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首页搜索竞价广告关键词优化算法:一种机器学习方法
"本文主要探讨了搜索竞价广告中的关键词优化算法及其实验研究,旨在解决广告主如何有效找到能带来最大收益的竞价关键词的问题。" 在搜索竞价广告中,关键词的选择至关重要,因为它直接影响到广告的曝光率和转化效果。文章指出,当前的挑战在于如何自动生成大量与广告内容相关且经济效益高的关键词。为了应对这一挑战,论文提出了一个三阶段的关键词优化策略: 1. 广告关键词抽取阶段:此阶段主要任务是从广告文本中提取出代表性的种子关键词。采用基于语言模式挖掘的模型,确保抽出的关键词与广告主题高度相关。 2. 种子关键词扩展阶段:利用种子关键词,通过基于概念结构的扩展模型生成大量的候选关键词。这种方法能保证新生成的关键词不仅数量多,而且与原始种子关键词有较高的相关性。 3. 候选竞价关键词优化选择阶段:在这个阶段,使用基于点击率预测的优化模型,对扩展出的候选关键词进行筛选,以选择出能为广告主带来最大经济收益的关键词。 实验部分验证了这三个模型的效果。关键词抽取阶段,基于语言模式挖掘的算法表现优于传统方法;点击率优化算法也显示了较高的预测准确性。这些实验结果有力地支持了整个优化算法的有效性。最后,将提出的搜索竞价广告优化方法与市场上的主流工具进行对比实验,结果显示,该方法生成的关键词在效果上优于现有工具。 关键词优化在搜索竞价广告中的重要性不言而喻,本文提出的三阶段策略为广告主提供了更科学、高效的关键词选取和优化方法,有助于提升广告效果和投资回报率。同时,这种方法对搜索竞价广告领域的研究具有重要的理论和实践价值。
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理论和方法
,
如
:
Rocchiol
卩
2
】
、
Alter
和
FraenkelW
Buckley
〔
叫
Voorhees
和
HarmaW
MitralW
、
Spared
⑺
、
Deerwester
㈣
、
崔航问等人的工作
。
这些工作
主要分为以下几类
:
(1)
基于用户相关反馈的查询扩展
。
相关反馈是一种很成熟的查询扩展方法,
这种方法使用检索岀的最相关文档中的词语对初始查询进行扩展
。
这种方法很
容易就可以帮助用户重新构建输入的查询关键词并检索到相关文档
。
图
2-1
描
述了基于相关反馈的杳询扩展方法
。
图
2
・
1
基于相关反馈的查询扩展循环图
RocchiolQl
最早使用向量空间模型进行查询条件修改
,
研究表明这种方法能
够显著提高查询效果
。
后来
lde
【
201
验证了这个方法的有效性
,
并在原有方法的基
础上提出了两种不同的反馈策略
,
使查询准确率和查全率有了进一步提升
。
这
两种策略包杳询扩展和词语权重更新策略
。
这种方法的缺点是需要用户提供
反馈信息
,
从而增加了用户的负担
。
(2)
基于局部分析的查询扩展
。
全局分析也是利用检索出相关文档中的关键
词来进行查询扩展
,
这一点类似丁•基丁•相关反馈的方法
,
但是基于局部分析的
方法不需要用户参与
,
是一种可以自动进行扩展的方法
。
局部聚类和局部反馈
是较为有代表性的方法
。
局部聚类是由
Atter
和
Fraenkel"
]
提出的
,
这种方法使用聚类技术构建局部簇
,
并通过局部簇来提取相关关键词作为查询扩展结果
。
局部簇主要包括三种类型:
关联簇
(association
cluster)
>
度量簇
(metric
cluster)
和标量簇
(scalar
cluster)
□
关联
簇的构造是基于词语的共现频率
,
度量簇除了考虑词语的共现频率之外还考虑
词语之间的位置和距离
,
标量簇是通过计算词语间的关联向量的距离来形成聚
类关系
。
局部反馈冋在相关反馈的基础之上改进了基于相关反馈的方法存在的不
足
,
即需要用户参与来实现
。
这种方法通过对检索出的前
N
篇文档的关键词提
8
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出来进行查询扩展
。
此方法被多次TREC
评测会议证明是有效的卩讥但是这种
方法有一个明显的缺点就是会引入大量无关的词语从而降低了查询的准确率
。
Mitral"
】
对此方法进行了改进
,
他们的方法是对初始的查询结果进行评分排序以
减少无关词语的引入
,
研究证明这种改进方法有效提高了查询结果的精度
。
(3)
基于全局分析的查询扩展
。
与局部分析不同
,
全局分析不是利用初始检
索出的文档
,
也即局部文档进行查询扩展
,
而是利用整个文档集合进行查询扩
展
。
基于全局分析的方法通过对词或词组的特征统讣来讣算词语间的关联关系
,
利用计算得到的关联值来对原有查询进行扩展
。
这类方法主要有基于词的聚类
算法
、
基于相似性词典和基于统计词典的方法
。
基
r
词的聚类算法口根据词语共现频率扩展查询关键词
,
这种算法的缺点
是对多义词的扩展效果较差
,
因为如果一个词有多个含义
,
那么该算法会把词
分配到不同的聚类中
,
从
rfn
导致查询结果具有多主题性
,
降低了算法性能.
