搜索与竞价广告

搜索广告

与展示量合约是截然不同的：首先，量的保证不复存在，广告主需要自行调整效果与量的平衡；其次，每个广告主都可以随时调整各关键词上的出价。

搜索广告产品形态

搜索广告竞价的标的物是竞价关键词（bid term），用户输入的查询（query）通过与关键词相匹配来确定是否可以触发该条广告。

产品和技术特点：

搜索广告的变现能力，即eCPM远远高于一般的展示广告。
搜索广告的受众定向标签，即是上下文的搜索查询。
- 用户的兴趣标签信号远不如搜索词强烈
- eCPM由一般情形下的r(a,u,c)退化成了r(a,c)
  - a:广告
  - u:用户
  - c:环境
搜索广告的展示形式与自然结果的展示形式非常接近，往往仅仅在底色和文字链接中有不太引人注目的提示。

搜索广告产品新形式

丰富文字链创意的展示形式让其更富表现力以提高点击率。
利用东区对相关性要求稍低的特点设计一些拓展广告产品。
优化广告与自然结果的关系在保证相关性和广告效果前提下提高收入。

搜索广告产品策略

广告检索和将候选广告根据eCPM排序是广告系统较为通用的核心流程。而定价是竞价广告非常核心的策略。排序的依据：

$r(a,c)=\mu(a,c) \cdot bid_{CPC}(a)$

在实际产品中，点击率$\mu$被quality score所替代。

Overture发明CPC售卖方式：只以广告主的出价排序，出价高的广告赢得曝光的机会。Google Adwords将策略改变为投放过程中预估每条广告的点击率，然后点击率和出价的乘积对广告排序。

广告主通过选择关键字来定向目标受众，并通过改善广告创意提高点击率。
Google通过给用户投放点击率高和出价高的广告提高收益。

位置拍卖与机制设计

在某次广告请求中，有一组广告a=1,2,...,A出价参与拍卖，每个广告的出价记为$b_a$，系统将前S个高出价的广告依次放到前面排序好的S个广告位上，这样的问题称为位置拍卖（position auction）。

当某个广告a被放在s位置上时，其期望收益即eCPM为$r_{as}=\mu_s v_a$。这里假设

点击率$\mu$与位置s有关
点击价值v仅与广告a有关

定价问题

围绕位置拍卖最重要的机制设计是所谓的定价（Pricing）问题，它探讨的是在一次位置拍卖中给定各参与者的出价以及他们的期望收益，如何对最后获得某个位置的广告主收取合适的费用。

从整个市场的角度来看，我们重点需要研究的是市场处于稳定状态下的收益和其他特性。所谓稳定，指的是整个竞价系统处于纳什均衡（Nash equilibrium）状态，也即每个广告主都通过出价得到了最符合自己利益的位置。对某一次位置竞价来说，其对称纳什均衡（symmetric Nash equilibrium） 状态可以表示为下式：

$\mu_s(v_s-q_s) \ge \mu_t(v_s-q_t), \forall t > s$

$\mu_s(v_s-q_s) \ge \mu_t(v_s-q_{t-1}), \forall t < s \ (5.1)$

$v_s$指的是排在s位置上的广告的点击价值
$q_s$指的是市场向排在s位置上的广告收取的费用，即定价

这一均衡状态的意义：对于最终位置排名竞价结果中的每一条广告，其收益都比排在其他位置上要高。

定价策略：

广义第二高价（GSP）：第二高价是单位置拍卖时的最优定价策略，却不是多位置拍卖时的最优定价策略（最优策略是VCG定价）。
VCG：对于赢得了某个位置的广告主，其所付出的成本应该等于他占据这个位置给其他市场参与者带来的价值损失。

市场保留价（Market Reserve Price，MRP）

俗称“起价”或“底价”。

价格挤压

$r=\mu^k \cdot bid_{CPC}$

$k \to \infty$时，相当于只根据点击率来排序而不考虑出价的作用
$k \to 0$时，相当于只根据出价来排序。

随着k的增大，相当于我们在挤压出价在整个竞价体系中的作用，因此我们把这个因子叫做价格挤压(squashing)因子。它的作用主要是能够根据市场情况更主动地影响竞价体系向着需要的方式发展。

广告网络

广告网络的产品功能是批量聚合各媒体的剩余流量，按照人群或上下文标签的流量切割方式售卖给广告主。

竞价广告需求方产品

两个基本问题：

如何挑选合适的目标人群
如何对各个目标人群给出合适的出价

两类产品：

通过竞价采买搜索引擎关键词来做推广，即搜索引擎营销（SEM）。两个基本问题是为关键词选择和出价。
面向展示广告网络的一站式采买平台称为媒介采买平台，与之类似的概念还有交易终端（Trading Desk，TD）。