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。

May, 2008

研究了程序化广告和语境广告并结合人工智能技术的应用，探讨了它们在广告投放和广告竞价策略优化方面的影响，同时指出了相关的合规和伦理问题。

May, 2022

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

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

通过构建一个应用于电商赞助搜索的层次化网络框架，结合历史广告点击数据来进行信号、检索关键词和广告的关联，选择模型权重最佳的边缘来提高 RPM/CTR，从而达到多维度广告检索和推荐的目的。

Dec, 2017

本研究建立了一个通用的优化框架，用于设计动态在线市场中的自动竞价代理，该框架仅优化买家的利益，并对卖家施加的拍卖机制无动于衷，因此可以跨多个平台联合优化一组广告，并自动保证预算分配和出价策略的最优性。

Feb, 2022

该论文探讨了使用生成神经网络以及强化学习算法来解决在线广告推荐中的关键字提取问题，提出的模型能够生成与输入相关、多样化的关键字，并且满足领域特定信息的限制条件，并通过离线和在线评估表明，所提出的模型能够显著提高广告投放的覆盖率、点击率和 RPM。

Feb, 2019

本论文提出了一个综合的学习出价框架 Bidding Machine，能够联合优化估算广告效用、预测市场价值、制定最佳竞标策略三个挑战，大大提高了广告活动的效益和利润。

Mar, 2018

本文提出了一种在线学习框架，利用多维度的决策变量、赌博反馈和长期不确定性约束，帮助广告客户在非平稳采购结果的真实赌博反馈环境中动态优化广告平台的杠杆决策，取得低损失结果。

Jul, 2023

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