基丁•相似性词典的方法
I
国通过计算每
…
对词的共现频率來消除词的多义问
题
。
通常给定一个查询关键词
Q
和词语
t
的共现频率元组集
,
通过计算
Q
与所
有词语的共现频率元组集来对结果进行排序
,
排名靠前的的词语被选为查询扩
展结果
。
这种方法的缺点是计算量较大
,
算法比较费时
,
因此查询效率不高
。
基于统计词典的方法利用
complete
link
算法对文档进行聚类
,
然后根据相似
度值
、
聚类文档的个数和最小逆文档频率选取聚类中的关键词作为扩展结果
。
(4)
基于网络查询日志的查询扩展问。
网络查询日志包含大量用户查询的信
息
,
利用查询日志根据某种方法计算用户杳询关键词与关联文章的相关度
,
并
选取关联度最大的文章的关键词作为扩展结果
。
这种方法的特点是需要利用群
众的力量
,
即需要利用大量的用户查询信息
,
因此需要一个长期的积累才能得
到所需数据
。
(5)
基于语义词典的查询扩展
。
这种方法通常利用
WordNet
【
纠和
HowNet^
等语义词典
,
通过计算查询关键词与词典中词的关联性来进行查询扩展
。
关联
性的计算的依据通常为词与词的上下位关系和同一关系等
,
文献
I
纲给出了多种
语义相似度计算方法
。
利用这种方法可以为查询扩展出语义更相关的词语
,
但
是它依赖于成熟的语义词典
,
这种语义词典与查询相对独立
,
因此其扩展精度
不高
。
查询扩展问题与搜索竞价广告关键词扩展问题比较相似
,
它们的任务都是为
特定关键词生成一组相关的关键词
。
虽然有很多优秀的查询扩展方法已经用于
搜索竞价广告关键词扩展领域
,
但是其扩展效果并不好
,
这是因为这两个问题
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存在较人的不同之处
,
这主要表现在以下两个方面
:
(1)
查询扩展与搜索竞价广告关键词扩展在任务目标上不同
。
一方面查询扩
展的目的是为了使查询得到的网页与查询关键词最相关并去除与查询不相关的
网页,
另一方面搜索竞价广告关键词扩展的
B
的是投放广告的广告主能够通过
扩展出的相关关键词更多的展示其广告并赢得经济收益
。
(2)
查询扩展与搜索竞价广告关键词扩展在关键词扩展数目上有很大不同
。
杳询扩展通常只需要两个或三个扩展关键词来改善杳询结果
,
而搜索竞价广告
关键词扩展则需要成千上百个扩展关键词作为竞价关键词
。
2.3
搜索竞价广告关键词优化硏究现状
通过本章前两节的介绍
,
本文认为搜索竞价广告关键词优化与关键词抽取和
查询扩展问题有相似之处
。
沿用这个观点
,
本文将当前的搜索竞价广告关键词
优化研究可以解析为多种问题
,
它们是广告关键词抽取
、
广告关键词扩展
、
广
告关键词生成和广告关键词推荐
。
针对这些问题的研究既有不同之处也有交汇
点
,
但它们都属于搜索竞价广告关键词优化的范畴
,
因此本文对搜索竞价广告
关键词优化的研究就是对以上问题的综合探讨
。
目前
,
以上这些问题已经有了
大量的研究成果
,
现简介如下
。
很多竞价广告关键词优化的相关研究把搜索竞价广告关键词优化看作广告
关键词抽取问题
,
即根据搜索竞价广告内容
,
从竞价广告中抽取关键词作为竞
价关键词
。
利用传统关键词抽取的方法理论是一种简单快捷的办法
。
大多数应
用丁•网络广告关键词抽取的方法都会根据网络广告领域的特点进行改进
。
例如
Yih
等人㈣提出了一种从广告网页屮提取关键词的方法
。
这种方法与传统的基
于统计的关键词抽取算法较为相似
