关于搜索引擎广告系统那点事儿

关于搜索引擎广告系统那点事儿

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搜索引擎技术

写下这个题目,感觉涵盖的范围很大,自己说的很小。再一想,反正对这个也不是很了解,那就无知者无畏吧,反正在自己的博客上闲扯不需要顾及太多。

嗯,此刻我的表情是一个贱贱的微笑。

一直以来都感觉sem(指关键词广告)是重视搜索引擎营销的大大们烧钱的主要渠道。自然,sem也是搜索引擎来钱的不可或缺的渠道。有这样一种利益关系存在,搜索引擎想要赚钱,就需要将目光瞄向sem投放的广告主们的口袋。长久以来,必然会造就这样一种局面:广告主们谁给的钱多,谁才有机会再搜索引擎的sem区域展示,谁才能获得更好的排名。

好吧,第一代搜索广告系统就是这么干的(包括百度、雅虎等)。短时间内来看,似乎没有什么问题,但是长期来看,搜索引擎采用此种方式无异于自掘坟墓。

为什么这么说呢?

从ROI的角度来说,大大们之所以愿意烧钱,是因为从整体上来说产出必须是大于投入的(产出不限于利润,包括市场占有率等等),这是坚持一万年不会变的亘古真理。而搜索引擎片面的追求金额的高低来决定排名,必然会导致造假的企业排名(成本低,利润高,有钱烧)。

用户不是傻子,一个经常都是骗子广告的搜索引擎,还会有谁去点击广告?更严重些,还会有谁去用这个搜索引擎?

好吧,第二代搜索广告系统该研究并尽快问世了(百度的凤巢?)。

自然,第二代的搜索广告系统需要解决这一因素。相信大家都很聪明,想要解决这一问题,可以将广告的点击率这一因素拉进来影响广告的排序。

比如A广告展现了100次,点了20次;B广告展现120次,点击20次。在出价相当的情况下,自然A应该获得好的排名。

不错,很不错。但另外一个问题又呈现了出来,广告的点击会受到各种因素的影响(比如位置、用户性别等等),更为关键的是,这些数据时根据历史来的,对于一个新的用户(木有历史数据),该怎么办?

据说搜索引擎的算法工程师们是用逻辑回归模型解决的。关于这块,说实话我一点都不懂,下面只是简单的按照书上的描述给大家看一下。

逻辑回归模型:是将一个事件出现的概率适应到一条逻辑曲线(值域在0到1之间)上。逻辑曲线是一条s型的曲线,其特点是开始变化快,逐渐减慢,最后饱和。

下公式为一个简单的逻辑回归函数:

f(z)=1/(1+e^-z)

回答上述影响点击问题的指标处,假如有K个影响点击率的变量X1,X2,……Xk,用线性的方法将他们组合起来:

Z=β0+β1X1+β2X2+……βkXk;(β为自回归参数)

由此公式,Z便可以很好的给出数值了,从而可以算出用户点击的概率。

装逼完毕,收工。
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