基于淘宝直通车的竞价决策系统的研究与设计

周润博，张忠能

基于淘宝直通车的竞价决策系统的研究与设计

周润博，张忠能

电子商务蓬勃发展的大环境下，广告主具有强烈的电商广告投放意愿，显然他们并未达到电商广告的核心业务SEM（搜索引擎营销优化）的专业要求。所以广告主希望借助第三方工具来进行搜索引擎广告投放的一站式服务来满足其业务需求。基于此，本文将提供一整套的竞价词托管式服务的解决方案。以淘宝直通车这一全新的搜索竞价模式作为研究对象，从语义抽取、关键词扩展、竞价词生成、模型化出价、广告效果正向反馈监控模型几方面进行分析和统计，为直通车广告主提供最优投放策略整体解决方案。第一阶段针对商品信息进行数据挖掘，实现关键词推荐引擎。第二阶段实现投放优化模块，实施定价策略，建立的点击量与PPC(“平均点击花费”)模型，实现在预算资金的约束下对不同竞价组合进行ROI（投入产出比）最大化的投资决策。以实际效果改善直通车竞价搜索用户体验。

竞价搜索；淘宝；直通车；关键词；搜索引擎；电子商务

0 引言

2013年中国互联网信息中心(CNNIC)发布《中国互联网发展状况统计报告》，中国网民规模达5.91亿[1]。电子商务通过互联网改变着人类的购物和消费习惯,而搜索引擎作为一个重要的流量来源入口，各大电子商务服务商争相推出独具特色的搜索引擎服务功能。淘宝作为国内电商的代名词推出的淘宝直通车已成为中国电子商务竞价搜索的标杆。

本文以淘宝直通车作为研究对象，旨在解决目前淘宝直通车竞价搜索中竞价关键词领域存在的问题。本文将从语义抽取、关键词扩展、竞价词生成、模型化出价、广告效果正向反馈监控模型几方面进行分析和统计，为直通车广告主提供最优投放策略整体解决方案。针对淘宝直通车搜索竞价体系建立的点击量与PPC(“平均点击花费”)模型，实现在预算资金的约束下对不同竞价组合进行利益最大化的投资决策。以实际效果改善直通车竞价搜索用户体验。

1 背景和意义

互联网对全球范围内的商业模式产生了非常重要的影响，电子商务改变了人类的购物和消费习惯，通过建立推动经济增长方式的转变，成为世界经济发展的重要驱动力。

搜索引擎是根据一定策略，对网络信息进行组织整理，精确，快速响应用户对信息需求。现阶段搜索引擎的主流商务模式就是竞价搜索，广告主对结果页面上的广告位进行竞价排序，进行点击收费。

学术领域对于竞价搜索排名机制的研究可谓百花齐放，Weber和Zheng建立了付费排名设计两阶段模型[2]， Vickrey等创建了 VCG机制[3]。Benjamin Edelman[4]与 Michael Ostrovsky 建立了付费搜索关键词广告位的GSP拍卖模型[5]，Borgers证明了GSP排名模型具有多重均衡[6]。Abrams等研究了 GSP拍卖模型的效益损失和均衡的存在性[7]。姜晖等在Abrams基础上从符合实际结论角度给出了广告价值的假设[8]。

Hal R. Varian[9]运用大量数据分析了Google和Yahoo网络关键词竞拍运行机制的合理性。GaganAggarwal , AshishGoel和Rajeev Motwani[10]建立了laddered auction模型。

淘宝直通车本质上是对竞价搜索模式的一种创新。效果展示以图文结合的方式为主,本质上是严格基于点击收费(CPC)模式,由于淘宝整个生态圈的整体优势，直通车推广实现宝贝的精确推广，配合淘宝各类资源的整合，确保淘宝直通车的优质推广效果。

2竞价决策系统的研究与设计

众所周知，竞价搜索基本原理是广告主购买一定数量的关键词，通过竞价方式争取其推广信息出现在相应的搜索结果的展示位置。用户利用某关键词进行检索时，搜索结果页面出现该关键词相关的广告内容。竞价优势越明显，越容易出现在显著位置。淘宝直通车的排序算法类似与百度的排名规则，由匹配关键词的出价和关键词的质量得分共同决定直通车推广宝贝的展现位置。

纵观整个淘宝直通车投放环境，广告主希望其推广信息出现在搜索结果页面更有优势的展现位置，以获得更多的曝光机会。在投放广告质量没有明显变化的情况下，从竞价原理角度分析，关键词所在的展现位置排名越高，展现和点击量越大，所以更具优势的排名更容易带来更多收益。但是广告主也必须在与同行竞争对手的排名竞价中取得优势，这一过程势必会增大广告主的投入成本。广告主的最终目的是获得最大的纯收益，所以广告主必须权衡排名优势建立的成本与带来收益之间的平衡。因此广告主需要严格控制点击量和点击成本之间的比例，以获得最好的回报，需要一个科学并且准确的模型来预测这两个数据之间的量化联系。

