面向单一搜索引擎的关键字广告竞价策略研究

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1、硕士学位论文面向单一搜索引擎的关键字广告竞价策略研究RRESEARCHONBIDDINGSTRATEGIESOFKEYWORDSAUCTIONFORSINGLESEARCHENGINE赵雪雪哈尔滨工业大学2013年6月国内图书分类号：C931.6学校代码：10213国际图书分类号：065密级：公开硕士学位论文面向单一搜索引擎的关键字广告竞价策略研究硕士研究生：赵雪雪导师：祁巍副教授申请学位：管理学硕士学科：管理科学与工程所在单位：经济与管理学院答辩日期：2013年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:C931.6U

2、.D.C:065DissertationfortheMasterDegreeinManagementRESEARCHONBIDDINGSTRATEGIESOFKEYWORDSAUCTIONFORSINGLESEARCHENGINECandidate：ZhaoXuexueSupervisor：Asso.Prof.QiWeiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofManagementSpeciality：ManagementScience&EngineeringAffiliation：SchoolofEconomic&

3、ManagementDateofDefence：June,2013Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要自搜索引擎问世以来，就以其锐不可当的势头风靡全球。究其原因是互联网上的信息增长速度过快，各行各业的信息都杂糅在一起，致使用户在搜索自己所需的信息时变得无从下手。因此可以帮助人们有效实现精准搜索的搜索引擎成为互联网用户必不可少的网络工具。搜索引擎服务提供商与各广告商也正是看到这一潜在商机，使得搜索引擎上的关键字广告业务迅速发展起来，关键字广告也已成为各企业不

4、可或缺的一种电子商务营销模式。但是在关键字竞价过程中，并不是广告商出价越高就能获得更好的广告排名和更高的利润。关键字广告竞价一直处于动态变化中，如何有效地在搜索引擎上投放关键字广告是各广告商所关注的问题，也是本文研究内容的重点。本文在网上拍卖理论的基础上引出了关键字广告竞价拍卖的相关机制，并利用贝叶斯网络预测模型为广告商提供竞价策略。首先本文根据关键字广告竞拍过程提取出模型所涉及的变量，并在关键字广告竞拍过程和对变量关系的分析基础上构建了贝叶斯网络结构模型，然后利用广告商的关键字广告投放历史数据确定贝叶斯网络的参数模型。本文依据上一期的广告

5、点击量对当前广告排名是否有影响，分别构建了静态贝叶斯网络预测模型和动态贝叶斯网络预测模型。实验结果表明，动态贝叶斯网络比静态贝叶斯网络的预测效果更精确。同时，本文构建了基于贝叶斯网络的决策模型，可以求出无预算约束条件下广告主获取最大利润时的具体出价，并依据这个模型为广告主提供存在预算约束时的竞价策略。关键词：贝叶斯网络；竞价策略；关键字广告IAbstractAbstractSincetheappearanceofsearchengine,ithassweptaroundtheworldwithitselanofmomentum.Theamo

6、untofinformationontheInternetisgrowingrapidly,ithasbecomethefirstproblemfortheInternetuserstosolvethathowtoobtaintheusefulinformationaccuratelyinvastamountsofinformation.SothesearchenginehasbecomethenecessarynetworktooltoInternetusers.Sincesearchengineserviceprovidersandth

7、eadvertisersbothrealizethepotentialbusinessopportunities,keywordadvertisingbusinessonthesearchenginehasdevelopedrapidly.Sofar,thekeywordadvertisinghasbecomeonekindoftheindispensablee-commercemarketingtooltoenterprises.Butinthekeywordbiddingprocess,itisnotthehigherofthepric

8、ethattheadvertiserbidsonthekeyword,themoreprofitstheadvertisercanobtain.Keywordauctionhas