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。