Vấn đề lựa chọn từ khóa trong đấu giá tiếp thị công cụ tìm kiếm

Trước hết, tôi vẫn không chắc liệu cstheory có thích nghi tốt với câu hỏi này hay không, vì vậy tôi sẽ không bị xúc phạm nếu đám đông nghĩ rằng đó không phải là trường hợp ...

Trong tiếp thị công cụ tìm kiếm, một số vấn đề là thú vị. Thiết kế các cơ chế đấu giá công bằng (và có lợi nhuận) và tính toán các chiến lược đặt giá thầu tối ưu theo nguồn lực tiền tệ bị ràng buộc là hai ví dụ về các vấn đề thú vị (và được ghi chép rõ ràng).

Một vấn đề đáng quan tâm khác là một trong những lựa chọn từ khóa: làm thế nào để chọn từ khóa có lợi nhất (không có bất kỳ liên kết nào đến số tiền có sẵn hoặc "chủ đề" của từ khóa). "Có lợi nhuận" có thể mang lại doanh thu tốt nhất hoặc lợi nhuận tốt nhất. Những vấn đề này liên quan đến sự không chắc chắn: tỷ lệ nhấp của từ khóa không được biết, tỷ lệ chuyển đổi cũng không được biết.

Bạn có biết về một số công việc lý thuyết liên quan đến vấn đề này?

Đây là một câu hỏi hay, tôi đã suy nghĩ rất nhiều. Trong một cuộc đấu giá quảng cáo trên internet, bạn muốn có một chính sách giá khuyến khích sự tiết lộ trung thực. Bạn có thể chạy một phiên đấu giá giá thứ hai bình thường trên giá thầu, nhưng sau đó các quảng cáo được chọn có thể rất tệ về tỷ lệ nhấp và lợi nhuận - điều bạn thực sự muốn làm là xem doanh thu dự kiến ​​của quảng cáo, giống như thời gian đặt giá thầu lần nhấp dự kiến ​​(nhưng bạn không thể tìm ra lần nhấp dự kiến ​​mà không có một số thử nghiệm, điều này có thể vi phạm "tính chống chiến lược"). Mặt khác, bạn chỉ có thể chạy một thuật toán băng cướp theo ngữ cảnh tối ưuđể hiển thị quảng cáo được nhấp nhiều nhất, nhưng điều đó có thể không sinh lãi, cũng không dễ dàng định giá. Xử lý cả hai khía cạnh đồng thời làm cho một vấn đề lý thuyết tốt đẹp. Một bài báo hay gần đây đã giải quyết rất nhiều vấn đề này là " Cơ chế trung thực với tính toán thanh toán ngầm ".

Ở dạng cơ bản nhất, điều này có thể được xem như là một vấn đề học tập: mỗi từ khóa mang lại một số lợi nhuận (có tính đến TLB, tỷ lệ chuyển đổi, giá, v.v.) không được biết và cần phải học. Ít nhiều một vấn đề tên cướp đa vũ trang.

Thực tế có rất nhiều công việc lý thuyết trong lĩnh vực này bắt đầu với công việc của Mehta, Saberi, Vazirani, Vazirani'2005 . Các ví dụ khác về các giấy tờ liên quan đến tỷ lệ nhấp và đầu vào từ hoán vị ngẫu nhiên bao gồm Goel-Mehta'08 , Muthukrishnan-Pal-Svitkina'07 .

Có rất nhiều nghiên cứu được thực hiện trên một số biến thể của các vấn đề đấu giá quảng cáo, đặc biệt là trong hai năm qua. Bạn sẽ tìm thấy nhiều tài liệu liên quan hơn trong quá trình tố tụng của các hội thảo quốc tế về Internet và kinh tế mạng (WINE) và thương mại điện tử (EC). Vì các hội nghị này được đại diện bởi những người tham dự từ các công ty như Yahoo, Google, Amazon, v.v., bạn sẽ tìm thấy các bài viết giải quyết các biến thể rất thực tế cho vấn đề của bạn.