,
它首先设计了关于关键词的一些特征
,
比
如关键词的词性
、
关键词是否为大小写
、
关键词是否是锚文本
、
关键词是否出
现在
meta
标签中
、
关键词是否岀现在标题中
、
关键词是否出现在
URL
中
、
文
档频率和词语频率
、
词语在文本中的位置
、
词语所在旬子的长度(词语个数)
、
词语所在文档的长度
、
词语本身包含单词的个数等
。
另外
,
这种方法附加了一
些传统关键词抽取算法所未涉及的一些特征信息
,
例如关键词在查询日志中的
统计信息
。
然后通过对比一些常用的学习算法的测试结果来评价各个学习器的
性能
,
并选择性能较好的学习器用于判断一个词是否是关键词
。
Yih
等人的实验
结果证明了逻辑冋归模型比其他学习模型的性能更好
,
获得了较高的准确率和
10
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查全率
。
这种方法的优点是利用了查询日志的信息
,
从一定程度上加入了关键
词的搜索关注度
。
这种方法生成的结果含有相关度信息而且含有关键词的搜索
流行度信息
,
更符合广告竞价关键词优化的目标
。
但是它的缺点也很明显
,
主
要表现在两个方面
:
(1)
将广告关键词优化看成广告关键词抽取限制了优化结果的数量
。
广告关
键词优化往往需要生成大量的
、
数以百计的关键词规模供用户选择
。
而
一个广告所包含的词语数量远远达不到要求
。
因此不能把广告关键词优
化问题简单的看做广告关键词抽取问题
,
应该探寻更合适的方法来进行
广告关键词优化方血的研究
。
(2)
Yih
等人提出的方法虽然加入了关于关键词搜索信息的特征用于学习和
预测并在一定程度上满足了广告关键词优化的需求
,
但是并没有认真分
析广告竞价关键词的特点
,
例如点击信息
。
因此没有抓住影响广告关键
词优化的根本因素从而使扩展结果不甚满意
。
本文将在第三章针对广告关键词抽取问题展开深入讨论
,
详细分析搜索竞价
广告的特点
,
并对解决问题提出自己的想法
。
另外很多关于竞价广告关键词优化问题集中在广告关键词扩展领域
。
这类研
究把广告关键词优化问题看作是对单个关键词的扩展问题
,
这方面已经出现很
多研究成果
,
并已经应用于主流搜索引擎的广告系统中
。
它们主要分为以下几
类
;
1)
基于杳询日志挖掘的竞价广告关键词扩展
。
一种方式是基于给定的种子
关键字
,
从搜索引擎的查询日丿忐屮分析查询术语的共现关系
,
并将共现程度较
高的关键字推荐给用户
。
谷歌的
Adwords
关键词工具
〔
2
习和百度的竞价排名关键
词工具
【
26
]
使用这种方法来扩展关键词
。
另外一种方式是通过分析查询日志的点
击记录
,
运用基于马尔科夫随机游走的算法标记关键词类别
,
从而实现种子关
键词的扩展
〔
切
。
2)
基于邻接性方法的竞价广告关键词扩展
I
绚
。
这种方法设定初始关键字集
合仅包括种子关键字
,
然后在搜索引擎中搜索关键字集合中的关键字
,
并将搜
索引擎提供的相似关键字追加到关键字集合中
。
迭代执行上述操作获得所有相
似的关键字
。
3)
基于
TermsNet
的竞价广告关键词扩展冏
。
这种方法引入有向相关性概
念
:
定义关键字
B
对
A
的有向相关性为
B
在
A
的特征文档中出现的次数
。
根
据关键字的有向相关性构造有向图
,
该有向图中每个关键字结点的输入和输出
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