May, 2008

赞助搜索广告的算法方法

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TL;DR现代商业互联网搜索引擎通过拍卖方式在搜索结果旁边展示广告，这种发起出价的赞助搜索依靠市场机制，我们总结了当前拍卖系统的情况，描述了博弈论方面的基本原理，该博弈涉及到三方，分别是广告主、搜索引擎和搜索用户，介绍了强调每方角色的研究方向，并使用机制设计、优化和统计估计的技术来制定竞标和定价算法最后提出了赞助搜索广告中的一些挑战。
sponsored searchauctionsgame theorymechanism designoptimization
发现论文，激发创造
  • 赞助搜索中的收入最大化博弈论机器学习方法

    本文提出一种新颖的博弈论机器学习方法，该方法自然地合并机器学习和博弈论，通过双层优化框架学习拍卖机制以实现经验收入最大化。实验证明，该方法能够比几个基线方法产生更有效的拍卖机制。

    Jun, 2014

  • 具有马尔可夫用户的赞助搜索拍卖

    通过研究用户行为，提出一种基于马尔可夫模型的最高效广告分配算法，结合 VCG 机制实现真实拍卖，得到了和 GSP 相似的拍卖稳定性和直观性。

    May, 2008

  • AiAds：面向赞助搜索的自动智能广告系统

    本文介绍百度所开发的智能广告系统 - AiAds 系统的架构和模型技术，该系统利用机器学习技术，通过自动化竞标策略、智能定位和智能创意模型等将手动优化转换为多个自动化任务，并使用先进的方法进行优化。该系统可以显著提高广告主的广告 Kamp、用户体验和广告平台的收入，并提出了解决几个关键挑战的经验教训。

    Jul, 2019

  • 带有丰富广告的赞助搜索拍卖

    该研究报告探讨了随着广告形式的变革，GSP 拍卖架构在计算价格时所遇到的问题，并提出了一种重新设计搜索广告销售系统的机制来解决这些问题。

    Jan, 2017

  • 优化搜索广告策略：将强化学习与广义第二价格拍卖相结合以实现增强型广告排名和出价

    本文探讨了在电子商务平台中将战略优化方法引入搜索广告领域，重点关注广告排名和竞价机制。通过结合强化学习和进化策略，我们提出了一个动态模型，能够根据用户交互的变化优化广告成本、用户相关性和平台收益的平衡。我们的研究结果表明，在广告投放准确性和成本效率方面取得了显著的改进，证明了该模型在实际场景中的适用性。

    May, 2024

  • 深度自动化机制设计 --- 用于广告竞价和分配的新闻推送

    电子商务平台上的广告拍卖和分配过程对广告收入和总商品交易量有直接影响，存在两个问题：广告拍卖阶段不考虑外部因素（例如实际显示位置和上下文对广告点击率的影响），广告分配阶段无法实现广告的激励兼容性。以往的研究多关注其中一个阶段，忽视了这个两个阶段的问题，从而导致了次优的结果。

    Jan, 2024

  • 可扩展的在赞助搜索广告中查询和广告的语义匹配

    该研究提出了一种基于语义嵌入的高级匹配方法，通过利用用户搜索会话的语义嵌入来自动找到更多的相关查询以供广告商竞标，同时提出了解决冷启动问题的方法，该方法已在实际搜索流量中进行了测试并获得了显著的优化结果和增量收益，同时将学习到的查询嵌入开源供计算广告和相关领域的研究人员使用。

    Jul, 2016

  • 搜索广告的通用拍卖机制

    该论文研究了在赞助搜索中，对于一定数量的广告位需要在竞争的广告商之间进行分配，提出了将拍卖机制与广告竞价相结合的策略，给出了一种基于线性效用的指派模型，在此基础上提出了 GSP 和 VCG 机制，并介绍了计算该模型中的拍卖结果的算法。

    Jul, 2008

  • 深度强化学习在赞助搜索实时竞价中的应用

    本文提出了一种基于强化学习的方法解决了在线广告拍卖中的实时竞标问题，特别是在搜索广告拍卖中针对多关键字的竞标策略提出了一个控制模型。

    Mar, 2018

  • 多广告位赞助搜索竞拍的真实学习机制及外部性

    该论文扩展了有关单 Slot 拍卖中的 sponsored search auctions 的机制设计的研究，并研究了使用级联模型来解决多 Slot 拍卖中的 CTR 估计和真实机制设计的问题。

    May, 2014