Problema di selezione delle parole chiave nell'asta di marketing dei motori di ricerca

Prima di tutto, non sono ancora sicuro che cstheory sia ben adattato a questa domanda, quindi non mi offenderò se la folla pensa che non sia il caso ...

Nel marketing dei motori di ricerca, diversi problemi sono interessanti. La progettazione di meccanismi di vendita all'asta equi (e redditizi) e il calcolo di strategie di offerta ottimali con risorse monetarie limitate sono due esempi di problemi interessanti (e ben documentati).

Un altro problema di interesse è quello della selezione delle parole chiave: come selezionare la parola chiave più redditizia (senza alcun collegamento alla quantità di denaro disponibile o all '"argomento" della parola chiave). "Redditizio" può essere dare il miglior reddito o il miglior profitto. Questo problema affronta l'incertezza: la percentuale di clic di una parola chiave non è nota, nemmeno la percentuale di conversione è nota.

Sei a conoscenza di alcuni lavori teorici relativi a questo problema?

Questa è un'ottima domanda, una su cui ho riflettuto molto. In un'asta di annunci Internet, desideri una politica dei prezzi che incoraggi la rivelazione veritiera. Potresti eseguire una normale asta di secondo prezzo sui prezzi di offerta, ma gli annunci selezionati potrebbero essere terribili in termini di click-through e profitto: ciò che vuoi davvero fare è guardare alle entrate previste di un annuncio, qualcosa come i tempi di offerta clicktrough previsto (ma non è possibile capire il clickthrough previsto senza alcuni esperimenti, che potrebbero violare la "rigidità strategica"). D'altra parte, potresti semplicemente eseguire un algoritmo bandit contestuale ottimaleper visualizzare gli annunci più cliccati, ma che potrebbero non essere redditizi, né facilmente valutabili. Gestire entrambi gli aspetti contemporaneamente crea un bel problema teorico. Un buon documento recente che affronta molti di questi problemi è " Meccanismi veritieri con calcolo implicito dei pagamenti ".

Nella forma più semplice, questo può essere visto come un problema di apprendimento: ogni parola chiave fornisce un profitto (tenendo conto del CTR, del tasso di conversione, dei prezzi, ecc.) Che non è noto e deve essere appreso. Più o meno un problema di bandito multi-armato.

C'è in effetti un sacco di lavoro teorico in questo settore a partire dal lavoro di Mehta, Saberi, Vazirani, Vazirani'2005 . Altri esempi di articoli che trattano di percentuali di clic e input da permutazioni casuali includono Goel-Mehta'08 , Muthukrishnan-Pal-Svitkina'07 .

Vi sono numerose ricerche condotte su diverse varianti di problemi relativi alle aste pubblicitarie, in particolare negli ultimi due anni. Troverai altri articoli correlati negli atti delle conferenze dell'International Workshop on Internet And Network Economics (WINE) e del commercio elettronico (EC). Poiché queste conferenze sono ben rappresentate dai partecipanti di aziende come Yahoo, Google, Amazon ecc., Troverai documenti che affrontano varianti molto pratiche del tuo problema.