本文建立的点击量与PPC(“平均点击花费”)模型中，暂不考虑质量得分因素对直通车投放的影响，第一阶段理论分析阶段，首先建立多个点击量与PPC数学模型，并且对数学模型进行运算分析。第二阶段进行实验实践，对假设数据进行场景投放和结果采集，结合历史数据与实验结果的分析，进而推导出最优出价决策论证本文观点。

理论分析阶段，分别建立点击量和PPC线性关系模型，指数关系模型，对数关系模型，求解直通车收益最大时PPC与已知参数的理论关系,并以此获得每个模型收益最大化的实验假设。

实践阶段，根据理论阶段的实验数据进行场景构造，选取多家具有代表性和直通车高粘性的特点的店铺作为实验对象，建立计划进行投放实验。在建立计划时采取控制变量法，设置相同的关键词，投放时间，分时投放设定，投放区域，关键词匹配模式等，控制唯一变量为关键词出价。建立涵盖理论阶段关系模型的推广计划包括线性模型出价计划，指数模型出价计划，对数模型出价计划以及作为参照的默认出价计划共计4个推广计划。针对不同推广计划的数据进行多次定期采集，结合历史数据与实验结果，作为最优出价决策的产生提供数据和实践基础，最终得出结论。

根据淘宝相关规则，我们可以推导出以下公式:

在淘宝直通车效果分析中，各个变量符号表示如表 1所示：

表1 变量符号表

此时，本文将建立的目标函数：最大化直通车效益 P。然而，宝贝的毛利率（s） 是与转化率（t），对于同一个广告主来讲，都是一个已知的稳定常量，因此根据以上公式，我们只需要考虑点击量（Y）、客单价（p）和平均点击花费（PPC）。

对于任何的竞价搜索引擎，出价越高，排名越靠前，对应PPC越高，那么本文可以建立以下3个出价模型，通过实验验证模型的准确性。

2.1 点击量与PPC线性关系模型

由现有条件可知，参数 A,B为线性关系常量，建立点击量与PPC的二元一次方程

点击量：

直通车收益：

为了便于计算，本文中忽略常数项 BP=A×t×p×s×PPC−A×PPC2根据二次曲线求极值，当PPC为

P最大，即收益最大如图2、图3所示：

图2 点击量与PPC成线性关系

图3 直通车收益与PPC关系

点击量：

求极值问题等价于求导，并让f'(PPC)=0

解出PPC=(t×p×s)−1/B时，直通车收益P最大如图4、图5所示：

图4 点击量与PPC成指数关系

图5 直通车收益与PPC关系

2.3 点击量与PPC对数关系模型,B为常量

点击量：

图6 点击量与PPC成对数关系

图7 直通车收益与PPC关系

3 实验数据效果分析

本文选取了22家淘宝店铺投放直通车进行实验，每个卖家建立四个推广计划，每个计划推广同样地宝贝，同样的关键词，采用不同的出价模型。计划一采用模型1计算出的出价，计划二采用模型2计算出的出价，计划三采用模型3计算出的出价，计划四采用系统默认出价。通过采集2013.07至2013.09期间内一共22名淘宝直通车高粘性用户的历史数据，总计广告费用达到32万人民币，通过不同场景的数据采集与场景构造，比较4个计划最后的收益，以下结果筛选几家店铺其中3天的数据展示出来。

淘宝直通车投放数据（店铺A）：

3.给予学生写作时空的自由，每个星期都可以倡导中低年级学生写日记，高年级孩子写随笔，学生想写什么就写什么，想写多长就写多长，每周至少写一篇，尽量能多写几篇，下封底但上不封顶，没有什么硬性的规定。内容不作要求，可以是信手拈来的小诗，可以是发生的有趣的事情，可以是心里的悲伤，可以是不能告诉人家的小秘密等。尊重学生意见，可以公开的和大家一起交流，不愿意交流的可以自己放在那里独自欣赏。鼓励孩子拥有自己的作品集，可以给自己的作品集取自己喜欢的名字，如《心灵小语》等等，以提高学生写作的兴趣。

转化率t：5%

客单价p：19.99

宝贝毛利率s：40%

计划一：采用线性模型计算的出价

实验结果(2013年,点击率单位%,下同)如表2所示：

表2 线性模型实验结果A

计划二：采用指数模型计算的出价

根据多组点击量和PPC关系拟合指数函数，计算得到B=10

实验结果如表3所示：

表3 指数模型实验结果A

计划三：采用对数模型计算的出价

根据多组点击量和PPC关系拟合对数函数，计算得到

解出，PPC=0.36

实验结果如表4所示：

表4 对数模型实验结果A

计划四：采用系统默认出价

系统默认出价：0.1

实验结果如表5所示：

表5 默认计划实验结果A

淘宝直通车投放数据（店铺B）：

转化率t：2%

客单价p：649

宝贝毛利率s：40%

计划一：采用线性模型计算的出价

实验结果如表6所示：

表6 线性模型实验结果B

计划二：采用指数模型计算的出价

根据多组点击量和PPC关系拟合指数函数，计算得到B=10

实验结果如表7所示：

表7 指数模型实验结果B

计划三：采用对数模型计算的出价

根据多组点击量和PPC关系拟合对数函数，计算得到

实验结果如表8所示：

表8 对数模型实验结果B

计划四：采用系统默认出价

系统默认出价：0.1

实验结果如表9所示：

表9 默认计划实验结果B

从实验结果可以看出，实验一中4个计划比较，采用模型3对数模型计算的出价0.36元，获得的总收益38.88元最高；其次是采用模型2指数模型计算的总收益32.38元；采用系统默认出价0.1元的计划四直通车收益最低。

