingstrategy.Basedonthekeywordauctionproducts,thisp

8、aperfullyanalyzescharacteristicofthemainkeywordauctionproductsandsignificanceofresearchonglobalbiddingstrategy.ItproposesapredictionmethodofkeywordauctionbasedonBayesiannetworkandestablishesmathfunctionsforgl