实验2中同样是以模型3对数模型计算的出价4.78元，最终收益3714.19元最高；模型2指数模型计算的出价4.192元，总收益2888.64元；采用系统默认出价0.1元的计划4总收益最低。

根据实验结果可以发现，通过模型3来计算出价的决策方案，总收益最高，点击量与 PPC呈对数模型，更符合实际。

4 总结

本文使用了三种模型来来进行淘宝直通车出价优化决策，通过采集实际店铺的历史数据，通过不同场景的数据采集与场景构造，得出以下结论，一：直通车收益与PPC为非正向关系，存在最适PPC设定可以获得最大直通车收益。二：直通车推广过程中点击量与PPC呈对数模型可以获得较好的推广效果。验证了本文所提出的淘宝直通车搜索引擎优化算法的有效性。

[1] 中国互联网络信息中心(CNNIC).中国互联网络发展状况统计报告[R]. 2013年7,Availableat: http://www.cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/rdxx/201307/ W020130717431425500791.pdf

[2] Weber, T.A., Zheng,Z.A.. Model of SearchIntermediaries and Paid Referrals[R]. Workshop on Information Systems and Economics, Barcelona, Spain, 2002.

[3] Paul Robert Milgrom.拍卖理论与实务[M]. 杜黎 ,胡奇英 译.清华大学出版社有限公司,2006:33-47.

[4] B•Krnlwich, C•Burkey Learning user information interests through the extraction of semantically significant phrases[A], In:AAAI 1996 Spring Symposium on Machine Learning in Information Access[C], 1996

[5] Edelman, B.,Ostrovsky, M.,Schwarz, M.. Internet Advertising and the Generalized Second Price Auction:Selling Billions of Dollars Worth of Keywords[Z].2005a,6.Available at: http://rwj.berkeley.edu/schwarz/publications/gsp051003.p df.

[6] Varian,H.R.Position auctions[J].International Journal of Industrial Organization, 25, 2007:1163-78.

[7] Abrams,Z.,Ghosh,A.,Vee,E..Costof Conciseness in Sponsored Search Auctions[Z]. Working Paper.2007:4-7.Available at: http:// www2007.org/workshops/paper_79.pdf.

[8] 姜晖,王浣尘,高朝伟. GSP机制下付费搜索拍卖有效均衡的存在性研究[J]. 软科学. 2009(07)

[9] EDELMAN B,OSTROVSKY M,SCHWARZ M.Internet advertising and the generalized second price auction[R]. US:National Bureau of Economic Reserach,2005:11765

[10] AGGARWAL G, GOEL A, MOTWANI R, Truthful auctions for pricing search keywords [C]. Proceedings of ACM ElectronicCommerce, 2006Pay through the mobile phone, Businessline. Chennai, October 6 (2008)

Research and Design of Bidding Decision System Based on Taobao Train

Zhou Runbo, Zhang Zhongneng
（Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China）

Under the booming development of e-commerce, however, they neither know nor understand SEM business well, which has both high professional requirements and threshold of SEM (Search engine marketing and optimization). Advertisers are keen to use third-party tools to supply the one-stop service of search engine advertising to meet their business needs. Based on this, this article will provide a complete set of bidding word hosted service solutions. Taobao trains as a new search auction model as my subject of academic studies .After analyzing and collecting statistics of semantic extraction, keywords expansion, bid word generation, modeling bids, advertising effect positive feedback monitoring model, this thesis offers the optimal solution of placing advertising, I want to provide train advertisers the best overall solution delivery strategy. The first phase focuses on product information for data mining, to achieve keyword recommendation engine. Put in the second stage to achieve optimization module, the implementation of pricing strategy, the establishment of hits and PPC ("average click cost") model. It's restricted by budget, which is the realization of maximized ROI (input-output ratio) with different bid combination. It improves the practical effect of creating better experiences and advertising in train auction.

Auction Search; Taobao; Taobao Train; Keywords; Search Engine; Electronic Commerce

TP311

A

1007-757X(2014)06-0016-05

2014.02.28)

周润博（1988-），男，浙江温州，上海交通大学，硕士研究生，研究方向：计算机应用，上海，200240

张忠能（1958-），男，上海，上海交通大学，副教授，研究方向：计算机应用，上海，200240